![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0001.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0002.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0003.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0004.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0005.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0006.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0007.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0008.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0009.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0010.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0011.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0012.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0013.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0014.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0015.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0016.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0017.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0018.gif)
![[고급심리통계] 기술통계와 추리통계-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/153/152668-0019.gif)
분야
hwp1. 중심경향값
2. 산포도 (분산도, Dispersion)
3. 표준점수(Z점수, T점수)
▣ 추리통계
1. 모수치와 통계치
2. 가설검증
3. 가설검증의 절차
4. 검정오류
5. 중심극한정리
6. Z점수와 Z통계치를 통한 가설검증
7. t점수
▣ 기술통계
1. 중심경향값
2. 산포도 (분산도, Dispersion)
3. 표준점수(Z점수, T점수)
▣ 추리통계
1. 모수치와 통계치
2. 가설검증
3. 가설검증의 절차
4. 검정오류
5. 중심극한정리
6. Z점수와 Z통계치를 통한 가설검증
7. t점수
* 참고: 측정수준의 분류
1) 명목척도(nominal scale)
측정대상의 존재여부 혹은 분류를 목적으로 수치를 부여한다. 가감승제(加減乘除) 연산을 사용할 수 없다.
예) ‘성별’에서 남성과 여성의 경우, 남성=1/여성=2를 부여. 부여된 수치는 크기를 의미하지 않고, 단순히 남자와 여자를 범주화하는 의미이다.
-> 명목척도가 적용되었을 때, 최빈치(mode)를 산출할 수 있으나 평균(mean)이나 중앙치(median)는 유용하지 않다.
2) 서열척도(ordinal scale)
측정대상의 분류뿐 아니라 측정대상을 크기에 따라 순서적으로 배열할 수 있다. 측정대상의 상대적 크기(강도)는 알 수 있으나‘크기의 정도’를 알 수는 없다. 따라서 가감승제는 이 척도에서도 유용하지 않다.
예) 반 등수에서 1/2/3등과 같은 순위는 전형적인 서열척도로 1등은 2등보다 더 우수한 수준이라는 것을 말해 준다.
-> 서열척도가 적용되었을 때, 산출할 수 있는 통계치는 중앙치이며, 순위가 매겨지기 때문에 최빈치나 평균은 유용하지 않다.
3) 등간척도
등간척도(interval scale)는 명목척도와 서열척도의 특성을 모두 갖고 있으면서 ‘크기의 정도’를 말할 수 있다. 가감은 가능하나 승제의 연산이 불가능하다. 절대영점(絶對零點)을 가지지 않는다.
예) 섭씨온도, 화씨온도
-> 등간척도는 사칙연산이 가능하기 때문에 평균, 중앙치, 최빈치와 같은 중심경향치를 모두 이용할 수 있고, 변산도(variability)를 나타내는 표준편차(standard deviation)를 포함한 대부분의 통계치가 유용하다.
