추론통계8 출구조사는 왜 틀리는가? 최근 두 번의 선거(20대 대선, 22대 대선)에서 출구 조사가 화제였습니다. 이에 대해 브런치에 쓴 글입니다. 출구조사는 왜 틀리는가?통계를 잘 모르는 사람들도 표본(샘플)이라는 말은 잘 안다. 전체를 조사할 수 없으니 일부만 뽑아서 조사하기 위해 필요하다. 추출한다, 또는 뽑는다는 말이 사물에는 잘 적용된다. 예를 들어brunch.co.kr 2024. 4. 27. 로지스틱회귀와 친구되기(1) 선형회귀분석 밑바닥부터 이해하기관련글 상관관계와 상관계수 1. 들어가며 연속형 변수 x, y의 관계는 상관관계(correlation) 분석을 통해 2가지 사실을 알 수 있다. 관계의 방향 관계의 강도 보통 관계의 방향은 그래프를 그려 확인diseny.tistory.com 1. 들어가며회귀분석에서는 결과변수가 연속형 변수이었지만 결과변수가 범주형 변수일 때도 있다. 아래 표는 공부 시간, 시험 성적, 합격 여부(합격 : 1, 불합격 : 0) 데이터이다. 공부시간시험성적합격여부12501260…………..127023002310…………..910019991 아래 1>의 왼쪽 그래프는 결과 변수인 시험 성적이 연속형 변수이고 0부터 100까지 여러 범위에 걸쳐 분포하지만 오른쪽 그림은 결과 변수가 범주형 변수라서.. 2022. 4. 26. 분산분석(ANOVA) 이해하는 가장 좋은 방법(3) 1. 들어가며이전글(아래 참고)은 세 집단의 차이를 비교하는 일원분산분석(one way anova)을 설명했다. 분산분석(ANOVA) 이해하는 가장 좋은 방법(2)※ 이전글 분산분석(ANOVA) 이해하는 가장 좋은 방법(1) 1. 들어가며 세 집단 이상의 비교에는 아노바(ANOVA)를 이용하는데 ANOVA는 Analysis of Variance의 줄임말이며 우리말로는 분산분석이다. 두 집단이diseny.tistory.com 이번에는 세 집단마다 하위 범주가 있는 경우를 생각해 보자. 통계학 용어로 하자면 독립변수가 2개 존재하는 이원분산분석(two way nova)을 의미한다. 아래 표를 보면 A, B, C 세 집단에 하위 범주인 성별(남, 녀)이 구분되어 있다. A, B, C를 편의상 혈액형이라고 하.. 2022. 4. 25. 분산분석(ANOVA) 이해하는 가장 좋은 방법(1) 1. 들어가며세 집단 이상의 비교에는 아노바(ANOVA)를 이용하는데 ANOVA는 Analysis of Variance의 줄임말이며 우리말로는 분산분석이다. 두 집단이든 세 집단이든 각 집단의 평균을 비교해, 어디가 제일 높고 낮은지 확인하면 충분하다. 그런데 표본 데이터에서의 차이가 통계적으로 유의한지 검증해야 표본의 결과를 일반화할 수 있는데 이때 분산을 이용해 통계적 유의성을 검증하기 때문에 분산분석이라고 부른다. 두 집단 비교에서는 평균 차이를 이용했지만 세 집단 이상에서는 분산으로 통계적 유의성을 확인한다는 것에 유의해야 한다. 2. 두 집단의 평균 차이를 여러 번 하지 못하는 이유A, B, C 세 집단이 있다면 A : B, A : C, B : C를 각각 비교하면 되지 않겠냐고 생각할 수.. 2022. 4. 22. F분포 어디에 쓰일까? ※이전글 카이제곱 분포 관련글 확률, 확률변수 그리고 확률분포 1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서 diseny.tistory.com 1. 들어가며 당연한 말이지만 F분포는 F값의 확률분포라는 의미다. 그럼 F값이 무엇인지부터 알아야 한다. 2개의 확률변수 X, Y에 대해 각 확률변수를 다음과 같이 정의한다. 위의 식1, 식2에서 X, Y는 카이제곱 값을 자유도로 나눈 형태다. ※관련글 자유도(Degree of Freedom)에서 자유로워 지기 1. 들어가며 자유도는 통계학을 공부하다 보면 아마 제일 처음 만나는 알쏭달쏭한 개념이다. 최초로 등장하는 시기는 표본분산을 구할 때다. 표본으로 모분산을 추.. 2022. 4. 21. 카이제곱 분포 이해하기 확률, 확률변수 그리고 확률분포1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서는 먼저 확률을 알아야 하고 그 다음에 확diseny.tistory.com 1. 들어가며위의 관련글에서 확률분포는 추론 통계를 위해 필요한 이론이라고 설명했다. 기초 통계 수준에서 가장 많이 쓰이는 확률분포는 정규분포와 t분포, 카이제곱분포, F분포이다. 상대적으로 정규분포와 t분포는 이해하기 어렵지 않은데 카이제곱분포와 F분포는 조금 생각을 해봐야 한다. 이번 포스팅에서는 카이제곱 분포에 대해 알아보자. 2. 카이제곱 분포처럼 표준정규분포를 따르는 확률변수 집합에서 m개의 확률변수를 “독립적”으로 추출하는 경우를 생각해 보자. 독립.. 2022. 4. 19. 이전 1 2 다음
