통계 기본

통계를 공부하다 보면 생소한 용어가 많이 나온다. 계속 반복해서 보아야 익숙해지므로 어렵다고 당황하지 말자.

표본과 모집단

통계에서 가장 기본이 되는 내용이다. 머리속에 완벽히 집어 넣고 가자.

표본

표본은 현재 가지고 있는 데이터를 말한다. 아래의 모든 데이터가 표본이 될 수 있다.

• 주식 현재가
• 주변 친구들의 나이
• 내가 알고 있는 지식의 종류

모집단

모집단은 표본뿐만 아니라 가지고 있지 않은 모든 데이터까지 포함된 의미이다. 위에서 예를 들었던 표본에서 모집단을 뽑아 보면 아래와 같다. 물론 보는 관점에 따라서 모집단은 약간씩 달라질 수 있다.

• 우리나라, 해외를 포함한 상장된 시점으로부터의 모든 주식 가격
• 인류 전체의 나이
• 모든 사람들이 알고 있는 지식의 종류

기술통계

데이터를 요약하는 통계 기법이다.

데이터 분류

기술통계를 알기 위해서는 우선 데이터의 측정단위를 알아야 한다.

수치(Numeric/Quantitative)형 척도

숫자로 이루어진 자료이다. 측정이 가능하여야 한다.

• 등간척도(interval) 곱하기 연산을 했을 때 의미없는 수치형 자료 (절대 영점이 없다)
• 비율척도(ratio) 곱하기 연산을 했을 때 의미있는 수치형 자료 (절대 영점이 존재한다)

범주(Categorical/Qualitative)형 척도

값으로 측정할 수 없는 자료이다.

• 명목척도(nominal) 혈액형과 같이 서열이 존재하지 않는 범주형 자료
• 서열척도(ordinal) 못함, 중간, 잘함 등과 같이 높낮이가 존재하는 범주형 자료