![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0001.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0002.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0003.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0004.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0005.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0006.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0007.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0008.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0009.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0010.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0011.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0012.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0013.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0014.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0015.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0016.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0017.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0018.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0019.gif)
![[연구방법론] 의학통계학[Biostatistics]의 개요-20](http://images.happyhaksul.com/thumb/660/659535-0020.gif)
분야
hwp◆ application : bio-medical / economic / social ....
└ 특히, clinical trial, genetic analysis,
bioinformatics...
< Data has all keys and says everything.....i.e, "Let data say"....>
① - Data collection : sampling, design, variables, fators, questionaire ...
② - Data management / Data analysis : database form, descriptive analysis,
inferential analysis
③ - Data interpretation : way to interprete, proper and exact interpretation
▶ 올바른 통계적 접근을 위해서...
-> data를 열심히, 섬세하게, 꼼꼼히 check...
만약, 자료의 수가 적다면
design이 좀 허술하다면
자료가 정리되지 않았다면
통계개념이 모호다다면
--> 더 노력 & 함께 공부
귀무가설: H=0, "영가설“
