[통계학] 기술통계학(Descriptive Statistics)과 추측통계학(Inferential Statistics)

기술통계학(Descriptive Statistics)과 추측통계학(Inferential Statistics)

기술통계학(Descriptive Statistics)과 추측통계학(Inferential Statistics)은 통계학의 두 주요 분야로, 각각의 목적과 방법론이 다릅니다. 아래에서 두 분야를 비교 설명하겠습니다.

기술통계학 (Descriptive Statistics)

목적

• 데이터 요약 및 설명: 기술통계학은 수집된 데이터를 요약하고 설명하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 데이터의 주요 특성을 이해하고, 전체적인 경향을 파악할 수 있습니다.

주요 방법 및 도구

• 중심 경향 측정: 평균, 중앙값, 최빈값 등 데이터의 중심을 나타내는 값을 계산합니다.
• 분산 측정: 분산, 표준편차, 범위 등 데이터의 분포나 퍼짐 정도를 나타내는 값을 계산합니다.
• 시각화: 히스토그램, 막대그래프, 상자 그림, 산점도 등을 사용하여 데이터를 시각적으로 표현합니다.

예시

• 한 학급의 학생들의 성적 분포를 설명하기 위해 평균 점수와 표준편차를 계산하고, 이를 히스토그램으로 시각화하는 것.

추측통계학 (Inferential Statistics)

목적

• 일반화 및 추론: 추측통계학은 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 추론을 하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 모집단의 특성을 예측하거나 가설을 검정합니다.

주요 방법 및 도구

• 추정: 모집단의 특성을 추정하기 위해 표본 데이터를 사용합니다. 예를 들어, 표본 평균을 통해 모집단 평균을 추정합니다.
• 가설 검정: 특정 가설이 참인지 거짓인지를 검정하기 위해 통계적 방법을 사용합니다. 이를 위해 p-값, 신뢰구간, t-검정, χ² 검정 등을 사용합니다.
• 회귀 분석: 변수 간의 관계를 모델링하여 예측하거나 인과관계를 분석합니다.

예시

• 특정 약물이 질병 치료에 효과가 있는지를 확인하기 위해 임상 시험 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 가설 검정을 수행하는 것.

비교 요약

• 목적: 기술통계학은 데이터를 요약하고 설명하는 데 중점을 두는 반면, 추측통계학은 표본을 통해 모집단에 대한 추론을 하고 가설을 검정하는 데 중점을 둡니다.
• 방법: 기술통계학은 평균, 분산, 그래프 등으로 데이터를 요약하고 시각화하는 반면, 추측통계학은 추정, 가설 검정, 회귀 분석 등을 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출합니다.
• 응용: 기술통계학은 데이터 분석의 첫 단계로, 데이터를 이해하고 설명하는 데 주로 사용됩니다. 반면, 추측통계학은 데이터 분석의 다음 단계로, 표본을 통해 모집단에 대한 예측이나 결론을 도출하는 데 사용됩니다.

통계학을 소개하는 곰교수

정리

이 두 가지 통계학적 접근 방법은 서로 보완적이며, 데이터 분석 과정에서 모두 중요하게 활용됩니다. 기술통계학으로 데이터를 요약하고 이해한 후, 추측통계학을 통해 보다 깊이 있는 분석과 결론 도출이 가능합니다.