모든 통계분석 가능합니다
작성자
논문박사
작성일
2025-01-24 13:06
조회
1265
기술 통계
기술(記述) 통계는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이다. 기술통계에는 분석방향에 따라 여러 가지가 있다. 단순한 평균 분산 등의 상투적인 분석 이외에, 모집단에서 어떤 인자들이 있는지 뽑아 내보는 인자분석과, 특정표본이 어떤 모집단에 속하는지(원 모집단을 어떻게 여러 집단으로 나눠야 하는지) 판단하는 판별분석, 두 인자간의 상호관계에 대한 정준상관분석, 인자들의 숫자를 줄여 단순화 하는 주성분분석, 그 외 군집분석 등, 다양한 분석방법이 존재한다.
추론 통계
추론 통계는 기술통계로 어떤 모집단에서 구한 표본정보를 가지고 그 모집단의 특성 및 가능성 등을 추론해내는 통계적 방법이다. 보통 수집된 자료는 어떻게 분석해야 할지 미리 정해져 있기도 하지만, 대부분 획득한 자료(모집단)을 가지고 여러 그래프를 그려보는 와중에 또 다른 별개의 분석방법을 추가로 채택할 필요성을 느끼게 된다. 이러한 모집단에 대한 전체적 조감을 해보고 또 다른 분석방향을 모색해 보는 과정에 해당한다. [2] 추론 통계는 바탕인 기술 통계량이 있어야 한다. 이 추론 통계를 하는 이유는 모든 사람을 대상으로 검사를 하는 것은 비합리적이고 대규모 집단을 가지고 연구하는 것이 소수의 집단을 가지고 연구하는 것보다 훨씬 경제적이고 효율적이기 때문이다. 추론 통계는 기술 통계량의 정확성을 유지하는 작업으로서 사용한다. 보통 일반적인 추론은 실험 결과가 기존의 방식, 또는 다른 품종간 비교 등에서 차이점이 유의한지를 검증하는 것이다.
통계의 특성
통계는 표본을 모집하여 전체에 대한 정보를 알아내려고 하는 것이 주요 특성이다. 이러한 작업을 통계적 추론(inference)이라고 하며, 통계적 추론에서는 정확성에 따른 오차(errors)가 발생한다. 정확도가 높은 것은 오차가 적은 것이며, 정확하지 않은 것은 오차의 크기가 큰 것이다. 통계학은 표본에서 얻은 정보를 이용하여 모집단에 대한 정보를 예측 또는 추론하면서 그에 수반되는 오차의 크기까지 계산해내는 특성이 있다.
즉, 표본에서 얻은 정보를 모집단에서의 정보로 바꾸는 과정에서 오차를 줄이는 방법을 연구하고, 필연적으로 수반되는 오차의 크기를 계산하여 정보이용자나 의사결정자에게 제공하는 학문적 특성이 있다.
통계의 활용
통계는 자연과학, 공학, 의학, 사회, 심리, 역사, 인류학, 언어학, 경제, 경영 등 모든 학문에서 사용된다. 또한 실무에서도 활용하고 있으며, 예를 들어 방송사업자의 경우, 시청률이 광고수입과 직결되므로 시청률에 대한 통계를 낸다. 또한, 일기예보의 경우 평균적인 예보 정확도를 충분히 이해하고 파악할 필요가 있으므로 여러 가지 확률을 구해 통계를 활용하고 있다.
요인분석 (Factory Analysis)
군집분석 (Cluster Analysis)
판별분석 (Discriminant Analysis)
다변량분석 (Multivariate Analysis)
경로분석 (Path Analysis)
다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)
구조방정식모형 (Structural Equating Analysis)
시계열분석 (Time Series Analysis)
델파이분석 (Delphi Analysis)
기술(記述) 통계는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이다. 기술통계에는 분석방향에 따라 여러 가지가 있다. 단순한 평균 분산 등의 상투적인 분석 이외에, 모집단에서 어떤 인자들이 있는지 뽑아 내보는 인자분석과, 특정표본이 어떤 모집단에 속하는지(원 모집단을 어떻게 여러 집단으로 나눠야 하는지) 판단하는 판별분석, 두 인자간의 상호관계에 대한 정준상관분석, 인자들의 숫자를 줄여 단순화 하는 주성분분석, 그 외 군집분석 등, 다양한 분석방법이 존재한다.
추론 통계
추론 통계는 기술통계로 어떤 모집단에서 구한 표본정보를 가지고 그 모집단의 특성 및 가능성 등을 추론해내는 통계적 방법이다. 보통 수집된 자료는 어떻게 분석해야 할지 미리 정해져 있기도 하지만, 대부분 획득한 자료(모집단)을 가지고 여러 그래프를 그려보는 와중에 또 다른 별개의 분석방법을 추가로 채택할 필요성을 느끼게 된다. 이러한 모집단에 대한 전체적 조감을 해보고 또 다른 분석방향을 모색해 보는 과정에 해당한다. [2] 추론 통계는 바탕인 기술 통계량이 있어야 한다. 이 추론 통계를 하는 이유는 모든 사람을 대상으로 검사를 하는 것은 비합리적이고 대규모 집단을 가지고 연구하는 것이 소수의 집단을 가지고 연구하는 것보다 훨씬 경제적이고 효율적이기 때문이다. 추론 통계는 기술 통계량의 정확성을 유지하는 작업으로서 사용한다. 보통 일반적인 추론은 실험 결과가 기존의 방식, 또는 다른 품종간 비교 등에서 차이점이 유의한지를 검증하는 것이다.
통계의 특성
통계는 표본을 모집하여 전체에 대한 정보를 알아내려고 하는 것이 주요 특성이다. 이러한 작업을 통계적 추론(inference)이라고 하며, 통계적 추론에서는 정확성에 따른 오차(errors)가 발생한다. 정확도가 높은 것은 오차가 적은 것이며, 정확하지 않은 것은 오차의 크기가 큰 것이다. 통계학은 표본에서 얻은 정보를 이용하여 모집단에 대한 정보를 예측 또는 추론하면서 그에 수반되는 오차의 크기까지 계산해내는 특성이 있다.
즉, 표본에서 얻은 정보를 모집단에서의 정보로 바꾸는 과정에서 오차를 줄이는 방법을 연구하고, 필연적으로 수반되는 오차의 크기를 계산하여 정보이용자나 의사결정자에게 제공하는 학문적 특성이 있다.
통계의 활용
통계는 자연과학, 공학, 의학, 사회, 심리, 역사, 인류학, 언어학, 경제, 경영 등 모든 학문에서 사용된다. 또한 실무에서도 활용하고 있으며, 예를 들어 방송사업자의 경우, 시청률이 광고수입과 직결되므로 시청률에 대한 통계를 낸다. 또한, 일기예보의 경우 평균적인 예보 정확도를 충분히 이해하고 파악할 필요가 있으므로 여러 가지 확률을 구해 통계를 활용하고 있다.
■모든 통계분석 가능합니다
교차분석 (Chi-Square test)요인분석 (Factory Analysis)
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판별분석 (Discriminant Analysis)
다변량분석 (Multivariate Analysis)
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다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)
구조방정식모형 (Structural Equating Analysis)
시계열분석 (Time Series Analysis)
델파이분석 (Delphi Analysis)
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