기초통계학(1): 기술통계학과 추론통계학

· 자료(data) = 측정값

 

·  연구가 가치를 가지려면 이러한 자료가 갖고 있는 의미를 다른 연구자가 이해할 수 있도록 제시하여야 한다.

 

·  통계학이란 자료를 수집, 정리, 그리고 요약하는 것과 자료의 일부만 관찰하여 그 자료의 출처가 되는 모집단의 특성에 대하여 추측하는 것을 다루는 분야이다.

 

·  통계학은 크게 "기술통계학(descriptive statistics)"과 "추론통계학(inferential statistics)"으로 나눌 수 있다.

 

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기술통계학 (Descriptive statistics)

: 일련의 자료를 수집하고 정리하여 도표/표를 만들거나, descriptive statistics를 이용하여 자료를 요약해 '대푯값'이나 '산포도' 등을 구하는 분야

 

1) 중심경향치(central tendency)

   (1) 평균 mean : 산출평균, 기하평균, 조화평균

   (2) 중위수 median

   (3) 최빈치 mode

 

2) 산포도(measure of variation)

   (1) 범위 reange

   (2) 표준편차 standard deviation, SD

   (3) 변이계수(변동계수) coefficient of variation, CV

   (4) 백분위 percentile

   (5) 사분위 quartile

 

- 대개 조사연구(survey)에서 수집된 자료를 나타낼 때 쓴다.

- 기술통계량은 자신이 분석한 자료가 갖고 있는 특성만을 나타낼 뿐이며 다른 집단의 특성을 설명해 주지 못한다.

- 기술통계로 얻어낸 한 집단의 결과를 일반화 하려면 추론통계학을 이용하여야 한다.

  ex) A 질병 환자를 대상으로 여러 변수들을 측정하였다면 그 결과는 연구대상으로 하였던 바로 그 집단만의 특성을 나타냄, 이 결과를 A질병을 가진 전체를 대상으로 일반화 하려면 추론통계학(추측통계학)을 사용하여야 한다.

 

 

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추론통계학(추측통계학)

- 자료에 내포되어 있는 정보를 분석하여 불확실한 사실에 대한 추론을 하는 분야

- 점추정(point estimation), 구간추정(interval estimation), 가설검정(hypothetical testing)으로 나눌 수 있다.

- 통계모형을 설정하고 설정된 모형이 합리적인지의 여부를 평가

- 자료로부터 얻어지는 정보를 근거로 미지의 특성에 대한 결론을 내리고 예측하는 분야

 

 

< 요약 >

기술통계학 : 데이터의 수집, 정리, 요약하는 과정

추론통계학 : 수집된 정보를 이용하여 분석, 판단, 예측

 

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따라서, 데이터 분석이란 수집된 자료를 바탕으로 기술통계값을 확인하고 다시 이를 바탕으로 추론통계학에 해당하는 가설 검정 과정을 거치고 데이터를 해석하는 것이라고 생각한다. 

 

 

 

 

[이충휘, 「물리치료사와 작업치료사를 위한 연구방법론」, 제6판, 계축문화사, 2003.] 를 기반으로 요약 정리 하였습니다.