총 13개
-
데이터 시각화의 현혹적 사례 분석2025.01.191. 데이터 시각화의 원칙과 목적 데이터 시각화는 데이터를 그래프, 차트, 테이블, 맵 등의 형태로 보여주는 것으로, 데이터를 더욱 명확하고 강력하게 전달하며 관심과 호기심을 불러일으킨다. 데이터 시각화의 목적은 데이터를 정확하고 효과적으로 전달하는 것이며, 이를 위해 데이터 왜곡 방지, 중요 특징 강조, 비교와 상관관계 명확화, 데이터 범위와 분포 고려, 단위와 출처 명시, 색상과 모양 적절 선택 등의 원칙을 지켜야 한다. 2. 데이터 시각화 사례 분석 첫 번째 사례는 코로나19 백신 접종률과 사망률을 산점도로 나타낸 그래프로, ...2025.01.19
-
FT-IR 분광법 발표2025.01.171. FT-IR 작동 원리 FT-IR 분광법의 작동 원리는 Michelson 간섭계를 이용하는 것이다. 광원에서 나온 적외선 빛은 Beam Splitter에 의해 두 개의 빔으로 나뉘어 고정거울과 이동거울에 각각 반사된다. 두 빔이 다시 만나 시료를 통과하면서 간섭 무늬가 만들어지고, 이 간섭 무늬가 검출기에 도달하여 푸리에 변환을 거쳐 적외선 영역대별 흡수/투과 스펙트럼이 생성된다. 2. FT-IR 광원 FT-IR 분광법에 사용되는 주요 광원으로는 Nernst 백열등, Globar, 백열선 광원, 수은 아크, 이산화탄소 레이저 등...2025.01.17
-
심슨의 역설과 데이터 분석의 함정2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...2025.05.14
-
사회복지조사론_측정과 척도의 개념을 설명하고, 측정의 4가지 수준이 갖는 특징을 기술하고, 조사연구에서 측정의 수준을 반영하는 것이 왜 중요한지 자신의 생각을 쓰시오. (1)2025.01.191. 측정과 척도의 개념 측정은 현상이나 개념을 수치로 표현하는 과정이며, 척도는 이러한 수치화를 가능하게 하는 도구이다. 측정의 수준은 명목, 서열, 비율, 등간으로 나뉘며, 각 수준은 데이터의 특성과 처리 방식에 있어서 서로 다른 특징을 가진다. 2. 측정의 네 가지 수준 명목 수준은 데이터를 명확하게 구분되는 범주로 분류하는 가장 기본적인 측정 방법이다. 서열 수준은 데이터를 특정 차원에 따라 순위를 매길 수 있는 방식이다. 등간 수준은 응답의 속성들이 서열화되어 있으며, 각 속성 간의 간격이 동일한 경우를 의미한다. 비율 수...2025.01.19
-
서술통계와 추론통계의 비교 및 설명2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해 사용된다. 중심 경향, 분포, 퍼짐 정도 등을 설명하는 다양한 지표들이 포함된다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위 등이 대표적이며, 그래픽 기법을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 데 중점을 둔다. 모집단의 특성을 추정하고, 가설을 검정하며, 집단 간 차이를 비교하는 등의 목적을 가진다. 신뢰구간, 가설검정, 회귀분석, ...2025.01.25
-
경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...2025.01.18
-
뉴턴제2법칙 실험 분석 (2023최신자료)2025.05.141. 뉴턴의 제2법칙 이 실험에서는 힘-시간 그래프와 가속도-시간 그래프를 비교하여 물체의 운동을 분석하고, 힘-가속도 그래프를 분석하여 힘, 질량, 가속도 사이의 관계를 결정하였습니다. 또한 앞뒤로 움직이는 물체의 운동을 분석하였습니다. 실험 결과를 통해 힘, 질량, 가속도의 관계를 F=ma 식으로 표현할 수 있었고, 경사면에서의 중력 효과를 확인할 수 있었습니다. 2. 힘 센서 측정 오류 힘 센서가 항상 -3N 부근에서 측정값이 고정되어 있는 것에 대해 원인을 분석해보았습니다. 힘 센서는 훅의 법칙을 응용하여 미세한 움직임을 통...2025.05.14
-
[건국대 분석화학실험 A+]결과_실험10.GC-MS기기사용및이해2025.05.031. GC-MS 기기 사용 및 이해 이 자료는 GC-MS 기기의 사용 및 원리에 대해 설명하고 있습니다. GC-MS는 기체 크로마토그래피와 질량 분석기를 결합한 기기로, 복잡한 혼합물의 성분을 분리하고 정성 및 정량 분석을 할 수 있습니다. 자료에서는 GC-MS의 작동 원리, 시료 주입 방법, 분리 과정, 검출기 등에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 또한 실험 결과 해석 방법과 데이터 분석 방법도 제시하고 있습니다. 2. 기체 크로마토그래피 기체 크로마토그래피(GC)는 기체 상태의 시료를 이동상인 캐리어 기체와 함께 고정상을 통과시...2025.05.03
-
두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
-
데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징에 대해 설명하고, 그 사례를 제시하시오.2025.01.171. 대표값의 종류 데이터를 요약하고 이해하는 데 있어서 중요한 역할을 하는 대표값에는 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)이 있다. 평균은 데이터 집합의 총합을 데이터의 개수로 나눈 값으로, 연속형 데이터의 대표값으로 사용된다. 중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값으로, 이상치에 영향을 받지 않는다. 최빈값은 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값으로, 주로 범주형 데이터의 대표값으로 사용된다. 2. 대표값의 사례 평균은 온라인 쇼핑몰의 매출액 데이터 분석에 활용될 수 있다. 중앙값은...2025.01.17
1 / 2
