분야
ppt추리통계의 소개
통계의 구분
연구자가 수집한 자료를 간단하고
편리하게 서술하는 통계
얻어진 자료분석,
자료구성 대상의 속성을 설명
통계
표본에서 얻은 자료를 가지고
모집단의 속성을 추정하는 통계
모르는 모집단의 속성을
추리하는 통계
추리통계
기술통계
통계의 구분
기술통계
추리통계
1. 고고학자는 흥미있는 연구의 분야를 수행하며, 모집단의 일부분을 연구함.
- 모집단 : 연구대상이 되는 전체수
- 표 본 : 모집단의 축도 또는 단면이 된다는 가정하에
모집단에서 선택된 모집단 구성단위의 일부
2. 비교처리 과정
- A 유적과 B 유적의 면적은 같은가?
- X유적과 Z 유적의 출토유물 비율은 같은가?
- T묘지에서 출토되는 S식 반지가 남자무덤보다 여자무덤에서 더 많이
발견되는 경우
→ 이러한 비교과정에서 차이가 크게 나타나는 것과 작게 나타나는것에
대해 우리는 어떻게 해석해야 하며, 그 차이가 실제 존재하는 차이라는
추측하에서 유의성 검정이 이루어짐
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표본에서 얻는 정보를 이용하여 모집단에 대해 추측하거나 결정하는 과정
표본이 개체군을 어느 정도 대표할수 있는지 또는 얻어지는 통계량이 얼마나 모집단에 밀접하게 접근하는 지를 알수 없음
통계적 추론
☞ 모집단 : 연구자의 관심대상이 되는 모든 개체의 집합, 모집단의 특성을
수치로 나타낸 것을 모수(Parameter)
☞표 본 : 모집단에서 조사대상으로 채택된 일부를 가리키는 용어 , 표본의
특성을 수치로 나타낸 것을 통계량(Statistic)
☞ 변 수 : 알고자 하는 현상의 특성을 나타낸 개념, 변화하는 값
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가설검정
→ 표본을 통하여 어떤 주장이나 예상 및 알려진 사실에 대한 진위여부를 규명 하는 통계적인 기법
→ 모집단의 특성에 대한 통계적 가설을 모집단으로부터 추출한 표본을 사용하여 검토하는 통계적추론
→ 단계: 모수예상-→모집단에 대하여 어떤 가설을 설정-→검정
예측한 것과 결과적인 것을 비교하는데 이용됨.
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가설검정 실행
추정
가설구성
가설검정의 오차와 유의수준
추정
- 모집단에 대한 알려지지 않은 모수를
대신하여 사용할 수 있는 적합한 값 또는
이러한 적합한 값의 범위를 표본으로부터
구하는 과정
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가설검정실행
추정
가설구성
가설검정의 오차와 유의수준
가설구성
1.귀무가설(Null Hypothesis)
→어떤 모수에 대해 실질적인 차이는 없고
관측된 차이는 단지 우연의 산물로 H로
나타낸다.
2.대립가설(Alternative Hypothesis)
→차이가 실질적이라는 주장으로 귀무가설이
받아들여 지지 않는 경우에 대안으로 쓰이며
H₁로 나타낸다.
H₁에 대한 뚜렷한 확증이 통계적으로 나타
나지 않는한 H 채택
귀무가설과 대립가설은 상호배타적(상반됨)
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