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1. 확률표본추출(Probability Sampling) 모집단을 구성하는 모든 추출단위에 대해 표본으로 추출된 확률을 알 수 있는 추출법 -> 표본추출틀 (Sampling Frame) 필요 ex) 모집단 : {1, 2, 3, 4, 5} -> 2개의 표본을 뽑겠다 확률 : 2/5 - 특정한 표본이 선정될 확률을 토대로 추정오차를 과학적으로 설명 단순확률추출, 계통추출, 집략추출, 층화추출 2. 비확률 표본추출(Non - probability Sampling) => 비용 적게 든다. 특정 표본이 선정될 확률을 알 수가 없어 추론에 대해서 정확도 언급을 못 한다. 해당되는 표본에 대해서만 얘기가 가능함 편의 추출(Convenience) : 자발적 참여, 백화점 앞 및 포털 사이트 인터넷 조사 유의 추출(Pu..

500원짜리 동전을 1000번 던졌을 때, 학이 679번 나왔다고 가정할 때, 학은 약 70%의 확률로 나왔다고 할 수가 있다. 여기서 500원 동전을 던지는 것을 관심 및 연구대상 1000번 던지는 것을 자료 수집 학이 679번 나온 것을 자료의 특성 파악 약 70%의 확률을 가지는 것을 연구대상 추론이라고 한다. 통계학에서 중요한 것은 잘 정의된 연구목적, 연구대상을 설정하는 것이다. 여기서 제일 중요한 개념 모집단이 나온다. 모집단 (Population) : 연구대상들을 다 모아놓은 것, 모든 개체의 집합 ex) 선거 유권자가 4,200만 명이다. => 4200만은 모집단이 된다. 동전 던지기 : 무한히 반복했을 때 구성되는 전체 동전 - 전수 조사 : 모집단에 대해서 전체를 분석하는 조사 ex) ..