Ⅰ. 개요
통계의 입문과정은 여러 가지 단순한 통계적 기법의 습득이 아닌 자료를 그래프로 나타내고 해석하기, 무작위성, 실험 설계, 추정 등과 같은 폭넓은 개념과 원리에 초점을 맞추어야 할 것이며 이러한 통계적 개념은 실제적인 자료를 다루는 문맥에서 가장 잘 학습될 수 있다.
컴퓨터의 발달
, 이에 불구하고 귀무가설을 채택하는 오류이다. 즉, 실제 양성인 것을 음성으로 판정하는 경우이다. 거짓 음성 또는 베타 오류(영어: β error)라고도 한다. 제2종 오류를 범할 확률은 β로, 검정의 검정력에 따라 달라진다. 검정력을 충분하게 설정함으로써 제2종 오류를 범할 위험을 줄일 수 있다.
통계적기법이 사용된다. 이러한 일련의 과정을 우리는 통계라고 칭한다.
그렇다면 인문,사회,과학,미술,음악등 인간의 생활전반에 걸쳐 널리 활용되고 알려지는 통계는 과연 어디서부터 시작하였고 누구에 의해 창조,정리 되었으며 어떤 과정을 거쳐 오늘날의 통계학에 이르게 되었을까?
학문이란 것
대신에 사용할 수 있다.
3. 논리가 간단하여 배우기 쉽다.
4. 서열측정 이하의 측정에서도 사용 가능하다.
5. 표본수가 6이하일 때는 모수통계 기법보다 더 효율적이다.
6. 정확한 확률을 사용한다.
1. 많은 계산을 할 때 지겹다.
2. 검정력 효율도가 낮다.
3. 상호작용효과의 검정이 어렵다.
, 변이를 통계학적으로 연구해서 그것이 유전적인 변이가 아님을 밝히는데 성공한 요한센도 있다. 일반적으로 통계적인 방법은 이용하는 개체의 수효를 더욱 많이 할수록 조금 더 정확한 통계값을 얻을 수 있는 것으로 생각 되어질 수 있지만 극히 극소수의 자료박에 얻을수 없는 경우도 있다.