[기초통계학 2강] 기술통계(Descriptive Statistics)

*이 글은 KOCW에서 제공하는 여인권 교수님의 기초통계학 강좌를 수강하며 학습한 내용입니다. 

 

 

오늘의 학습 내용 : 

(모집단에서 적절한 표본을 얻었을 때) 

이 표본을 어떻게 파악하고 정리할 것인가? 

 

 

---

 

통계분석을 할 때, 표본의 속성과 분석하고자 하는 목적에 맞게 분석 방법을 택해야 한다. 

 

엉뚱한 결과를 방지하려면, 자료 속성과 목적에 가장 적절한 방법을 택해야 함 

 

다변량 자료 (multivariate data)

 

 

범주형 자료: 셀 수 없는 자료 (남자/여자 등) 

수치형 자료: 수로 표현되는 자료 

 

 

 

(빈)도수분포표 : 그 범주에 관측개체가 몇 개가 있습니까? 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

관계 파악이 목적이라면 이렇게 비율을 설정한다. 

 

 

 

표로 보여주면 다 졸아요 그래서 그림을 그립니다. 

 

 

책 1000페이지보다 하나의 그림이 나을 때가 있다 

이 그림 하나로 바로 알 수 있다! (통계적으로 훌륭한 그림) 

 

 

상대도수 * 360 = 해당 범주의 각도 

 

단점 ) 파이의 크기가 한 눈에 확 들어오지 않는다! 예쁘니까 사용한다. 비교할때는 잘 안 쓴다. 

 

 

 

부상이 아니라 질병이 더 많은 사망을 야기시킨다 -> 병원의 위생부터 개선해야 한다! 

사람들을 설득할 때 좋은 근거자료가 되었다. 

 

 

 

비교에 유용한 막대그래프!

파이차트보다 훨씬 비교가 용이하다

 

 

통계청 국가통계포털 사이트 KOSIS (http://kosis.kr/index/index.do) 

 

인구추계교실 

 

 

높이는 곧 밀도 (얼마나 군집해있는가) 

 

전체면적이1, 높이 = 상대도수/계급폭  

높이가 높다 = 많이 모여있다

낮다 = 적게 모여있다 

 

 

 

x값을 어떻게 잡느냐에 따라서 높이가 달라짐. 구간에 따라 위치가 달라질 수 있다. 단점일수도, 특색일수도 ! 

 

나중에 다시 소개! 

 

 

 

📌 정보 손실 없이, 분포 형태도 알 수 있는 그림! = 줄기 잎 그림 

 

데이터가 너무 많으면 

 

 

 

범주형 - 파이차트, 막대그래프

수치형 데이터 - 히스토그램, 줄기잎그림 

 

 

 

변수가 2개 이상인 다변량자료에서는.. 

이것도 역시 일종의 시계열 그림 

 

 

 

 

 

 

 

Gapminder World