기본 통계 2. 기술통계 - 모집단과 표본

기본 통계 2. 기술통계 - 모집단과 표본

 

통계학은 다음과 같이 관점에 따라서 분류할 수 있다.

기술 통계 (Descriptive Statistics)
- 측정이나 실험을 통해 얻은 데이터의 정리, 요약, 해석을 통해 자료특성을 계산하는 방법

추론 통계 (Inferential Statistics)
- 전체 모집단에서 뽑은 일부 표본을 분석하여 모집단의 특성을 추정하고 검정하는 방법

 

기술 통계는 표본의 표현이나 시각화에 초점을 맞춘다면, 추론 통계는 표본을 통해 모집단을 추론하는데 관심이 있다. 여기서 말하는 모집단과 표본의 차이를 살펴보자.

 

모집단 (Population)
- 연구자가 관심을 가지는 집단에 대한 모든 개체의 측정값의 집합

표본 (Sample)
- 모집단에서 일부분을 임의로 추출한 측정 값의 집합

 

모집단은 '진실', 표본은 그러한 진실을 예측하기 위하여 연구자가 관측하거나 실험을 통해 얻어낸 데이터라고 볼 수 있다. 예를 들어, 대한민국 사람들의 평균 키를 알고자 하는 연구가 필요하다면 대한민국 사람들의 키라는 모집단을 추정하기 위해서 임의로 500명을 선정하여 키를 측정하는 표본을 얻어볼 수 있을 것이다. 대한민국 모든 사람들의 키를 측정하는 데는 현실적으로 한계가 있으므로, 표본을 통해서 임의로 모집단의 키를 산정해 볼 수 있을 것이다. 이러한 표본을 추출하는 과정이 적절할수록 모집단을 더 정확히 추론할 수 있을 것이다.

 

 

위에서 설명하였듯이, 모집단을 추론하기 위하여 표본을 추출 (Sampling)하여 기술통계를 통해서 표본으로부터 통계량을 얻어내고, 이를 통해 모집단의 특성인 모수를 추정하여 모집단을 추론하는 과정이다. 이때 모수와 통계량은 각각 그리스 문자와 알파벳으로 나타내며 다음과 같이 표시한다.

 

 

 

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기본 통계 0. 목차

글쓴이는 통계 전공자가 아니라는 점 참고 부탁드리며 관련하여 틀린 사항에 대한 지적이나 질문은 언제든지 환영합니다.