기본 통계 개념은 무엇인가?

통계는 확률의 법칙을 따르고 그 모형을 사용하여 변수를 계산하는 과정뿐만 아니라 가변성을 연구하는 수학의 한 분야다. 이 글에서 다양한 통계 개념을 확인해보자!

통계는 확률의 법칙을 따르고 그 모형을 사용하여 변수를 계산하는 과정뿐만 아니라 가변성을 연구하는 수학의 한 분야다. 조사를 수행하고 이해하기 위해서는 통계가 필요하다. 그렇다면 기본적인 통계 개념은 무엇인가?

기본 통계 개념

기본 통계 개념에 초점을 맞추려면 기술 통계를 사용해야 한다. 이 기술 통계는 실험 데이터의 설명을 다룬다. 구체적으로는 데이터의 수집, 구성, 분석을 포괄한다. 데이터는 모집단에 속하는 항목 집합의 특성 집합을 설명한다.

마드리드 카를로스 3세대 학교의 이그나시오 카스코스 교수에 따르면, 이것들은 모든 사람이 알아야 할 기본적인 통계 개념의 일부라고 한다.

1. 모집단

모집단은 관찰자가 원하는 특정 특성을 가진 유사한 항목의 잘 정의된 집합이다.

이 양상은 유한할 수도 있고 무한할 수도 있다. 따라서 모집단의 크기는 포함된 항목의 수이다. 보통 N으로 표시된다.

모집단이 매우 많다면 조사를 수행하는 데 매우 큰 비용이 들 수 있다. 그래서 어떤 경우에는 각 요소를 고려하는 것이 불가능하다. 따라서 연구원들은 보통 모집단이나 표본에서 몇 가지 요소를 선택한다.

2. 항목들

항목은 모집단의 개별 요소이다. 이런 요소들이 꼭 사람일 필요는 없다. 그러나 심리학에서는 일반적으로 그러하다.

3. 표본의 크기

표본은 가능한 한 그 특성을 가장 잘 반영하는 모집단의 항목 집합이다. 표본 크기가 모집단의 특성을 반영하며 또한, 표본 크기는 즉 항목의 수이다. 표본 크기를 n으로 나타낸다.

표본과 모집단의 크기가 일치하는 것이 센서스이다.

4. 변수

변수(X)는 연구원이 측정하거나 계산할 수 있는 모집단의 특성, 숫자 또는 양을 나타내는 기호다. 데이터(r)는 변수(이름 입력) 내에서 변경할 수 있는 값이다. 그 값은 측정하는 항목에 달려 있다.

통계: 변수의 유형

정성적 변수

이러한 유형의 변수는 항목의 ‘수량화할 수 없는 품질에 해당하는 값’을 사용한다. 그러므로 하나가 다른 것보다 더 가치가 있다고 말할 수는 없다.

이러한 유형의 변수의 예는 성별일 수 있다. 정성적 변수는 질적 변수라 불리는데, 그 차이점이 품질 또는 특성이기 때문이다.

서수 변수

서수 변수는 범주로 나눌 수 있다. 또한, 연구원들은 그들의 가치로 순위를 매기거나 순서를 정할 수 있다. 정성적 변수가 있다면 순위를 매길 수 있다.

예를 들어, 학교 성적에 대해 생각해보자. A가 B보다 낫다. 마찬가지로, ‘B’가 ‘F’보다 낫다.

정량 변수

정량적 변수는 숫자 값을 갖는다. 이것은 숫자로 측정할 수 있다는 것을 의미한다. 두 가지 유형이 있다.

• 이산변수. 세트는 유한하거나 셀 수 있다. 한 가정의 자녀 수가 그 예이다.
• 연속변수. 세트는 무한하거나 셀 수 없다.  시간이 그 예이다.

통계: 위치 측정

기술 통계에서는 위치 측정을 사용하여 데이터의 위치를 결정할 수 있다.

중심치의 측정

중심치의 측정은 데이터 세트의 대표적인 값이다. 따라서 이들의 목적은 모든 데이터를 단일 값으로 요약하는 것이다.

중심치의 측정의 가장 일반적인 척도는 최빈값(정성적 변수), 중앙값(범주 변수) 및 평균(정량 변수)이다.

• 최빈값. 최빈값은 가장 많이 나타나는 항목이다. 이러한 값 중 하나 이상이 있으면 변수는 다중모달이다. 또한, 어떤 유형의 변수에 대해서도 최빈값을 계산할 수 있다.
• 중앙값. 범주형 변수에 대해 계산하면 된다. 특히 데이터의 적어도 절반은 중앙값보다 작거나 같다. 마찬가지로 데이터의 최소 절반도 중앙값보다 크거나 같다. 따라서 중앙값이 두 개 이상 있으면 가장 큰 중앙값과 가장 작은 중앙값 사이의 중간 점을 택해야 한다. 이는 표본에 나타나며 중앙값으로 사용된다.
• 평균. 가장 일반적이다. 당신은 또한 그것을 평균으로 알고 있을지도 모른다. 구체적으로 계산하기 위해서는 정량 변수가 필요하다. 평균은 기하학적 중심 또는 데이터가 있는 곳이다. 표본의 대표성은 아닐 수 있지만, 표본으로부터의 실제 값을 나타내지 않을 수도 있기 때문에 평균과 함께 특이한 일이 일어난다. 즉, 그 값은 표본에 존재하지 않을 수 있다.

통계 개념 정리

통계에는 더 많은 개념이 사용되지만, 이것들은 아마도 가장 기본적인 개념일 것이다. 이들의 도움으로 데이터 표현뿐만 아니라 통계도 구성하고 계산할 수 있다. 따라서, 연구자들과 과학계를 위한 훌륭한 도구들이다. 통계는 당신에게 조사 결과의 완전한 지도를 제공한다.