[표본비율] 검정 미니탭 활용방법

표본 추출 비율_(Sampling rate)

어떤 특정한 과제나 목표를 수행하기 위해서 필요한 계산용 데이터를 얻어 연산 시스템에 넣어 주기 위해서 물리적으로측정량을  추출하는 시간 비율, 이런 과제의 예로는 기상 정보 제어용 온라인 작업이나, 여러기기의 시분할 공유 또는 미사일 궤도 추적 등에 사용됩니다.

표본 추출 비율 : 표본 추출을 하는 속도 1초 간격으로 표본 추츨을 행하면 시간당 3,600회가 추출 속도가 된다.

그럼 이제 표본 비율 검정을 활용한 미니탭 예제 사용방법에 대해서 포스팅 해볼게요.

사실 표본 비율은  우리가 제일  많이 접하는게 바로 유권자가 있는 도시 표본을 뽑을때 사용되어 집니다. 예를들어서 10만 명의 유권자가 있는 도시에서 2500명의 표본을 뽑아 여론조사를 해본 결과 1300명이 자신을 지지하는 것으로 나타났다고 가정하고, 표본비율이 52%인 것입니다. 과반수를 넘는다고 승리를 확신할 수 있을까?? 확률오차가 존재하기 때문에 그렇지 않습니다. 확률 오차의 전반적 크기는 표준오차를 통해 짐작 할 수가있고, 계산 결과 표준오차는 1% 정도인 것으로 나타나는 것이죠.

사실 표준오차를 구할 때에도 모비율을 사용하지만, 애초에 모비율을 알았더라면, 표본 조사를 할 필요도 없었겠죠? 이 때문에 모비율을 표본 비율로 대체하되 크게 문제가 없다는 것입니다.

굉장히 보수적으로 접근하시고 싶으시면 모비율을 0.5로 간주하고, 최대한의 표준오차를 고려 해 볼수는 있습니다.

모평균과 표본 평균의 기댓값 : 표본평균의 기댓값은 모평균과도 같습니다. 이는 같은 표본크기의 표본 추출을 여러번 했을 때 각각의 평균은 모평균과 다를지라도, 전체 표본평균의 평균은 모평균과 유사할 것이기 때문이죠.

모표준편차와 표본평균의 표준오차 : 또한 표본평균의 표준오차는 모표준편차를 sqrt(표본크기)와 같습니다. 내념이 헷갈릴 수 있는데 모표본편차는 자료 1개를 뽑았을 때 그 값이 모평균과 떨어진 정도를 나타내고, 표본평균의 표준오차는 표본크기 만큼의 자료에서 표본 평균이 모평균과 얼마나 떨어져 있는지를 나타내고 있습니다. 1개를 뽑았을 때  여러개의 평균치가 실제 값에 더 가까울 것이므로 표준오차가 모표준 편차보다 작게 나타나는 것이죠.

이상 표본비율 검정 미니탭 활용 방법을 예제를 통해서 알아봤는데요, 다들 현업에서의 직접적인 활용도를 높이기 위해서 많이 사용해보시는걸 추천드리고, 저도 그렇게 하고있고, 여러가지 넣어보고 해보고 현업에 보다 빠르게 적응하고자

노력중입니다. 물론 처음엔 힘든데, 그래도 자동 계산해주는 미니탭이 얼마나 고마워요...스스로가 조금만 노력하면 다 자동으로 그래프, 데이터 분석등등 다 해주는데요~ 그만큼 편한만큼 처음에 힘든 부분만 같이 고생하고 노력해 나가자고요... 그럼 다들 즐 미니탭 하시고~ 즐거운 한주 되세요~