[기초통계학] Chapter 1. 통계학이란 무엇인가?

 

1. 통계학의 정의

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관심 또는 연구의 대상이 되는 모집단의 특성을 파악하기 위해, 모집단으로부터 일부의 자료(표본)를 수집하고 수집된 표본을 정리 · 요약 · 분석하여 표본의 특성을 파악한 후, 표본의 특성을 이용하여 모집단의 특성에 대한 원리와 방법을 제공하는 학문

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2. 통계학의 기본용어

(1) 변수와 자료

1) 정보

정보란 일상생활에서 접하는 사실과 현상을 의미를 가지는 것으로 변환한 것

▶ 양적정보 : 숫자로 표현할 수 있는 사실이나 현상(ex. 국민총생산, 주가 등)

▶ 질적정보 : 성질 또는 특성을 나타내는 사실과 현상(ex. 성별, 취미, 선호도 등)

 

2) 변수

변수란 숫자로 표현된 정보 중 그 값이 변화하는 것

▶ 양적변수 : 숫자로 표현할 수 있는 변수(ex. 시험성적, 키, 몸무게 등)

▶ 질적변수 : 범주로 나타낼 수 있는 변수, 범주를 숫자화하여 보여줄 수도 있음(ex. 남자는 1, 여자는 0)

 

3) 자료

자료는 관심이 있는 변수의 실제 관측한 값들의 집합(ex. 5년간 당기순이익 증가율, 매출액 증가율, 고용률 등)

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(2) 모집단

- 모집단의 정의 : 연구대상이 되는 모든 개체의 집합. 전체 대상의 속성이 모집단이 되기도 함(ex. 대한민국 남성 전체의 수명)

- 모집단의 한계 : 대부분의 모집단은 매우 커서 전체를 조사하는 것이 불가능한 경우가 많음

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(3) 표본

- 표본의 정의 : 모집단에서 선택된 일부의 개체

- 모집단의 전수 조사가 힘들기 때문에 표본을 조사하고 이를 통해 모집단의 특성을 추론

- 표본은 모집단의 특성을 대표할 수 있는지가 매우 중요

- 표본 추출 방법은 크게 확률표본추출과 비확률표본추출로 나뉘어짐

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1) 확률표본추출

가. 단순무작위 표본추출

- 모집단으로부터 표본을 균등한 확률로 추출하는 것으로 난수표나 엑셀의 함수 등을 이용

장점	· 모집단에 대한 자세한 지식이 불필요함 · 분류에 따른 오류의 가능성을 제거할 수 있음
단점	· 항상 대표성을 지닌 표본이 추출되는 것은 아님 · 다른 표본추출절차에 비해 표본오차가 높아지는 경향이 있음

 

나. 체계적 표본추출

- 표본 프레임에 배열된 구성요소들의 목록에서 일정한 간격으로 개체를 추출하는 방법

- 예를 들어 모집단의 구성원이 100,000명이고 표본의 크기가 100명이라고 하면, 표본추출간격은 1000명이 되고 표본 프레임 목록에서 매 1000번째 개체를 선택하여 표본을 구성

장점	· 모집단에 대한 자세한 지식이 불필요함 · 분류에 따른 오류의 가능성을 제거할 수 있음
단점	· 항상 대표성을 지닌 표본이 추출되는 것은 아님 · 다른 표본추출절차에 비해 표본오차가 높아지는 경향이 있음

 

다. 층화 표본추출

- 모집단을 서로 겹치지 않는 몇 개의 집단으로 분류한 후, 각 집단에서 배정된 표본을 단순무작위 표본 추출 방법에 따라 추출하는 방법

장점	· 표본의 크기가 크지 않아도 모집단의 대표성이 보장됨 · 단순임의추출 또는 체계적 표본추출보다 불필요한 자료의 분산을 축소할 수 있음 · 전체 모집단에 대한 추정뿐만 아니라 각 층별 추정결과도 얻을 수 있음

 

라. 집락 표본추출

- 모집단의 전체 구성요소들에 대한 목록을 작성하는 것이 불가능하거나 불필요​할 때 사용되는 방법

- 모집단을 서로 인접한 기본단위들로 묶어 집락을 구성하여 먼저 집락을 추출하고, ​추출된 집락 내의 일부 또는 전체를 조사하는 방법

- 예를 들어, 어떤 한 중학교 학생들을 1학년 층, 2학년 층, 3학년 층으로 구분하고 각각의 층으로부터 단순무작위추출을 하는 것이 층화표본추출이라면, 그 중학교를 1반 군집, 2반 군집... 6반 군집 이런식으로 한 군집내에 1학년부터 3학년이 모두 포함이 되도록 군집을 만드는 것

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2) 비확률표본추출

- 확률표본추출이 불가능하거나 시간과 비용이 매우 많이 드는 경우에 사용

- 과학적 조사방법이 아님

- 간편추출법, 판단추출법, 할당추출법, 눈덩이표본추출법 등이 있음

 

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KICPA ALLDEMY(https://kicpa-alldemy.com/)의 재무빅데이터분석사2급 강의자료를 학습하고 정리한 글임을 미리 알려둡니다.