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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
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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
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타당도와 신뢰의 개념을 설명하고 측정에서 왜 신뢰도와 타당도가 중요한지 설명하시오2025.01.231. 타당도의 개념 타당도는 측정 도구가 실제로 측정하고자 하는 개념을 얼마나 정확하게 측정하는지를 나타내는 지표이다. 내용 타당도, 기준 타당도, 구성 타당도 등 세 가지 주요 유형이 있으며, 타당도가 높을수록 측정 도구는 연구자가 의도한 개념을 정확히 반영하게 된다. 2. 신뢰도의 개념 신뢰도는 측정 도구가 일관되게 동일한 결과를 도출하는 능력을 의미한다. 내적 일관성, 재검사 신뢰도, 동등 형태 신뢰도 등 세 가지 주요 유형이 있으며, 신뢰도가 높을수록 측정 도구는 오차가 적고 안정적인 결과를 제공하게 된다. 3. 타당도와 신...2025.01.23
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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
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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
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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
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데이터 시각화의 윤리적 책임2025.01.131. 데이터 시각화의 오류 최저임금 데이터 시각화에서 수직축 눈금의 조작은 정보의 전달 방식에 있어 중대한 오류를 나타낸다. 수직축의 눈금 간격을 일정하지 않게 설정하여 실제 수입 변화보다 훨씬 크거나 작게 보이도록 만들어, 소비자들이 해당 데이터를 바탕으로 한 정책이나 경제 상황에 대해 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 2. 데이터 시각화의 윤리적 책임 데이터 시각화의 윤리적 책임은 정보를 전달하는 데 있어 근본적인 요소이다. 데이터 시각화를 담당하는 개인이나 기관은 소비자에게 정확한 정보를 전달하는 데 있어 윤리적 책임이 있다. 데...2025.01.13
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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