생활속 기초 통계 이해

명목척도와 서열척도는 무엇이 다른가요?설문지의 숫자를 해석할 때는 숫자의 모양보다 무엇을 대신하는 값인지 살펴야 합니다. 거주 지역의 ‘1’은 범주를 구별하는 이름이고, 만족도의 ‘1’은 순서의 한쪽 끝입니다. 구매 금액 1만 원은 실제 크기와 차이를 나타냅니다. 같은 숫자 형식으로 저장됐더라도 허용되는 계산은 서로 다릅니다.명목척도는 응답을 서로 다른 집단으로 구분할 뿐 범주 사이에 높고 낮은 순서를 두지 않습니다. 거주 지역, 결제 수단, 이용 상품 종류가 여기에 해당합니다. 서울을 1, 부산을 2로 코딩해도 부산이 서울보다 높거나 두 배라는 뜻은 아닙니다. 빈도, 비율, 최빈 범주는 계산할 수 있지만 코드의 평균과 차이는 해석할 수 없습니다.서열척도는 범주의 구분과 순서를 함께 담습니다. ‘매우 불..

표본오차와 비표본오차는 어디서 갈리는가조사 결과에서 오차를 읽을 때는 숫자의 크기보다 발생 지점을 먼저 구분해야 한다. 표본오차는 모집단 전체가 아니라 일부를 확률적으로 뽑아 조사하기 때문에 생기는 우연한 차이다. 같은 모집단에서 같은 절차로 표본을 반복해 뽑으면 연령 구성이나 찬성 비율이 조금씩 달라지는 현상이 여기에 해당한다. 표집 방법이 적절하다는 전제 아래 표본 수를 늘리면 이런 변동은 대체로 줄어든다.비표본오차는 조사 명단 작성, 응답, 질문, 기록, 자료 처리 등 표집 이외의 과정에서 발생한다. 연락처가 없는 사람이 처음부터 빠지거나, 특정 집단이 유독 응답하지 않거나, 질문 표현이 답을 유도하거나, 입력 과정에서 값이 바뀌는 경우다. 표본 수를 늘려도 동일한 누락과 잘못된 측정이 반복되면 결..

독립사건과 종속사건은 무엇이 다른가요?두 사건이 함께 일어날 확률을 계산하기 전에는 곱셈부터 할 것이 아니라 한 사건의 발생이 다른 사건의 가능성을 바꾸는지 살펴봐야 합니다. A가 일어났다는 정보를 알기 전과 후에 B의 확률이 같다면 두 사건은 독립입니다. 반대로 그 정보를 반영했을 때 B의 확률이 달라지면 종속 관계입니다. 사건의 이름이나 발생 순서가 아니라 확률을 만들어낸 조건의 변화가 판단 기준입니다.조건부확률 P(B|A)는 A가 일어났다는 조건 아래에서 B가 일어날 확률을 뜻합니다. 독립인 경우에는 P(B|A)=P(B)가 성립합니다. OpenStax의 대학 통계 교재도 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확률에 영향을 주지 않을 때 두 사건을 독립이라고 설명합니다. OpenStax 독립사건 설명에..