[논문통계] 통계의 주요 개념 알기(모집단, 표본, 모수, 표본크기) 봅시다

논문 작성 과정에서 가장 어려움을 느끼는 부분이 통계인데, 에세이톱 팀은 논문 통계 분석 서비스를 하고 있습니다.통계가 어려운 분들을 위해 논문/연구 과정에서 진행 중인 통계에 대한 이해도를 높이기 위해 향후 블로그에 통계 관련 주요 스토리를 올려보도록 하겠습니다.통계의 기본개념을 파악하기 전 가장 먼저!

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현상을올바르게이해하고미래를확실히예측하여직관력을높이기위함입니다.예를 들어 두 가지 서비스가 새로 도입되었는데도 매출이 항상 있었다 그러면 이 서비스들이 정예기 매출에 영향을 미쳤는지 객관적인 결론을 도출하고자 하는 것입니다.(생각으로) 이건 중요한 일이다.라고예상하는대신통계치가이렇게나타났기때문에중요한변인이라고할수있다.그러면좀더설득력이나죠.통계의목적은현상을객관적으로이해하고향후를예측하기위한과학적방법이라고생각하시면될것같습니다.고로 통계는 사회정책(정책, 여론, 통계) 분야, 경영(마케팅, 소비자/고객, 품질관리) 분야, 의학(다상연구, 질병분석) 분야 등의 분야에서 널리 적용되고 있습니다.그러면 이제 통계에서 가장 기본이 되는 개념을 한번 살펴보도록 하겠습니다.

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모집단은 전체를 의미합니다 면의 표본은 이 모집단 1부를 의미합니다.연구의 목적은 모집단을 분석하는 것이지만 실질적으로 전체를 대상으로 하는 것은 어렵기 때문에 표본을 만듭니다.이 표본을 뽑는 과정을 표집/표본추출(sampling)이라고 합니다.모집단의 특성을 과인하는 통계량을 모수(parameter)라고 합니다.정확하게 말하자면 모집단에서 계산된 모든 값을 의미합니다.모자료 수, 모평균, 모보통 편차, 모분산 등이 있는 것입니다.하지만 이는 전체를 연구하지 않는 한 이해하기 어렵습니다.따라서 현실적으로 표본을 통해 연구를 하지만 궁극적으로 알고 싶은 것은 표본의 통계량을 물증으로서 표본의 특성이 이러하니 모집단의 특성을 이렇다고 추정하는 것이다.

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전수연구는 연구의 대상이 되는 전체/전체를 말할 것이다.현실적으로 이것은 정부차원의 인구총연구 이외는 거의 실행할 수 없습니다.1조 같은 대부분의 통계는 표본의 연구인데, 모집단 1부만 연구하고 전체를 추정/예측하는 연구입니다.보통 들을 만한 연구는 거의 표본이다. 예를 들어 tv시청률, 정당 지지율과 같은 1반 적 연구뿐만 아니라 소비자 특성 분석, 정책 효과 분석과 같은 학술적인 통계도 전체 이에 해당할 것이다.또 다른 분류의 비결로는 기술 통계와 추론 통계가 있습니다.기술통계는수집된데이터를요약해서설명하는겁니다.추론 통계는 수집된 데이터를 분석한 통계량에서 모집단의 특성을 분석, 예측하는 것입니다.하지만 실제 논문을 작성할 때 이것이 기술통계인지 추론통계인지를 분류하는 것이 중요하지 않기 때문에 바로 다음 개념으로 넘어가도록 하겠습니다.

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그렇다면 가능하면 모집단을 잘 설명하는 표본을 설정해야겠죠.표본을 설정할 때 표본의 대표성을 고려해야 합니다.모집단을 추정하기에 충분한 크기로 설명해야 합니다.예를 들면 우리 본 인 라 20대 소비 성향을 알고 싶은 연구다만, 50명만 대상으로 합니다, 모집단 속성을 제대로 파악하지 않습니다.당연히 표본수가 클수록 대표성은 높아집니다.그러나 표본수를 무작정 기른다고 해서 바랄 수 있는 것은 아닙니다.우선 그 많은 모집단을 대상으로 연구를 진행하기 어려운 것은 당연하고, 제대로 된 연구라면 타당한 표본의 크기라면 오차범위 내에서 결과가 본인에게 오기 때문입니다.여기서 도입되는 개념이 표본오차(samplingerror)입니다.표본의 추정치와 모수와의 차이를 의미합니다.95%신뢰도라고 하는 포효은을 들은 생기는데, 이게 모집단과 표본이 한개 천 확률이 95%로 보면 쉽겟움니다.표본의 크기를 항상 하고 있으면 표본 오차는 작아집니다만, 그렇다고 항상적으로 작아지는 것은 아니기 때문에, 연구에 적절한 표본의 크기를 설정하는 것은 매우 중요합니다.그러면 어떤 요인을 고려하여 표본의 크기를 설정해야 할까요?

모집단과 표본이 얼마나 아름답지 않고 동질성을 갖는지, 어떤 방법으로 표본을 추출하는지, 어떻게 연구할 수 있는 환경인지, 얼마나 아름답지 않고 정확도에 중점을 두는지 등을 고려해야 한다.신뢰 수준 99파.세인트와 95퍼.센트의 차이는 아주 커요. 표본부터 추정하는 데 중점을 둘 것인지, 정확성에 초점을 맞춰 진행할 것인지 연구 목적 및 조건에 맞춰 표본의 크기를 설정해야 할 것이다.실제로 몇 명을 대상으로 해야 하는지 '계산법'을 알고 싶으신 분들은 어머니 평균 추정시 표본의 크기를 요구하는 공식이 있습니다.엄마 비율을 추정하기 위한 공식도 있습니다.그러나 이 공식을 사용하는 것은 통계학 수업이다.실질적으로 학회 나쁘지 않고 논문에 포함되는 연구는 적어도 연구 대상수를 설정해 연구 환경, 즉 연구자의 현실에 맞추어 진행되는 경우가 많습니다.최소 연구 대상은 선행 연구를 기반으로 하는 것입니다.