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만7세 남자아동의 평균 몸무게 추정하기 위하여 남자아동 100명 몸무게 측정2025.01.261. 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게 추정 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게를 추정하기 위하여 만 7세 남자 아동 100명을 모집하여 몸무게를 측정하고 평균을 계산하였다. 모집된 만 7세 남자 아동 100명은 표본에 해당하며, 모집된 100명의 평균 몸무게는 통계량에 해당한다. 2. 췌장암 환자 데이터 분석 교재와 강의에서 사용한 췌장암 환자 데이터(biostat_ex_data.csv)를 이용하여 다음의 질문에 답하였다. 데이터 파일을 다운로드 받고 R에 읽어들인 후, 범주형 변수를 factor 형태로 변환하였다. 수축기 혈압(S...2025.01.26
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이자율 인하가 신용카드 사용에 미치는 영향 분석2025.05.161. 신용카드 이자율 인하 S신용카드 회사에서는 이자율을 1% 인하하였다. 이자율을 인하하기 이전의 카드사용에 대한 평균이용금액이 600천원이었다. 이 회사의 경영자는 이자율의 인하가 고객들의 카드이용을 증가시켜 평균 카드사용이 650천원까지 증가할 것이라고 주장하였다. 이러한 주장을 검정하기 위하여 카드사용자의 25개의 구좌의 표본을 임의로 추출하여 이자율의 인하 이후 6개월 동안을 조사하였다. 그 결과 평균이용금액이 615천원이었고, 표준편차는 120천원이었다. 1. 신용카드 이자율 인하 신용카드 이자율 인하는 소비자들의 부담을...2025.05.16
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남성과 여성의 평균주급 차이 통계분석2025.11.161. 점추정(Point Estimation) 두 집단의 평균주급 차이를 점추정하는 방법으로, 남성 평균주급 854달러에서 여성 평균주급 691달러를 뺀 값을 계산합니다. 결과적으로 남성과 여성의 평균주급 차이는 163달러입니다. 이는 표본통계량을 이용하여 모수를 단일 값으로 추정하는 기본적인 통계 기법입니다. 2. 표준오차와 오차한계(Standard Error and Margin of Error) 두 집단의 평균 차이에 대한 표준오차는 각 집단의 표준편차와 표본크기를 이용하여 계산됩니다. 남성 표준편차 121달러, 여성 표준편차 8...2025.11.16
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신용카드 이자율 인하에 따른 평균 사용액 통계 검정2025.11.161. 점추정(Point Estimation) 표본평균을 이용한 모집단 평균의 점추정. 신용카드 회사의 이자율 인하 후 25개 표본의 평균이용금액 615천원을 점추정값으로 사용. 경영자 주장인 650천원과 비교하여 주장의 타당성을 검토하는 기초 통계량으로 활용됨. 2. t-검정(t-test) 표본크기가 작고 모집단 표준편차를 모를 때 사용하는 가설검정 방법. t = (표본평균 - 주장평균) / (표본표준편차 / √표본크기) 공식으로 계산. 자유도 24에서 유의수준별 임계값과 비교하여 귀무가설 기각 여부 판단. 경영자의 650천원 주장...2025.11.16
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모집단과 표본 집단에 대한 개념과 표본 추출의 유형에 대한 분석2025.05.111. 모집단과 표본 집단의 개념 모집단은 통계적인 관찰의 대상이 되는 집단 전체를 뜻하며, 전체를 조사하기 어려운 경우 일부를 추출하여 전체의 성질을 추정하는 표본집단을 사용한다. 표본조사에서는 모집단에서 표본을 추출하는 과정인 표본추출(sampling)이 중요하다. 2. 표본 추출의 유형 표본 추출 방법에는 확률표본추출법과 비확률표본추출법이 있다. 확률표본추출법에는 단순무작위표본추출, 층화표본추출, 군집표본추출, 체계표본추출 등이 있으며, 비확률표본추출법에는 편의표본추출법, 판단표본추출법, 할당표본추출법 등이 있다. 각 방법의 장...2025.05.11
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30점 만점 방통대 데이터정보처리입문 2023-1학기2025.01.261. 출생성비 추이 1990년부터 2021년까지의 전국, 서울, 부산의 연도별 출생성비 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 전국적으로 1990년 116.5에서 점차 감소하여 2021년 105.1까지 감소하는 경향을 보였으며, 서울과 부산도 유사한 추이를 보였다. 다만 2000년대 중반 이전에는 부산의 출생성비가 서울보다 높았으나 이후 큰 차이가 없어졌다. 2. 합계출산율 추이 1993년부터 2021년까지의 전국 합계출산율 추이를 시계열 도표로 나타냈다. 합계출산율은 1993년 1.654에서 점차 감소하여 2021년 0.808까지 감소하...2025.01.26
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모집단과 표본의 관계, 정규분포의 특징, 자료의 그래프 표현2025.01.251. 모집단과 표본의 관계 모집단은 통계의 대상이 되는 전체 데이터를 말하며, 표본은 모집단에서 추출된 일부의 집단을 의미합니다. 통계를 낼 때 모집단이 큰 경우 모든 모집단의 값을 조사할 수 없기 때문에 일부를 추출한 표본을 조사하여 전체 통계를 추정합니다. 보통 통계의 신뢰성을 높이기 위해 표본을 추출할 때 임의추출 방식을 이용합니다. 임의추출은 모집단에 속한 데이터가 모두 동일한 확률로 추출될 수 있도록 설계되어 무작위로 표본을 추출하는 방식입니다. 2. 정규분포의 특징 정규분포는 평균을 중심으로 좌우가 대칭되는 모양을 띄는 ...2025.01.25
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표본의 크기와 표본 오차에 관한 설명2025.01.061. 표본 크기의 의의 표본의 크기(sample size)는 모집단으로부터 표집단위(sampling units)의 수를 몇 개로 하는 것이 가장 적절한지의 문제다. 표본의 크기가 커지는 만큼 정확성이 높아지는 것은 아니며, 표본 크기에 대한 잘못된 생각들이 있다. 예를 들어 모집단의 일정 비율 이상을 표본으로 해야 한다거나, 표본은 일정 크기의 표집단위 수 이상이어야 한다는 등의 생각이다. 실제로 표본 크기의 범위는 매우 넓으며, 표본 크기가 증가함에 따라 표본오차가 감소하지만 그 감소 정도는 표본 크기의 제곱근에 비례한다. 2. ...2025.01.06
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2024년 1학기 방송통신대 출석수업대체과제물 행정계량분석2025.01.251. 행정계량분석 연구문제 및 장별 주제 행정계량분석 교과목의 학습 효과성과 능률성을 극대화하기 위하여, 교재의 행정계량분석 이론 및 활용기법을 실제 적용해 볼 수 있도록, 교재 전 과정을 거치면서 해결하려는 하나의 가상적 연구문제를 가상으로 설정하고 있습니다. 이 연구문제를 해결하는 과정에서 교재 제1장에서 제15장에 포함된 모든 개념과 이론 및 기법을 활용하게 됨으로써, 행정계량분석의 주요 내용을 책 속의 개념이나 이론이 아니라 현실 문제를 해결하는 하나의 도구로써 활용하는 능력을 체득할 수 있습니다. 2. 무작위 표본추출 방법...2025.01.25
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일상 속 통계 사례: 정규분포와 신뢰구간2025.11.161. 정규분포를 이용한 비율 산출 통계청 자료를 기반으로 25~29세 성인 남성의 키(평균 175.1cm, 표준편차 5.56)와 체중(평균 75.6kg, 표준편차 10.78)에 대한 정규분포를 활용하여 개인의 신체 특성이 모집단에서 차지하는 비율을 산출하는 방법을 설명한다. 표준점수를 구한 후 표준정규분포표를 이용하여 상위 비율을 계산할 수 있으며, 이를 통해 개인의 신체 특성이 전체 모집단에서 어느 정도 수준인지를 파악할 수 있다. 2. 여론조사에서의 신뢰구간 여론조사 결과에 표시되는 신뢰수준과 오차범위의 의미를 설명한다. 신뢰수...2025.11.16
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