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분야
hwpⅡ. 통계학의 정의
Ⅲ. 통계학의 종류
Ⅳ. 통계학의 활용 실태
Ⅴ. 통계학의 모집단과 표본
Ⅵ. 통계학의 변수
1. 명목변수(nominal variable)
1) 정의
2) 특징
3) 예
2. 서열변수(ordinal variable)
1) 정의
2) 특징
3) 예
3. 등간변수(interval variable)
1) 정의
2) 특징
3) 예
4. 비율변수(ratio variable)
1) 정의
2) 특징
3) 예
Ⅶ. 통계학의 측정
1. 측정의 정의
2. 측정과 변수
3. 측정수준과 척도
1) 명목척도(nominal scale)
2) 서열척도(ordinal scale)
4. 등간척도(interval scale)
5. 비척도(ratio scale)
참고문헌
고대 이집트와 중국에서부터 시작된 통계학은 19세기 중엽부터 사회통계학(社會統計學, social statistics)과 수리통계학(數理統計學, mathematical statistics)의 두 방향으로 구분되어 발전되었는데, 이 수리통계학이 오늘날 사용되어지고 있는 현대 통계학이다. 현대통계학(現代統計學)은 다시 기술통계학과 추리(추측)통계학으로 구분되어 진다.
기술통계는 자료를 분석하는 목적에 따라 정리, 요약하거나 자료의 특징을 기술하는 통계적 기법(평균, 표준편차, 상관계수를 등을 알아보는 통계기법을 의미한다.) 반면 추리통계는 표본의 특성을 나타내는 통계치로부터 모집단의 모수를 추정하고, 추정치의 통계적 의미를 결정하는 통계기법을 뜻한다.
통계학은 모수통계와 비모수통계로 구분되기도 하며 모수통계는 통계치로부터 모수를 측정할 수 있는 통계적 기법으로 모집단에 대한 정규분포 등의 통계적 가정을 필요로 한다. 비모수통계는 특정한 모수에 대한 통계적 가설검정이 아닌 통계기법으로 모집단에 대한 특별한 가정을 필요로 하지 않는다. 또한 통계학은 추정방법에 따라 연역적 통계학과 귀납적 통계학으로 구분된다. 연역적 통계학은 어떤 공리로부터 논리적인 연역적 과정을 통하여 추정이 가능한 통계학의 이론체계로 모집단의 특성을 토대로 하여 표본의 특성을 연구할 경우에 사용된다.(대부분의 실험연구) 귀납적 통계학은 경험의 세계에서 관찰된 특수한 사살들을 종합하여 일반적인 사실이나 원리를 도출하는 탐구과정으로 관찰된 경험의 세계를 계량하고 객관화시키기 위해서는 귀납적 통계분석이 필요하며 실험연구보다는 행동과학이나 사회과학분야의 도서나 관찰에 의한 연구에 적합하다.
송인섭 지음(2001), 통계학의 기초, 학지사
성태제(2001), 현대 기초통계학의 이해와 적용(개정판), 교육과학사
양병한·박희창 지음(2002), SPSS와 SAS를 활용한)통계학의 이해, 교우사
통계청, 알고 보면 재미있는 통계 이야기
한국통계학회(1997), 통계학 용어집, 자유아카데미
