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표준편차2

표본추출과 표본분포(Sampling and sampling distributions)(추정, 표본 평균 분포, 표준 오차) 전체 집단 즉 모집단 전체를 연구하기에는 경제적, 시간적, 인력 등의 현실적인 문제가 있다.따라서, 전체 집단을 대표하는 표본을 통해 자료를 수집하고 분석하여 그 전체집단에 대한 추론을 한다.   이 때, 대표성을 띄는 표본추출이 중요하다. 가장 이상적인 방법은 "무작위 표본추출법"이다.표본추출 방법은 이전 글에서 다루었으니 이번 포스팅에서는 생략하겠다.   ※ 추정은 모집단에서 측정하여 계산한 값들인(평균 또는 비율 등) 모수와 관련이 있다.- 모집단의 평균값은 μ, 표준편차는 σ로 표시된다.- 연구자들은 표본으로부터 언어진 자료를 통하여 이 모수들을 추정한다.- 표본 평균은 x(바), 표준편차는 s로 표시된다.  모집단(Population) → 모수(parameter) : 모평균, 모분산, 모표준편차.. 2024. 6. 20.
기술통계학(빈도분포, 대푯값, 분포, 산포도) 기술통계학은 모양(shape), 중심경향치(central tendency), 일련의 자료 내에서 변이(variability within a set of data)를 기술하는데 이용된다. ◆ 모수(parameter) : 모집단(population) 특성을 기술하는 측정값◆ 표본통계량(statistic) : 표본의 특징을 나타내는 값, 표본자료로부터 계산된 수치  ex) 표본평균, 표본분산 등 1. 빈도분포 2. 분포의 모양  1) 왜도  2) 첨도 3. 대푯값  1) 평균값  2) 중위수  3) 최빈치  4) 평균, 중위수, 최빈치의 비교 4. 산포도  1) 범위  2) 백분위와 사분위  3) 분산  4) 표준편차  5) 변이계수(변동계수)  1. 빈도분포1) 도수분포(frequency distribut.. 2024. 6. 20.
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