생활속 기초 통계 이해

누적비율로 무엇을 판단할 수 있는가반품 건수만 길게 나열하면 어느 품목부터 확인해야 할지 판단하기 어렵습니다. 품목을 반품 건수가 큰 순서로 배열하고 각 비중을 차례로 더하면, 소수의 품목이 전체 반품에서 차지하는 몫과 우선 점검 범위가 드러납니다. 누적비율은 원인을 자동으로 밝혀 주는 공식이 아니라 제한된 인력과 시간으로 조사 순서를 정하는 도구입니다.개별 비율은 한 품목의 반품 건수를 전체 반품 건수로 나눈 값입니다. 누적비율은 첫 행부터 현재 행까지의 개별 비율을 합한 값입니다. 반품 100건 가운데 A 품목이 30건, B 품목이 25건이라면 개별 비율은 각각 30%와 25%이고 B까지의 누적비율은 55%입니다. 이는 두 품목에서 전체 반품의 절반이 넘는 업무가 발생했다는 뜻이지, 두 품목의 품질이..

응답률과 완료율은 왜 같은 숫자가 아닌가설문을 1,000명에게 보냈고 240명이 최종 제출했다고 가정해 보겠습니다. 단순히 계산하면 24%지만, 이 숫자만으로는 참여 자체가 저조했는지 설문 도중 이탈이 많았는지 판단하기 어렵습니다. 발송 인원, 정상 전달 인원, 접속자, 시작자, 완료자는 서로 다른 집단이기 때문입니다.이 글에서는 실무 흐름을 점검하기 위해 최종 응답률을 ‘완료자 수 ÷ 정상 발송 인원 × 100’으로 정의합니다. 이는 전달에 성공한 사람 중 완료 응답을 얼마나 확보했는지 보여 주는 운영 지표입니다. 공식 조사에서 사용하는 응답률과는 구별해야 합니다. 공식 응답률은 조사 대상의 적격 여부, 적격 여부를 확인하지 못한 사례의 추정, 부분 응답과 무응답의 처리 기준에 따라 분모와 분자가 달라..

회귀계수는 실제 단위로 어떻게 읽습니까?광고비가 늘어난 기간에 주문 수도 많았다는 사실만으로는 변화의 크기를 알기 어렵습니다. 단순 선형회귀는 여러 관측값에 하나의 직선을 맞춰 두 변수의 평균적인 관계를 요약합니다. 식을 말로 쓰면 ‘예상 주문 수 = 절편 + 기울기 × 광고비’입니다. 여기서 기울기는 광고비가 한 단위 달라질 때 예상 주문 수가 평균적으로 얼마나 달라지는지를 나타내는 회귀계수입니다.광고비를 만 원, 주문 수를 건으로 기록한 식이 ‘예상 주문 수 = 16.3 + 0.59 × 광고비’라면 기울기 0.59에는 반드시 단위를 붙여야 합니다. 이 가상 자료에서는 광고비가 1만 원 많을 때 예상 주문 수가 평균 0.59건 많은 관계를 보였습니다. 광고비 10만 원 차이로 바꾸면 평균 주문 수 차이..