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개요가설검정(Hypothesis Testing)은 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 주장(가설)이 통계적으로 타당한지를 검증하는 통계 분석 기법입니다. 실험 결과가 우연에 의한 것인지, 실제로 유의미한 차이나 효과가 존재하는지를 수치적으로 판단할 수 있도록 도와주며, 과학, 사회과학, 의학, 마케팅, 품질관리 등 다양한 분야에서 핵심적인 의사결정 도구로 사용됩니다.1. 개념 및 정의가설검정은 두 가지 가설을 설정하는 것으로 시작됩니다:귀무가설(H₀): “차이 없음”, “효과 없음”을 주장하는 기본 가설대립가설(H₁): “차이 있음”, “효과 있음”을 주장하는 연구 가설이후 통계 분석을 통해 얻은 검정 통계량과 p-value를 바탕으로, 귀무가설을 기각할 것인지 판단합니다.2. 검정 절차 단계 설명 ..

개요통계학에서 데이터를 측정하고 분류하는 기준인 **척도(Scale of Measurement)**는 분석 방법을 결정짓는 중요한 기준입니다. 모든 데이터는 특정 척도에 따라 정의되며, 이를 바탕으로 적용 가능한 통계 기법이 달라지므로 데이터 분석의 출발점이자 기초 개념이라 할 수 있습니다. 통계학에서는 데이터를 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도의 4가지로 분류합니다.1. 개념 및 정의통계학의 4가지 척도는 측정 대상이 가진 정보의 수준과 특성에 따라 구분되며, 측정값 간의 연산 가능성, 비교 가능성, 통계 기법의 적용 범위에 직접적인 영향을 줍니다. 데이터가 어떤 척도에 속하는지에 따라, 사용할 수 있는 통계분석 방법이 제한되거나 가능해집니다.2. 4가지 척도 정리 척도 정의 주요 특징 예..

개요추정통계(Estimation Statistics)는 모집단 전체 데이터를 확보하기 어려운 상황에서, 표본 데이터를 이용해 모집단의 모수(parameter)를 추정하는 통계 기법입니다. 대표적인 추정 방식으로는 **점추정(point estimation)**과 **구간추정(interval estimation)**이 있으며, 불확실한 현실에서 데이터 기반 예측과 의사결정을 가능하게 해주는 핵심 분석 방법입니다.1. 개념 및 정의추정통계는 표본에서 계산된 통계량(예: 평균, 비율)을 바탕으로 모집단의 모수를 추정합니다. 이때 단일 값으로 제시하는 것을 점추정, 일정한 신뢰수준 하에 구간으로 제시하는 것을 구간추정이라 합니다. 추정값에는 필연적으로 오차가 존재하며, 이를 통제하기 위해 표본의 크기, 표준오차,..

개요추론통계(Inferential Statistics)는 표본 데이터를 기반으로 모집단 전체에 대한 결론을 도출하는 통계 분석 기법입니다. 현실적으로 전체 데이터를 수집할 수 없는 상황에서, 수학적 확률 이론을 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정함으로써 의사결정에 필요한 통계적 근거를 제공합니다. 과학 연구, 품질관리, 사회조사, A/B 테스트 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의추론통계는 제한된 표본으로부터 모집단의 모수(parameter)를 추정하거나, 어떤 주장이 통계적으로 유의한지를 판단하는 데 사용됩니다. 여기에는 신뢰구간 추정, 가설검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA) 등의 기법이 포함되며, 모두 **표본에서의 통계량(statistic)**을 이용하여 모..

개요기술통계(Descriptive Statistics)는 수집된 데이터를 수치적·시각적으로 요약하여 데이터의 전체적인 특성이나 경향을 파악하는 통계의 기초 기법입니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 요약 지표를 통해 데이터 분포를 직관적으로 이해할 수 있으며, 데이터 분석의 출발점이자 추론통계의 기반이 되는 필수 단계입니다.1. 개념 및 정의기술통계는 데이터의 복잡한 내용을 **수치적 요약(대표값, 산포도, 분포형태 등)**과 **시각적 요약(그래프, 차트 등)**을 통해 간단하고 명확하게 전달하는 통계 분야입니다. 데이터를 기반으로 정보를 탐색할 때 반드시 거쳐야 할 기초 분석이며, 추후에 이루어질 인사이트 도출이나 예측 모델링을 위한 첫 단계입니다.2. 주요 분석 항목 항목 설명 대표 지표 중심 ..

개요통계분석은 수집된 데이터를 정리하고 해석하여 유의미한 정보를 추출하고 현상을 설명하거나 예측하는 과학적 분석 기법입니다. 데이터 기반 의사결정의 핵심 수단으로, 마케팅, 품질관리, 사회과학, 금융, AI 등 다양한 분야에서 널리 활용됩니다. 정량적 사고와 데이터 해석 능력을 기반으로 패턴 발견, 상관관계 분석, 가설 검정 등의 기능을 수행합니다.1. 개념 및 정의통계분석은 데이터에서 통계적 특성을 파악하고, 확률 모델과 통계 기법을 활용하여 모집단에 대한 정보를 추론하는 일련의 절차입니다. 크게 **기술통계(Descriptive Statistics)**와 **추론통계(Inferential Statistics)**로 나뉘며, 표본에서 얻은 결과를 바탕으로 모집단 전체를 예측하거나 검증하는 데 사용됩니다..