기술 통계에 대해 알아야 할 모든 것

기술통계는 데이터 분석의 GPS입니다. 많은 숫자, 데이터 포인트 또는 관찰 결과가 있다고 상상해 보십시오. 기술 통계는 이 힙을 소화 가능하고 통찰력 있는 것으로 요약하는 것입니다.

기술통계란 무엇입니까?

기술 통계는 원시 데이터를 의미 있는 정보로 바꾸는 기술입니다. 이는 데이터 분석의 초기 단계로, 추론 통계와 같은 모든 고급 기능의 토대를 마련합니다.

하지만 과소평가하지 마세요!

기술통계는 연구에서 데이터의 기본 특징을 설명하는 능력을 제공합니다. 이는 여러 개의 퍼즐 조각(데이터)을 가져와 그림의 일부를 보기 위해 함께 맞추는 것과 같습니다.

자, 왜 귀찮게 합니까?

기술통계가 없다면 우리는 숫자의 바다에서 길을 잃을 것입니다. 그것은 알파벳을 모르고 책을 읽으려는 것과 같습니다. 통계 요약 및 데이터 시각화 방법 과 같은 기술을 사용하여 혼란을 이해합니다.

우리는 빈도 분포 , 중심 경향 측정 (예: 좋은 친구 평균, 중앙값, 최빈값), 통계의 변동성 (범위 및 표준 편차 생각)에 대해 이야기하고 있습니다. 데이터가 말하려는 내용의 요점을 파악하는 것이 중요합니다.

정량적 연구의 중요성

정량적 연구 영역에서는 기술 통계가 믿음직한 조력자입니다. 이는 데이터가 무엇인지 이해하는 첫 번째 단계입니다.

정량적 데이터 평가 처럼 복잡한 것을 다루든, 통계 그래프 및 차트 처럼 간단한 것을 다루든 관계없이 데이터를 이해하기 쉽고 흥미롭게 만드는 것이 중요합니다.

데이터 시각화 방법 부터 방대한 데이터 세트 요약에 이르기까지 기술 통계는 어디에나 있습니다. 판매 데이터를 분석하는 기업, 환자 회복률을 모니터링하는 의료 서비스, 심지어 주간 실행 시간을 추적하는 피트니스 앱에서도 마찬가지입니다.

이는 데이터 세계의 이름 없는 영웅으로, 성급한 결론을 내리기 전에 모든 것이 타당한지 확인합니다.

목차

• 기술통계의 유형
• 기술통계의 측정값
• 일변량, 이변량, 다변량 분석
• 데이터의 그래픽 표현
• 기술 통계와 추론 통계
• 실제 적용 및 예

기술통계의 유형

자, 이제 기술통계의 유형을 분석해 보겠습니다. 이는 데이터를 보기 위해 다양한 렌즈를 사용하는 것과 같습니다.

각 유형은 고유한 관점을 제공하여 해당 숫자 뒤에 숨은 전체 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.

분포

먼저 유통입니다. 이는 데이터가 어떻게 분산되어 있는지 이해하는 것입니다. 여러 개의 숫자를 보고 각 숫자가 얼마나 자주 나타나는지 궁금한 적이 있습니까?

이것이 주파수 분포 가 작용하는 곳입니다. 이는 데이터 포인트에 대한 참석 여부를 확인하고 누가 참석했는지, 몇 번이나 참석했는지 기록하는 것과 같습니다.

그리고 우리는 이것을 어떻게 보여줄까요? 히스토그램이나 원형 차트와 같은 요약을 위해 표와 그래프를 사용합니다. 이는 데이터에 대한 다양한 Instagram 필터와 약간 비슷합니다. 각 필터는 서로 다른 측면을 강조합니다.

중심 경향

다음으로는 Central Tendency의 멋진 크루들이 있습니다. 이 사람들은 데이터 파티에서 평균, 중앙값, 최빈값으로 인기 있는 사람들입니다. 그들은 데이터세트의 공통점을 보여주는 트렌드세터와 같습니다.

우리가 나쁜 말 을 할 때, 우리는 평균을 내는 것입니다. 모든 숫자를 더하고, 숫자로 나누면 붐, 평균값을 얻었습니다.

중앙값?

모든 사람을 순서대로 정렬할 때 중간에 있는 친구입니다. 그리고 모드는? 그 사람은 파티에 가장 자주 나타나는 사람이에요.

가변성

마지막으로 중요한 것은 가변성입니다. 이것은 데이터의 확산을 측정하는 것입니다. 당신이 농구팀의 최고 수준을 보고 있다고 상상해 보십시오.

가변성은 선수들의 키가 얼마나 다른지 알려줍니다.

우리는 범위 (가장 짧은 것부터 가장 높은 것까지), 분산 (높이가 퍼져 있는 정도), 표준 편차 (평균과의 차이를 측정하는 멋진 방법)를 얻었습니다. 팀의 다양성을 이해하는 것과 같습니다.

기술통계의 측정값

이제 우리가 가지고 있는 도구를 확인해 보겠습니다.

중심 경향의 측정

좋아, 당신이 파티에 있고 어떤 추세가 있는지 알고 싶다고 상상해보십시오.

데이터의 세계에서는 중심 경향 측정이 작용하는 곳이 바로 여기입니다. 그들은 데이터 세계의 소셜 미디어 영향력자와 같습니다.

계산 및 예

• 의미 : 이것을 상상해보세요. 피자가 ​​똑같은 조각으로 잘려져 있습니다. 평균은 모든 사람이 동등한 조각을 얻는 것과 같습니다. 모든 값을 더하고 값의 개수로 나눕니다. 그것은 당신의 평균, 가장 좋은 사람입니다.
• 중앙값 : 자, 당신이 콘서트를 위해 줄을 서 있다고 가정해 봅시다. 중앙값은 선의 중앙에 있는 사람입니다. 이는 데이터 세트의 중간 지점으로, 데이터 세트를 절반으로 나눕니다. 데이터가 사람들의 키라면 중앙값은 정렬된 라인업의 중앙에 서 있는 사람의 키가 됩니다.
• 모드 : 모드를 파티에서 가장 인기 있는 노래라고 생각해보세요. 가장 많이 나타나는 값입니다. 모두가 같은 곡에 맞춰 춤을 추고 있다면 그 곡이 당신의 모드입니다.

변동성 측정

가변성은 데이터 요리의 양념과 같습니다. 이는 데이터가 얼마나 변화하는지 알려줍니다.

범위, 분산, 표준편차 계산

• 범위 : 간단하면서도 효과적입니다. 그것은 방에서 가장 키가 작은 사람과 가장 키가 큰 사람을 보는 것과 같습니다. 가장 큰 값을 취하고 가장 작은 값을 뺍니다. 이를 통해 데이터가 분산됩니다.
• 분산(Variance) : 이것을 얻으십시오 – 방에 있는 각 사람이 평균 키에서 얼마나 떨어져 있는지 측정하는 것과 같습니다. 분산은 좀 더 복잡합니다. 평균과의 차이 제곱의 평균입니다. 한 입처럼 들리지만 매우 유용합니다.
• 표준편차 : 이것은 최고입니다. 이는 분산의 제곱근이며 데이터가 얼마나 퍼져 있는지에 대한 확실한 아이디어를 제공합니다. 낮으면 다 비슷비슷해요. 높으면 다양한 군중이 있습니다.

해석과 적용

이러한 측정값을 해석하는 것은 문자가 숫자인 이야기를 읽는 것과 같습니다.

• 평균을 사용하면 이야기의 전반적인 요점을 알 수 있습니다.
• 중앙값 은 중간 경로를 보여줍니다.
• 모드는 반복되는 주제에 대해 알려줍니다.
• Range는 여러분에게 극한의 경험을 선사합니다.
• 분산 과 표준 편차는 이야기의 드라마를 가져와 등장인물(데이터 포인트)이 서로 얼마나 다른지 보여줍니다.

일변량, 이변량, 다변량 분석

기술통계 의 세계에 빠져드는 것은 게임의 다양한 레이어를 탐색하는 것과 같습니다. 각 수준(일변량, 이변량, 다변량)은 데이터에 대한 고유한 과제와 관점을 제공합니다.

단변량 분석

단일 변수 분석

이제 일변량 분석부터 시작하겠습니다.

피트니스 앱에서 일일 걸음 수를 확인할 때처럼 단변량 분석이 실행됩니다. 노래에서 단일 악기를 듣는 것처럼 간단합니다.

적용 및 예시

어디에서나 일변량 분석을 볼 수 있습니다. 설문조사의 빈도 분포 분석부터 시험 점수의 중심 경향 (예: 평균, 중앙값, 모드) 측정까지.

데이터의 한 측면을 빠르고 명확하게 살펴보는 것이 좋습니다. 머리 속에 맴도는 중독성 있는 멜로디처럼 단순하면서도 강력합니다.

이변량 분석

두 변수의 동시 연구

다음은 이변량 분석입니다. 이제 우리는 듀엣에 대해 이야기하고 있습니다. 여기서는 두 변수를 짝지어 이들이 어떻게 함께 춤추는지 확인합니다.

이는 커피 섭취량이 에너지 수준과 어떻게 연관되어 있는지 살펴보는 것과 같습니다. 그들은 가장 친한 친구인가요, 아니면 서로를 거의 알지 못하는 사이인가요?

분할표 및 산점도 사용

이변량 분석은 분할표 및 산점도 와 같은 도구를 통해 빛을 발합니다.

더 이상 숫자만 보는 것이 아닙니다. 공부 시간과 시험 점수 사이의 연관성을 보여주는 그래프와 같은 관계와 패턴을 볼 수 있습니다.

다변량 분석

두 개 이상의 변수를 포함하는 분석

파티에 오신 것을 환영합니다 - 다변량 분석. 이것은 두 개 이상의 변수를 가져오는 앙상블 캐스트입니다.

이는 각 악기(변수)가 교향곡(데이터 분석)에서 한 부분을 연주하는 오케스트라를 지휘하는 것과 같습니다.

복잡한 데이터 해석 및 응용

여기서 상황이 복잡해집니다. 연령, 소득, 교육 수준이 모두 구매 선호도에 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

다변량 분석은 여러 인물이 줄거리에 영향을 미치는 탐정 소설과 같습니다.

이는 복잡한 데이터 해석 과 통계 데이터 표현 에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 필수적입니다.

데이터의 그래픽 표현

시각적 요약의 중요성

데이터에 대한 이해를 높이는 역할

비주얼은 강력합니다. 숫자의 졸음 축제를 한 눈에 파악할 수 있는 것으로 바꿀 수 있습니다. wpDataTables로 생성된 이 멋진 테이블과 그래프를 살펴보세요.

다양한 연령대가 어떻게 소셜 미디어를 사용하는지 숫자만으로 설명하려고 한다고 상상해 보세요. 이제 동일한 내용을 보여주는 다채로운 막대 차트를 생각해 보세요.

그 차트는 단지 소화하기가 더 쉬운 것이 아닙니다. 그것은 이해의 지름길과 같습니다.

그래픽 표현의 유형

원형 차트부터 선 그래프까지 각 유형의 그래픽 표현에는 고유한 느낌이 있습니다. 서로 다른 장르의 영화와 같습니다. 각 장르는 독특한 방식으로 이야기를 전달합니다.

빈도 분포를 보여주는 히스토그램 , 추세와 관계를 파악하기 위한 분산형 차트 등이 있습니다.

귀하의 아름다운 데이터는 온라인에 게시될 가치가 있습니다

wpDataTables는 그렇게 할 수 있습니다. 반응형 테이블과 차트를 생성하기 위한 최고의 WordPress 플러그인인 데는 그럴만한 이유가 있습니다.

그리고 다음과 같은 작업을 수행하는 것은 정말 쉽습니다.

1. 테이블 데이터를 제공합니다.
2. 구성 및 사용자 정의
3. 게시물이나 페이지에 게시

그리고 그것은 단지 예쁘기만 한 것이 아니라 실용적이기도 합니다. 최대 수백만 개의 행이 포함된 큰 테이블을 만들 수도 있고, 고급 필터 및 검색을 사용할 수도 있고, 편집 가능하게 만들 수도 있습니다.

"그렇습니다. 하지만 저는 Excel을 너무 좋아하고 웹사이트에는 그런 것이 없습니다." 네, 있어요. Excel이나 Google Sheets와 같은 조건부 서식을 사용할 수 있습니다.

귀하의 데이터로도 차트를 만들 수 있다고 말씀드렸나요? 그리고 그것은 단지 작은 부분일 뿐입니다. 당신을 위한 다른 많은 기능이 있습니다.

그래픽 방법의 예

빈도 분포, 히스토그램 및 산점도

그것을 분석해 봅시다:

• 빈도 분포 : 이는 데이터의 재생 목록과 같습니다. 각 값이 얼마나 자주 발생하는지 보여줍니다. 이는 파티에서 좋아하는 노래가 몇 번이나 재생되었는지 계산하는 것과 같습니다.
• 히스토그램 : 이를 데이터 시각화의 블록버스터라고 생각하십시오. 주파수 분포를 가져와 시각적 걸작으로 바꿔줍니다. 즉각적으로 명확한 방식으로 데이터의 분포와 형태를 표시하는 것이 중요합니다.
• 산점도 : 여기가 흥미로운 부분입니다. 산점도는 데이터 시각화의 탐정 이야기와 같습니다. 이는 두 변수 사이의 상관관계와 패턴을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 한 장면에 두 명의 캐릭터를 배치하고 그들의 상호 작용이 이야기를 전달하는 것을 보는 것과 같습니다.

기술 통계와 추론 통계

기술통계와 추론통계는 데이터 세계에서 서로 다른 두 가지 유형의 마술과 같습니다.

하나는 현재 상황을 보여주고, 다른 하나는 다음에 일어날 일을 예측합니다. 뛰어들어 차이점을 살펴보겠습니다.

주요 차이점

연구의 목적과 적용

기술통계는 지금 ​​여기와 같습니다. 그들은 현재 귀하의 데이터에 무슨 일이 일어나고 있는지 알려줍니다.

데이터 시각화 방법 , 통계적 요약 및 토지 현황 파악에 관한 것입니다. 예를 들어, 방에 있는 사람들의 키를 보고 있다면 기술 통계를 통해 평균 키, 가장 키가 큰 사람, 가장 짧은 사람 등을 알 수 있습니다.

반면에 추론 통계는 수정구슬을 들여다보는 것과 같습니다. 보유한 데이터를 사용하여 더 큰 그룹에 대해 예측하거나 추론합니다.

표본을 뽑아서 "이걸 토대로 보면 인구 전체가 이렇게 생겼을 것 같아"라고 말하는 거죠. 통계적 데이터 표현 보다는 정보에 근거한 추측을 하는 것이 더 중요합니다.

차이점을 보여주는 예

빵집을 운영한다고 상상해 보세요. 기술 통계는 오늘의 매출, 즉 컵케이크, 쿠키, 파이를 얼마나 팔았는지 집계하는 것입니다. 오늘의 정량적 데이터 평가에 관한 것입니다.

추론 통계? 그때부터 관찰한 추세를 바탕으로 다음 달 매출을 예측하기 시작합니다. 이는 오늘의 날씨를 사용하여 내일의 날씨를 추측하는 것과 같습니다. 항상 정확하지는 않지만 일반적으로 매우 가깝습니다.

보완적인 역할

두 유형 모두 포괄적인 데이터 분석에 기여하는 방법

이제 이 둘은 라이벌이 아닙니다. 그들은 댄스 파트너에 더 가깝습니다. 기술 통계가 무대를 설정합니다. 그것은 당신에게 기본, 기초를 제공합니다. 그것이 없다면 추론 통계는 어둠 속에서만 촬영될 것입니다.

추론 통계는 이를 더욱 발전시킵니다. 그 기초를 사용하고 그 위에 구축하여 예측을 하고, 이론을 테스트하고, 종종 "아하!"로 이어집니다. 순간. 이는 전체 노래를 연주하기 위해 악보(설명)의 음표를 사용하는 것과 같습니다(추론).

실제 적용 및 예

실제 이야기를 해보자. 기술통계는 단순히 수학 수업에서 사용하는 멋진 용어가 아닙니다. 그것은 저 바깥, 야생에서 여러분이 눈치채지도 못할 방식으로 세상을 이해하고 있습니다.

실제 애플리케이션

당신이 사업을 운영하고 있다고 상상해보십시오. 기술 통계는 재무 대시보드와 같습니다. WordPress 예약 플러그인인 Amelia의 대시보드와 같이 판매 수치, 고객 인구통계 및 제품 성능을 자세히 살펴봅니다.

이는 정량적 데이터 평가 에 관한 것이며 숫자 수프에 얽매이지 않고 보다 현명한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

아니면 병원을 상상해 보세요. 여기서 기술통계는 환자 치료에 중요한 역할을 합니다. 회복률, 치료 효과 및 질병 발생을 추적하고 있습니다. 이는 환자 기록을 생명을 구하는 통찰력으로 바꾸는 통계 데이터 표현 의 중추입니다.

기술통계에 관한 FAQ

기술 통계는 추론 통계와 어떻게 다릅니까?

기술통계와 추론통계는 동전의 양면과 같습니다. 설명은 데이터의 평균이나 범위와 같이 눈앞에 있는 내용을 요약하는 것입니다.

반면에 추론은 이 정보를 가져와 예측을 합니다. 오늘날 사람들이 어떤 옷을 입는지 설명하는 것(설명)과 내년 패션 트렌드를 예측하는 것(추론)의 차이와 같습니다.

기술통계에서 그래프의 역할은 무엇입니까?

기술통계의 그래프? 그것들은 매우 중요합니다. 그들은 숫자를 그림으로 바꿉니다. 따라서 단순히 여러 수치를 보는 대신 막대형 차트나 원형 차트와 같은 시각적 개체를 얻을 수 있습니다.

이를 통해 패턴을 파악하고 데이터를 이해하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다. 요리법을 읽는 것과 완성된 요리의 사진을 보는 것의 차이와 같습니다. 사진을 보면 더 명확해집니다.

평균, 중앙값, 최빈값을 설명할 수 있나요?

확실한 것! 이는 기술통계의 삼총사와 같습니다. 평균은 평균입니다. 모든 숫자를 더하고 숫자로 나눕니다.

중앙값은 모든 숫자를 나열했을 때의 중간 값입니다. 그리고 모드는? 가장 많이 나타나는 숫자입니다. 그들은 각각 데이터에 대해 다른 각도를 제공합니다.

범위와 표준편차가 중요한 이유는 무엇입니까?

범위와 표준 편차는 기술 통계의 핵심 요소입니다. 범위는 최고 점수와 최저 점수가 얼마나 멀리 떨어져 있는지와 같이 데이터의 분포를 제공합니다.

표준 편차는 더 깊어지며 데이터가 평균과 얼마나 다른지 보여줍니다. 이는 데이터 포인트의 일관성이나 분산 정도를 알려주는 것과 같으며, 이는 전체 그림을 이해하는 데 중요합니다.

기술통계에서 빈도분포란 무엇입니까?

빈도 분포는 데이터 세트의 각 값이 나타나는 빈도를 계산하는 것입니다. 이는 사람들이 가장 좋아하는 아이스크림 맛에 대한 설문조사를 실시하여 어떤 맛이 가장 인기 있고 가장 인기가 없는지 확인하는 것과 같습니다.

이는 데이터의 패턴(일반적인 것과 희귀한 것)을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터를 구성하고 해석하는 기본 측면입니다.

기술통계는 실생활에 어떻게 적용되나요?

기술통계는 생각보다 일상생활에서 자주 등장합니다.

기업에서는 판매 데이터를 분석하고, 학교에서는 시험 점수를 평가하며, 의료 전문가는 환자 추세를 이해하는 데 사용합니다.

어떤 제품이 가장 잘 팔리는지, 어떤 치료법이 가장 효과적인지 파악하는 등 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 많은 양의 데이터를 수집하고 이해하기 쉽게 만드는 것이 중요합니다.

기술통계의 한계는 무엇입니까?

기술통계에는 한계가 있습니다. 데이터의 스냅샷을 제공하는 데는 좋지만 상황이 왜 그런 것인지 자세히 설명하지는 않습니다.

원인과 결과에 대해 알려주거나 미래 추세를 예측하지 않습니다. 따라서 이는 데이터를 이해하기 위한 환상적인 출발점이기는 하지만 더 큰 그림의 한 부분일 뿐입니다.

기술 통계에서 분산은 어떻게 사용됩니까?

설명통계에서는 분산이 매우 중요합니다. 이는 데이터 포인트가 평균과 얼마나 다른지 측정합니다.

여러 친구들의 키의 다양성을 측정하는 것과 같다고 생각하세요. 모든 사람의 키가 같으면 차이가 적습니다. 그러나 높이가 모든 곳에 있으면 분산이 높습니다. 이를 통해 데이터의 다양성을 느낄 수 있습니다.

기술통계를 이해하려면 어떤 기술이 필요합니까?

기술 통계를 익히기 위해 수학 전문가가 될 필요는 없지만 몇 가지 기본 기술이 도움이 됩니다.

평균, 백분율, 그래프와 차트를 읽는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 또한 데이터가 말하는 내용에 대해 비판적으로 생각할 수 있는 능력도 중요합니다.

약간의 호기심과 세부 사항에 대한 관심은 숫자와 패턴을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

결론

좋습니다. 마무리하겠습니다. 기술통계는 단순히 숫자를 분석하는 것 이상입니다. 데이터로 스토리를 전달하고, 패턴을 밝히고, 이전에 전혀 몰랐던 통찰력을 밝혀내는 것입니다.

비즈니스부터 의료, 교육, 개인 피트니스에 이르기까지 세상을 이해하는 데 도움이 되는 도구입니다. 이는 데이터 분석의 기초이며, 데이터가 말하려는 내용을 이해하는 첫 번째 단계입니다.

방대한 데이터의 바다에서는 기술 통계가 나침반이라는 점을 기억하십시오. 이는 정보의 물결 속에서 귀하를 안내하여 보다 명확하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 따라서 다음에 엄청난 양의 데이터를 마주하게 된다면, 이를 비밀을 풀 수 있는 열쇠 인 기술 통계가 포함된 보물 상자로 생각하십시오.

기술 통계에 대한 이 기사가 마음에 들었다면 1차 데이터와 2차 데이터, 2차 데이터의 장점, 데이터 시각화 원리에 대한 다음 내용을 확인해야 합니다.