총 4개
-
데이터 시각화의 현혹적 표현 사례 분석2025.01.121. 데이터 시각화의 왜곡 데이터 시각화의 왜곡은 정보의 정확한 전달을 방해하며, 때로는 잘못된 해석을 유발할 수 있다. 최근 국내 신문에서 보도된 '한국의 1인당 국민소득이 주요 7개국(G7)과의 격차가 더 벌어졌다'는 기사는 데이터 시각화의 왜곡을 잘 보여주는 사례이다. 이 기사에서 사용된 그래프는 축의 간격이 일정하지 않아 소득 격차를 실제보다 크게 보이게 하였다. 이러한 표현 방식은 데이터의 정확성과 객관성을 훼손할 뿐만 아니라, 독자들에게 과장된 인상을 줄 수 있다. 2. 현혹적 표현의 목적과 영향 현혹적인 표현의 목적은 ...2025.01.12
-
설문조사에서 설문지 구성과 자료수집 단계에서 주의해야 할 점2025.01.141. 설문지 구성 설문지의 구성은 조사의 목적에 따라 명확하고 구체적으로 설계되어야 한다. 각 질문은 조사의 목적과 일치하며, 중복이나 모호성을 피해야 한다. 또한, 질문의 순서는 논리적이고 일관성 있게 구성되어야 하며, 응답자의 흥미를 유지할 수 있도록 고려되어야 한다. 2. 자료수집 단계의 주의점 자료수집 단계에서는 설문조사의 목적과 대상자를 명확히 정의해야 한다. 또한, 적절한 표본 추출 방법을 선택하고 대상자들에게 설문조사의 목적과 중요성을 설명하는 것이 중요하다. 응답률을 높이기 위해 설문조사의 목적과 응답자의 이익을 강조...2025.01.14
-
자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는지, 그렇게 생각하는 이유를 논거하시오.2025.01.271. 극단값이 데이터 분석에 미치는 영향 극단값은 데이터의 중심 경향 및 분포를 왜곡하는 주요 요소로 작용한다. 특히 평균, 표준편차 등 중심화된 통계치를 이용해 데이터 분석을 수행할 경우, 극단값이 포함됨으로써 분석 결과가 실제와 다르게 나타날 수 있다. 또한 극단값은 예측 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 2. 극단값을 제외해야 하는 상황 극단값을 제외하는 것이 바람직한 경우는 해당 극단값이 데이터의 오류이거나 분석의 목적에 부합하지 않는 경우이다. 또한 극단값이 데이터의 분포나 경향성을 과도하게 왜곡할 경우 이를 ...2025.01.27
-
자료에 극단값이 포함된 경우 극단값 처리에 대한 논의2025.01.281. 극단값의 정의와 특성 극단값은 데이터 집합에서 다른 값들과 큰 차이를 보이는 값으로, 일반적으로 데이터 분포의 상하위 1% 또는 3 표준편차를 벗어난 값을 극단값으로 간주한다. 극단값은 오류로 인해 발생하거나 데이터의 본질적 특징을 반영할 수 있다. 2. 극단값이 분석에 미치는 영향 극단값은 평균, 표준편차와 같은 주요 통계값에 큰 영향을 미칠 수 있다. 극단값으로 인해 데이터의 분포가 왜곡되어 정책 결정이나 연구 결과 해석에 오류를 초래할 수 있다. 3. 극단값의 처리 방법 극단값 처리 방법에는 극단값 제거, 다른 값으로 대...2025.01.28