통계기반 데이터 분석 '가설설정'이란 무엇인가?

미니탭 활용에 대한 자료를 자주 업데이트 해야하는데 회사에서 최근에 정품을 구매해서 이제는 자주 올릴 수 있을 것 같습니다. 많은 내용의 자료들 도움이 되는 자료들 업데이트 하도록 하겠습니다.

 

용어들이 생소하고 어려울 수 있지만, 자신만의 무기를 개발하는데 있어 정말 좋은 기법들이 많기 때문에 나중에 보고서를 작성하더라도 남들보다 나은 자료를 만들 수 있을거라고 자신합니다.

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1. 가설과 오류

- 통계적 가설 검정 : 표본에서 얻은 정보를 통해, 귀무가설과 대립가설 중 어떠한 가설이 옳고 그른지를 판단하는 방법

- 귀무가설_(H0) : 보편적으로 옳다고 믿어지는 가설

- 대립가설_(H1) : 기존 주장에 문제점을 제기하는 새로운 가설

- 제 1종의 오류(α) : 귀무가설이 참인데도 불구하고 귀무가설을 옳지 않다고 판단하는 경우

- 제 2종의 오류(β) : 귀무가설이 참이 아닌데도 귀무가설을 올바르다고 판단하는 경우

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2. 모집단과 표본설정

 

- 모집단 : 특성을 알고자 하는, 연구의 대상이 되는 모든 개체들의 전체 집합

- 표본 : 연구를 위해서 모집단에서 추출된 일부

- 확률적 표본추출 : 추출 확률이 동일한 표본추출, 무작위성, 대표성이 있는 표본으로 일반화 가능 및 표본오차 추정 가능

- 비확률적 표본추출 : 추출될 확률이 동등하지 않은 표본추출, 대표성에 제약 있는 제한된 일반화, 표본오차 추정 불가능

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3. 확률분포와 검정통계량

 

- 표본 분포 : 추출된 표본 통계량의 가능한 모든 확률변수와 이 변수가 발생할 확률

- T분포 : 표본의 사례수(n)가 30이하인 경우에 이용, 두 집단간 평균 차이에 대한 가설검정에 주로 사용

- F분포 : 비교집단이 3개 이상인 경우 사용됨, 대표적으로 분산분석에 사용되는 분포

- χ2분포 : 실제관찰빈도와 기대빈도의 근접성 검정시사용, 주로 명목척도로 측정된 두 변수간 상관관계를 검정에 이용.

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4. 유의수준과 신뢰구간

 

- 유의확률(P-Value) : 관측된 표본의 결과가 귀무가설을 지지하는 정도의 확률

- 신뢰구간 : 집단에서 n번의 표본을 추출했을 때, 그 표본이 모평균을 포함하고 있는 구간

- 임계값 : 가설 검정 시, 기각역과 채택역의 경계가 되는 값.

- 기각역 : 검정통계량에서 귀무가설을 기각하는 영역

- 채택역 : 검정 통계량의 분포에서 귀무가설을 채택하는 영역

- 신뢰수준 : 신뢰구간이 실제로 모수(모평균)을 포함하게 되는 정도

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꾸준히 통계기반의 데이터 분석을 통한 자료를 업데이트 해 나갈 예정입니다. 기초부터 다시 한다는 생각으로 꾸준히 자료를 봐주시면 좋겠으며, 보시면서 질문 사항이 있으면 항상 아래 댓글란을 이용해서 질문을 해주식 바랍니다.

 

시대가 시대인만큼 이제는 데이터기반이 되지 않으면 어떤 데이터도 신뢰를 할 수 없는 시대가 되었습니다. 많은 자료를 작성하고 발표를 하는 과정에서 자신이 작성한 데이터가 raw data를 기반으로 작성되고 발표가 되면 얼마나 좋겠습니까?

 

결국 어떤 일이든 쉽게 이루어지는 일은 없습니다. 그러니 꼭 업무를 보시더라도 꾸준한 양질의 데이터를 기반으로 항상 분석을 하고자 하는 태도를 취하면 좋은 결과가 있을 것이라고 생각합니다.

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