생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 8. 자료 수집 - 표본 편의 (Sampling Bias) 1. 표본 편의(Sampling Bias) 통계 분석의 첫 번째 단계는 원하는 정보를 얻기 위해 자료, 즉 데이터를 수집하는 것입니다. 수집하는 방법으로 실험, 관측연구, 표본조사 등이 있는데, 자료 수집에 가장 중요한 것은 올바른 방법으로 얻어야 한다는 것입니다. 올바른 자료가 수집되었는지 확인해 보는 것이 필요합니다. 통계학에서 "bias" 는 편향을 나타내는 개념으로 사용됩니다. 편향은 측정값이나 추정값이 실제값으로부터 얼마나 벗어났는지, 즉 정확하지 않은 경향이 얼마나 존재하는지를 나타내는 통계적인 개념입니다. 통계분석에서 bias를 관리하고 줄이는 것이 신뢰성 있는 결과를 얻기 위한 매우 중요한 과정 중 하나입니다. 표본편..

Chapter 7. 자료 수집 - 표본 추출 방법 모집단에서 표본을 추출하는 방법을 아래와 같이 나눴지만 결국 궁극적인 목표는 대표성을 가질 수 있게 표본을 추출하는 방법을 찾는 것입니다. 1. 확률(임의) 표본 추출(Probability sampling) 모집단을 구성하는 모든 추출단위에 대해 표본으로 추출된 확률을 알 수 있는 추출법입니다. 표본추출틀 (sampling frame, 표집틀) 필요하며, 특정한 표본이 선정될 확률을 토대로 추정오차를 확률개념을 이용하여 과학적으로 설명합니다. 세부 종류로는 단순확률추출, 계통추출,집락추출,층화추출 등이 있습니다. (1) 단순확률(임의)추출 ( SRS, Simple Random Sampling) 크기라 N인 모집단에서 크기 n 인 표본을 무작위로 추출하는 ..

Chapter 6. 자료 수집 - 표본추출(Sampling) 1. 표본 추출 개념 통계학은 관심 또는 연구의 대상인 모집단의 특성을 파악하기 위해, 모집단으로부터 일부의 자료(표본)를 수집하고 수집된 표본을 정리, 요약, 분석하여 표본의 특성을 파악한 후 표본의 특성을 이용하여 모집단의 특성에 대해 추론하는 원리와 방법을 제공하는 학문입니다. 표본추출은 통계학의 시작이라고 할 수 있습니다. 모집단으로부터 일부의 자료인 표본을 추출하여 해당 표본을 대표할 수 있도록 잘 선택하는 것이 중요합니다. 만약 표본추출이 잘못되어 적절하지 않은 표본이 선택된다면, 해당 표본을 기반으로 한 모집단에 대한 추론은 틀릴 수 밖에 없습니다. 따라서 표본추출은 통계적 분석을 수행하는 데 있어 가장 기본이 되는 요소라고 할 수..

Chapter 5. 자료 수집 자료수집은 통계분석의 첫걸음입니다. 통계 자료 수집의 대표적인 세 가지 방법은 통계적 실험, 관측연구, 표본조사 입니다. 1. 통계적 실험 (Statistical Experiment) 통계적 실험이 사용되는 경우는 연구자가 실험 조건을 조작하여 원인과 결과 사이의 관계를 밝히는 것을 목적으로 하는 실험 방법입니다. 이를 통해 원하는 요인의 영향을 분석하고 추론 할 수 있습니다. 예를 들어, 비만과 운동의 관계 분석을 목적으로 실험을 한다면, 문제 설정 : 연구자가 비만과 운동 간의 관계를 조사하고자 한다고 가정합니다. 계획 : 연구자는 두 개의 실험 그룹을 설정합니다. 하나는 일반적인 활동 수준을 유지하는 그룹(A 그룹), 다른 하나는 더 많은 운동을 하는 그룹(B 그룹)입..

Chapter 4. 통계분석과 자료(Data) 1. 자료(Data)의 의미 자료(Data)는 통계분석의 출발점입니다. 수많은 통계적 도구와 기법은 이러한 자료를 기반으로 작동합니다. 효과적인 통계분석은 자료를 정확하게 이해하고, 패턴을 발견하며, 의미 있는 결과를 도출하는 과정입니다. 통계학은 현상을 이해하고 해석하는 핵심적인 도구로서, 그 첫번째 단계는 자료의 수집과 이해입니다. 자료는 우리가 알고자 하는 정보와 사실들의 모음이며, 이를 분석하고 해석함으로써 현상을 더 깊게 파고들 수 있습니다. 자료는 마치 퍼즐 조각처럼 여러 가지 형태와 종류로 존재합니다. 이를 수집하고 정리함으로써 우리는 현상에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 질적인 특성, 양적인 측정, 시간의 흐름에 따른 변화 등 다양한 자료의 ..

Chapter 3. 통계분석 이란? 1. 데이터 문해력과 통계학 데이터 문해력(Data Literacy)한국은 문맹률이 낮기 때문에 글을 읽고 쓸 수 있다는 것이지만, 문장을 이해하는 능력인 문해력은 상당히 떨어진다고 알려져 있습니다. 여기에 덧붙여서 '데이터 문해력' 이란 말이 나왔습니다. 현대 사회는 정보의 홍수시대라고합니다. 지금 현재 뉴욕타임즈 같은 경우 보면 굉장히 신문이 두꺼운데, 그 신문 전체에 나오는 양이 18세기 영국 성인 남성이 평생 동안 소비하는 정보의 양이었다고 합니다. 그래서 요즘은 인포데믹이라는 말을 쓰고 있습니다. 즉, 데이터가 너무 많아서 문제라는 것입니다.주어진 정보를 가지고 똑바로 이해나는 능력인 데이터 문해력이 굉장히 중요해진 시대입니다. 실제로 통계분석을 할 수 있는 ..

Chapter 2 . 통계학의 개요 1. 모집단과 표본 통계학은 모집단과 표본 간의 관계를 이용하여 데이터의 특성을 이해하고 모집단에 대한 추론을 수행하는 학문입니다. 따라서, 모집단과 표본 간의 관계는 통계학의 시작이라고 말할 수 있습니다. (1) 모집단 : 관심의 대상이 되는 집단 모집단은 조사하고자 하는 전체 개체 또는 현상의 집합을 의미합니다. 모집단은 보통 크기가 매우 크거나 접근하기 어려운 경우가 많기 때문에, 모집단의 특성을 직접 파악하기 어렵습니다. (2) 표본 : 모집단으로부터 선택된 일부의 개체 표본은 모집단에서 추출한 일부 개체 또는 현상의 집합을 의미합니다. 표본은 모집단을 대표할 수 있는 일부 데이터를 포함하고 있으며, 모집단의 특성을 추론하기 위해 사용됩니다. 표본은 모집단의 특..

Chapter 1.통계학 이란 ? 1. 통계학의 정의 통계학 (Statistics)의 사전적 의미로 알아보면, 통계학은 데이터의 수집, 분석, 해석, 모델링에 관한 학문으로, 불확실성과 변동성을 다루며 이를 통한 패턴, 관계, 추이 등을 이해하고 예측하는 데 학문으로 정의할 수 있습니다. 통계학은 현상을 수량화하고 데이터를 분석하여 결론을 도출하며, 이를 통해 인과 관계를 파악하고 의사 결정에 기여하는 과학적인 방법론입니다. 이러한 탓에 통계학은 다양한 분야에서 활용되며, 연구, 비즈니스, 정책 결정, 의료, 사회과학 등 다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 사용됩니다. 2. 통계학의 활용분야 통계학은 다양한 분야에서 활용되며 중요한 역할을 합니다. 이에 따라 통계학이 필요한 이유는 다음과 ..

"안녕하세요! 저는 코딩 공부를 하다가 데이터 분석 분야에서 필요한 통계학 지식을 얻지 못하면 무언가 부족하다는 느낌을 받았습니다. 그래서 통계학 공부를 시작했습니다. 처음에는 어렵고 복잡한 개념들이 많아서 막막했지만, 공부를 하면서 점점 흥미를 느끼고 있습니다. 통계학은 우리 주변에서 일어나는 현상들을 분석하고 이해하는 데 매우 유용한 학문이며, 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 블로그에서는 제가 통계학을 공부하면서 배운 내용을 정리하고 공유하려고 합니다. 함께 통계학을 공부하며 데이터와 함께 세상을 분석해보는 재미를 느껴봅시다!" 코딩이라는 세계에 들어서기 시작한 것이 어느 덧 2년이 되어가고 있습니다. 처음 시작은 빅데이터가 과연 무엇인가 알고 싶다는 단순..