✅ 통계학(Statistics)이란?
데이터를 수집, 정리, 분석, 해석하여 불확실성을 줄이고 의미 있는 결론을 도출하는 학문
📌 핵심 요소:
- 모집단(Population) → 연구 대상이 되는 전체 집단
- 표본(Sample) → 모집단에서 일부를 추출한 데이터
- 데이터 분석 → 수집된 표본 데이터를 기반으로 모집단의 특성을 추정
- 확률 이론과 검정 → 단순한 수치 비교가 아니라, 불확실성을 고려하여 결론을 도출
📊 통계학의 목적
- 모집단의 특성을 정확하게 추정(Estimation)
- 데이터의 변동성을 고려하여 패턴과 관계 분석
- 의사결정을 위한 객관적인 근거 제공
즉, 통계학은 단순히 숫자를 계산하는 것이 아니라, 데이터를 통해 신뢰할 수 있는 결론을 도출하는 학문입니다. 😊📊
📌 통계학의 기본 흐름 (Flow)
1️⃣ 표본 추출 (Sampling)
- **모집단(Population)**에서 **표본(Sample)**을 선정
- 표본이 모집단을 대표할 수 있도록 무작위 추출(Random Sampling) 적용
- 예: 전국 성인의 평균 키를 알고 싶을 때, 1,000명을 표본으로 선정
2️⃣ 기술 통계 (Descriptive Statistics)
- 수집된 표본 데이터를 요약, 정리
- 평균(mean), 중앙값(median), 표준편차(standard deviation) 등 계산
- 히스토그램, 박스플롯 등을 사용해 시각적으로 데이터의 특징을 표현
- 예: 표본 평균 키가 172cm, 표준편차가 5cm라면 데이터가 어느 정도 퍼져 있는지 확인
3️⃣ 확률 이론을 이용한 모집단 파악 (Inferential Statistics)
- 표본 데이터만으로 모집단의 특성을 추정
- **신뢰구간(Confidence Interval), 가설검정(Hypothesis Testing)**을 활용
- "이 표본이 모집단을 얼마나 잘 대표하는가?"를 확률적으로 평가
- 예: 모집단 평균 키가 170~174cm일 확률이 95%라고 추정
📌 정리: 통계적 분석의 핵심 과정
✅ 표본을 추출하여 모집단을 대표할 데이터를 확보
✅ 기술 통계를 통해 표본의 특성을 요약
✅ 확률과 통계적 추론을 이용해 모집단의 특성을 예측
즉, 표본 데이터만으로 모집단 전체를 정확하게 파악하는 것이 통계학의 핵심 원리입니다! 🚀📊