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기술통계와 추론통계의 개념 및 예시2025.11.181. 기술통계 (Descriptive Statistics) 기술통계는 데이터의 특성을 요약하고 설명하는 통계 방법으로, 주어진 데이터의 중심 경향성, 분포, 변동성 등을 수치나 그래프로 나타냅니다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 백분위수 등의 지표를 사용하여 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다. 학급의 수학 시험 점수 분석 예시에서 평균 점수 86.9, 최고 점수 95, 최저 점수 75를 통해 학생들의 성적 특성을 파악할 수 있으며, 히스토그램을 통해 점수 분포를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 2. 추론통계 (Infe...2025.11.18
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점과 활용2025.05.111. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법으로, 자료의 대표값, 산포도, 상관관계 등을 측정하여 자료의 특성을 파악하는 데 사용됩니다. 조사연구에서 기술통계는 표본의 특성을 파악하고 요약하는 데 활용됩니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 방법입니다. 확률이론에 기반하여 표본의 특성이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성을 측정하고, 가설검정을 통해 모...2025.05.11
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심리통계: 분산분석과 회귀분석의 SPSS 해석2025.11.121. 분산분석(ANOVA)의 개념과 F-비율 분산분석은 세 개 이상의 집단 간 차이를 검정하는 통계적 방법입니다. F-비율은 집단 간 분산을 집단 내 분산으로 나눈 값으로, 두 분산의 비율을 나타냅니다. 처치 간 분산은 각 집단의 평균이 전체 평균으로부터 떨어져있는 정도를 의미하며, 처치 내 분산은 한 집단 내 요소들의 점수가 집단 평균으로부터 떨어져있는 정도를 계산합니다. F값이 클수록 처치 효과가 있으며 영가설이 기각되어야 함을 의미합니다. 2. 일원분산분석의 SPSS 결과 해석 직업성공 수준(상, 중, 하)에 따른 자기조절 점...2025.11.12
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고, 조사연구에서 각각이 어떻게 활용되는지를 예를 들어 설명해 보시오.2025.05.121. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 수집한 데이터를 설명, 요약, 묘사하는 기법으로 정의할 수 있다. 데이터의 집중화 경향과 분산도에 대한 방법으로 분류되며, 평균, 최빈값, 중앙값, 사분위 값, 표준편차 등의 측정 방식이 사용된다. 기술통계는 수집된 데이터의 특성을 객관적으로 나타내는 것이 목적이다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본에서 얻은 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추론하는 방법이다. 표본의 특성을 모집단에 적용하여 모집단의 특성을 예측하는 것이 목...2025.05.12
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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.041. 기술통계 기술통계는 수집된 데이터를 요약하고 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 통계학의 한 분야입니다. 이 방법은 대량의 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 그 특징을 간결하게 표현하는 데 사용됩니다. 기술통계의 주된 도구로는 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 분산, 범위 등이 있습니다. 예를 들어, 대학 학생들의 시험 점수 데이터나 기업의 매출 데이터를 분석하여 평균, 변동 범위, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 이는 데이터를 기반으로 한 의사결정 과정에서 필수적인 도구로 사용됩니다. 2. ...2025.01.04
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마케팅조사 데이터 분석2025.01.071. 기술통계 분석 각 질문(변수)들의 기술통계 분석 결과를 살펴보면, 세 질문 모두 중간 값 근처나 그보다 조금 더 높은 값을 향해 치우쳐진 경향을 보입니다. 왜도의 값에 따라, 모든 질문들의 응답은 평균보다 높은 값으로 약간 치우쳐져 있음을 알 수 있습니다. 특히, 질문3의 응답은 가장 높은 평균 값을 갖지만, 분포는 가장 좁게 퍼져 있습니다. 2. 성별에 따른 차이 분석 성별에 따른 각 질문의 평균 차이를 분석한 결과, 성별이 1일 때(남성)와 성별이 2일 때(여성)의 평균값이 상당한 차이를 보입니다. 남성의 경우 각 질문의 ...2025.01.07
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통계학의 어원과 유래2025.11.151. 통계학의 어원 통계는 라틴어에서 유래된 말로 처음에는 국가에 관한 데이터 분석을 의미하며 국가 연구의 의미를 가집니다. 19세기 초 일반적인 데이터 수집과 분류의 의미가 있으며, 1791년 존 싱클레어 경이 스코틀랜드 통계 기술이라는 21권 중 하나를 처음 출판했습니다. 한자로는 수집하여 계산하고 영어로는 집계하는 것을 의미하며, 국가를 통치하는 데 필요한 인구와 경제 데이터를 수집하여 활용하는 것을 의미합니다. 2. 모집단과 표본 모집단이란 통계를 통해 알고 싶어 하는 이익집단 전체를 말합니다. 표본은 특정 샘플링 방법을 통...2025.11.15
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백화점 고객 대기시간 통계 분석2025.11.141. 기술통계량 (평균, 중앙치, 최빈치) A백화점 계산대 대기 고객 30명의 대기시간 데이터를 분석하여 중심경향성을 측정하는 지표들을 계산했다. 평균은 2.680분, 중앙치는 2.65분, 최빈치는 2.5분으로 산출되었다. 이 중 중앙치가 가장 적절한 대푯값으로 선정되었는데, 이는 극단값이나 이상치의 영향을 최소화하면서 데이터의 중심 경향성을 잘 반영하기 때문이다. 2. 산포도 (분산, 표준편차, 변동계수) 대기시간 데이터의 변동성을 측정하기 위해 분산, 표준편차, 변동계수를 계산했다. 표준편차는 0.683분으로 평균 대기시간 2....2025.11.14
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도시 유형별 인구 및 고용인구 통계 분석2025.11.151. 기술통계량 분석 30개 도시 전체의 인구수 평균 4069.60천명, 표준편차 3762.49, 분산 14169906.76으로 나타났으며, 고용인구 평균 1725.40천명, 표준편차 1735.50, 분산 3010579.13으로 계산되었습니다. 상업도시 4개, 공업도시 6개로 분류되어 각각의 통계량이 산출되었습니다. 2. 상업도시 특성 상업도시는 상업, 금융서비스, 관광 등 다양한 서비스업이 발달한 도시로, 인구수 평균 5321.50천명, 표준편차 2142.05, 분산 4594166.67이며, 고용인구 평균 2095.75천명, 표준...2025.11.15
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2024년 1학기 방송통신대 중간과제물 통계패키지2025.01.251. SAS를 이용한 통계 분석 1) 교재 연습문제 1장(p.28-p.29) 1번, 3번: 남녀별로 구분하여 용량, 혈압, 나이의 기술통계량을 구하고 비교·분석하였다. 2) 교재 연습문제 2장(p.87-p.89) 2번, 4번, 6번: 사슴의 왼쪽 뒷다리와 왼쪽 앞다리의 길이 차이를 분석하고, 사료와 돼지 품종이 체중증가에 미치는 영향을 분석하였으며, 2개의 파일을 읽어 변수를 추가하는 프로그램을 작성하였다. 2. SPSS를 이용한 통계 분석 1) 교재 연습문제 3장(p.127-p.128) 1번: 설문조사 자료를 SPSS로 입력하고,...2025.01.25
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