기총 통계의 예를 통한 이해

소개

많은 도움이 되었으면 좋겠습니다.

목차

part A
1. Explain the meanings and examples of
(1) qualitative variable
(2) discrete, quantitative variable
(3) continuous, quantitative variable
(4) explanatory data analysis
(5) confirmatory data analysis
2. An Important type of data is ordinal data, which is data about order or rank given on a scale such as 1,2,3,…or A, B, C,…. Following are several variables. Which, if only, yield ordinal data? Explain your answer for all variables.
(1) Height (2) Weight (3) Age (5) Number of siblings
(4) sex (6) Religion (7) Place of birth
(8) High school class rank
3. Explain the difference between a frequency histogram and a relative-frequency histogram. And, are frequency distributions or relative-frequency distributions better for comparing two data sets? Explain your answer.

4. Discuss the relative advantage and disadvantage of stem-and-leaf diagrams and frequency histogram.

5. Suppose that you have a data set that contains a large number of observations. Which graphical display is generally preferable: a histogram or a stem-and-leaf diagram? Explain your answer.
part B

1. 헌혈을 하는 대학생 중 40명을 임의 선택하여 혈액형을 조사하여 다음의 자료를 얻었다. 상대도수를 포함한 빈도표와 막대그래프, 원그래프를 그리고 자료의 분포에 대해서 설명하여라.

2. 다음 자료는 어느 일반통계학 수업을 들은 학생들의 시험 성적을 나타낸다. 이 자료를 요약하는데 가장 적당한 그래프를 사용하여 자료를 설명하여라.
3. 대도시와 공장지대의 공해의 정도를 나타내는 지수 중 하나로 오존량을 들 수 있다. 지상에 오존량이 많아 오존 경보가 내려지면 바깥 출입을 자제하고 조심해야 한다. 다음은 어느 지역의 오존량을 조사한 것이다. 이 자료를 요약하는데 가장 적당한 그래프를 사용하여 자료를 설명하여라.
4. The ages of the 36 millionaires sampled are arranged in increasing order in the following table. (※ 다음 결과에 대해서 통계학을 전혀 모르는 사람에게 설명하도록 한다.)

본문내용

질적 자료란 관측된 결과 자체가 숫자가 아닌 몇 개의 범주 중의 하나로 분류되는 자료로서 범주형 자료라고도 한다. 그리고 질적자료를 도표나 그래프로 요약하는 기법으로는 도수분포표, 막대그래프, 원형그래프 등이 있다.
ex) 소득수준(상, 중, 하), 대학별(자대, 공대, 경상대...), 신입생의 진로희망(취직, 대 학원, 해외유학...), 전공(정보통계과, 일본어과, 물리학과..), 관측대상의 물리적 상태(기체, 액체, 고체) 등이 있다.
그리고 위의 예들을 편의에 따라 숫자화할 수도 있다. 다시 말해, 전공의 정보통계과는 1, 일본어과는 2, 물리학과는 3 등과 같이 숫자로 나타낼 수 있다. 그러나 이때의 숫자는 자료의 속성과는 무관하고 크기상의 아무런 의미도 가지지 않으며, 이들 간의 연산도 불가능하다. 다만 편의상 숫자로 구분하기로 약속한 것에 불과한 것이다.
(2) discrete, quantitative variable
이산형 양적자료는 자녀의 수 또는 불량품의 개수처럼 하나, 둘 수를 세어서 얻은 자료가 대부분 여기에 속하는데 이를 계수치라고도 한다. 다시 말해 수와 수 사이가 띄엄띄엄 떨어져 있는 수치 즉, 두 관찰값 사이가 분리되어 있는 자료를 말하며 인접한 두 범주 사이에 중간값이 없다는 것이 특징이다.
ex) 결점의 수, 한 가족에서 아이들의 수, 하루동안 어느 치과병원을 찾는 환자의 충치개수, 어떤 지역에서 발생하는 하루의 자동차 사고건수, 학급의 출석 학생 수, 주택의 방수 등이 있다.
(3) continuous, quantitative variable

참고자료

· 알기쉬운 통계(학지사)
· - 김호영 외 4인 공저
· 통계학의 기초(학지사)
· - 송인섭 저
· 쉽게 풀어 쓴 통계학(대명출판사)
· -이창효, 김종배 공저
· SPSS를 활용한 21세기 정보통계론(자유아카데미)
· -김규곤 외 4인 공저
· 알기쉬운 기초 통계학((주)통계정보)
· -이승묵 저
· 현대 통계정보의 이해(자유아카데미)
· - 박희창 저
· 통계학 개론(영지문화사)
· - 김우철 외 9인 공저
· <참고 웹페이지>
· http://www.pvalue.co.kr (피어슨 통계 컨설팅)
· http://wolfpack.hannam.ac.kr(한남대학교 권세혁 교수 홈페이지)