Statistics - Introduction

 통계학을 적용하면 자료는 신뢰성을 가지고, 의사결정에 필요한 근거 자료들을 제시하며, 사회, 과학적 현상을 분석하여 실증자료를 제시한다. 이를 통해 우리는 통계학을 배우는 의미를 가질 수 있다. 

 통계학 Statistics : 수량적인 비교를 기초로 많은 사실을 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이다. 통계학은 공부하는 부분에 따라 기술통계, 추론통계로 나뉜다.

 

통계학의 목적

• 의사결정
• 불확실성의 해소
• 요약
• 연관성 파악
• 예측 - 인과관계 파악을 통해 패턴을 찾아내고 이러한 패턴을 통해 추세를 판단

 

 기술통계(descriptive statistics) : 자료를 수집하고 정리하여, 표 또는 그래프나 그림 등으로 나타내거나 자료가 갖는 수치적인 특성을 분석하고 설명하는 방법을 다루는 통계학의 한 분야

 추론통계(inference statistics) : 표본을 대상으로 얻은 정보로부터 모집단에 대한 불확실한 특성을 과학적으로 추론하는 방법을 다루는 통계학의 한 분야

 

 분석대상을 설정하여 모집단(population)을 정하고, 모집단에서 표본(sample)을 임의추출 즉, 샘플링(sampling)을 하고, 정리 요약과 특성 분석의 과정을 거치면 기술 통계학, 통계적 모형 설정 후 타당성을 조사하고 의사결정을 내린다면 추측 통계학 분야라고 볼 수 있다. 맨 첫 단계 축인 자료를 먼저 알아야 한다.

 

자료의 properties

자료의 축약 : 자료들을 간략한 형태로 나타내는 것

변동 : 자료들 간의 차이 보통 편향(편의 bias), 분산(variance)

 

자료의 유형

 양적자료(quantitative data) : 이산자료(discrete data)와 연속자료(continuous data)로 다시 나뉘고, 연산을 할 수 있는 자료

 질적자료(qualitative data), 범주형 자료(categorical data) : 숫자에 의한 표현이 아닌 다양한 값으로 표현되어 수치 연산을 할 수 없는 자료 ordinal data, nominal data로 다시 나눌 수 있다.

 

 자료를 얻었다면 해당 자료들을 수치화 할 수 있게 해서 연산을 하여 얻은 sample에 대한 정보의 대표하는 통계량(statisitc)들을 얻어 estimator을 계산하여 population을 estimate한다. 이 과정들을 연구하고 수행하는 분야가 바로 inference statistics 이다.