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2023_아주대_기계공학기초실험_통계처리와 측정오차 보정_만점 결과보고서2025.01.221. 통계학 통계학은 취득할 수 있는 데이터나 선별된 데이터로부터 정보를 얻어내는 하나의 방법론이다. 방대한 데이터가 있으면, 이를 잘 가공하여 새로운 정보 혹은 유의미한 결과를 이끌어내는 것으로서, 여론조사, 월별 전력 사용량, 코로나 감염자 수, 더 나아가 AI기술에서의 적용까지 다양한 영역에서 활용되고 있다. 2. 모집단과 표본 모집단: 통계처리의 전체 대상, 관찰대상에 대한 모든 측정치가 포함된 자료집단 표본: 모집단에서 통계처리를 위해 선정된 개체, 모집단의 일부분 우리가 접하는 통계의 결과는 대부분 표본이다. 모집단에 속...2025.01.22
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표본추출의 개념과 목적, 유형2025.01.031. 표본추출의 개념과 의의 표본추출은 전체 모집단으로부터 특정한 표본을 선택하는 것을 의미합니다. 이때 선택된 표본이 모집단의 특성을 대표할 수 있는지가 중요한 쟁점이 됩니다. 표본추출은 모집단 전체를 조사하기 어려운 경우 모집단의 일부를 추출하여 조사하는 방법입니다. 2. 표본추출의 목적과 단점 표본추출의 주요 목적은 신속성, 경제성, 정확성 추구, 세밀한 조사 가능성, 전수조사가 불가능한 경우의 대안 등입니다. 하지만 표본추출에는 낮은 일반화 가능성, 시간과 비용 낭비, 전문적 지식 필요, 특정 조사대상에 부적합 등의 단점도 ...2025.01.03
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사회조사방법론 ) 표본의 크기와 표본 오차에 관해 설명하시오.2025.04.271. 표본의 크기 표본의 크기는 정확하고 믿을 만한 조사 결과를 얻기 위해 필요한 조사 단위의 수를 의미합니다. 표본의 크기가 작으면 한 사람의 의견이 지나치게 중요시될 수 있어 연구의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 일반적으로 표본의 크기를 크게 잡으면 모집단에 근접하게 되어 모집단과 표본 간의 차이가 줄어들어 모집단에 대한 추정을 보다 확실하게 할 수 있습니다. 하지만 표본의 크기를 늘리는 데에는 시간과 비용의 제약이 있으므로 적절한 표본의 크기를 결정하는 것이 중요합니다. 2. 표본 오차 표본 오차(sampling error)는...2025.04.27
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바이오통계학 중간과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성의 평균 신장을 추정하기 위하여 100명의 만 20세 성인 여성을 모집하여 신장을 측정하고 평균을 계산하였다. 만 20세 성인 여성 전체는 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장은 통계량이다. 만 20세 성인 여성의 평균 신장은 모수이다. 2. 혈액형 분포 R 명령문을 이용하여 성인 30명의 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형의 분포를 나타내는 막대그래프를 그렸다. 3. 평균 신장 계산 30명 전체의 평균 신장은 R의 mean()...2025.01.24
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만7세 남자아동의 평균 몸무게 추정하기 위하여 남자아동 100명 몸무게 측정2025.01.261. 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게 추정 만 7세 남자 아동의 평균 몸무게를 추정하기 위하여 만 7세 남자 아동 100명을 모집하여 몸무게를 측정하고 평균을 계산하였다. 모집된 만 7세 남자 아동 100명은 표본에 해당하며, 모집된 100명의 평균 몸무게는 통계량에 해당한다. 2. 췌장암 환자 데이터 분석 교재와 강의에서 사용한 췌장암 환자 데이터(biostat_ex_data.csv)를 이용하여 다음의 질문에 답하였다. 데이터 파일을 다운로드 받고 R에 읽어들인 후, 범주형 변수를 factor 형태로 변환하였다. 수축기 혈압(S...2025.01.26
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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성 전체가 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장이 통계량에 해당합니다. 2. R 데이터 분석 R 명령문을 이용하여 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형 분포, 평균 신장, 중앙값, 95% 신뢰구간 등을 계산하였습니다. 3. 가설검정 성인 남성 모집단의 평균 신장과 여성 모집단의 평균 신장이 같다는 귀무가설을 설정하고, 이표본 이분산 t-검정을 수행한 결과 두 모집단의 평균 신장이 통계적으로 다르다는 결론을 도출하였습니다. 1. 모집...2025.01.25
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점2025.05.141. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 측정과 실험 등에서 수집한 자료의 정리, 표현 및 요약과 해석 등을 통해 자료가 가지는 특성을 규명하는 통계적 방법입니다. 즉, 수로 측정된 부분과 현상 등을 요약 및 설명하는 역할을 하는 통계학의 분야입니다. 기술통계에서는 모집단과 샘플을 구분하지 않으며, 확보한 데이터 자체에 의미가 있습니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 특정한 실험의 발견에 있어서 신뢰성과 일반성 등을 결정하는 절차에 해당합니다. 추론통계에서는 모집단과 ...2025.05.14
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기술통계와 추론통계의 개념과 예시2025.01.041. 기술통계 기술통계는 수집된 데이터를 요약하고 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 통계학의 한 분야입니다. 이 방법은 대량의 데이터에서 중요한 정보를 추출하고, 그 특징을 간결하게 표현하는 데 사용됩니다. 기술통계의 주된 도구로는 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 분산, 범위 등이 있습니다. 예를 들어, 대학 학생들의 시험 점수 데이터나 기업의 매출 데이터를 분석하여 평균, 변동 범위, 표준편차 등을 계산하여 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 이는 데이터를 기반으로 한 의사결정 과정에서 필수적인 도구로 사용됩니다. 2. ...2025.01.04
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점과 활용2025.05.111. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법으로, 자료의 대표값, 산포도, 상관관계 등을 측정하여 자료의 특성을 파악하는 데 사용됩니다. 조사연구에서 기술통계는 표본의 특성을 파악하고 요약하는 데 활용됩니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 방법입니다. 확률이론에 기반하여 표본의 특성이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성을 측정하고, 가설검정을 통해 모...2025.05.11
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사회복지조사론 표집발표A++2025.01.241. 표집 표집은 모집단의 특성(모수)을 추론하기 위해 사용되는 방법입니다. 전수조사와 달리 표본조사에서는 표본오차(표집오차, 표준오차)가 반드시 존재합니다. 표본오차는 모집단의 값과 표본의 값 간의 차이를 의미하며, 비표본오차는 설문지 작성, 인터뷰 과정, 자료 분석 등에서 발생할 수 있는 오류를 말합니다. 표본의 크기를 크게 하면 표본오차는 감소하지만 비표본오차의 가능성이 높아질 수 있습니다. 2. 표집방법 표집방법에는 확률표집과 비확률표집이 있습니다. 확률표집에는 단순무작위표집, 층화표집, 군집표집, 계통적(체계적) 표집이 있...2025.01.24
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