전체 글34 모수적 방법과 비모수적 방법 완벽 비교: 차이와 사용 가이드 모수적 방법과 비모수적 방법은 통계 분석에서 필수적으로 알아야 할 중요한 개념입니다. 이 글에서는 두 방법의 차이, 장단점, 활용 사례를 이해하기 쉽게 풀어보겠습니다. 복잡한 통계 용어도 걱정하지 마세요! 자세하게 설명드릴게요. 목차 1. 모수적 방법과 비모수적 방법이란?모수적 방법이란?모수적 방법은 데이터가 특정 분포(예: 정규분포)를 따른다고 가정하여 분석하는 방법이에요. 이 가정 덕분에 계산이 간단하고, 높은 검정력을 자랑하지만, 데이터가 가정을 벗어나면 신뢰할 수 없는 결과가 나올 수 있답니다. 예시T-test: 두 집단의 평균 비교.ANOVA: 세 집단 이상의 평균 차이 검증. 비모수적 방법이란?반면 비모수적 방법은 특정 분포를 가정하지 않아요. 그래서 데이터가 정규분포를 따르지 않거나, 표.. 2024. 11. 23. p-value와 유의수준, 통계 가설 검정의 모든 것 p-value와 유의수준은 통계 분석의 핵심 요소로, 데이터를 바탕으로 중요한 결정을 내릴 때 자주 사용됩니다. 이 글에서는 p-value와 유의수준의 개념을 자세히 살펴보고, 가설 검정의 단계부터 실생활에서 활용 사례까지 친절히 설명드릴게요. 어렵게 느껴지는 통계 이야기도 한 번 읽으면 쉽게 이해할 수 있도록 차근차근 알려드리겠습니다! 목차 1. p-value란 무엇인가요?p-value는 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 관찰된 데이터보다 더 극단적인 결과가 나올 확률을 뜻합니다. 쉽게 말해, 우리가 현재 데이터를 통해 얻은 결과가 얼마나 "특별"한지를 숫자로 나타낸다고 보시면 됩니다. p-value는 왜 중요한가요?예를 들어, 두 약물의 효과를 비교하는 실험에서 p-value는 "이 두 약물이 정말.. 2024. 11. 23. 상관관계와 인과관계: 둘의 차이점과 오해 상관관계와 인과관계, 비슷해 보이지만 정말 다른 개념이랍니다. "왜 상관관계는 인과관계가 아닐까?"라는 의문을 가지셨다면, 이 글을 끝까지 읽어보세요! 상관관계와 인과관계의 정의, 차이점, 흔히 저지르는 실수와 올바른 데이터 분석 방법을 모두 담았습니다. 이제 더 이상 데이터로 잘못된 결론을 내리지 않도록 도와드릴게요. 목차 1. 상관관계와 인과관계란 무엇인가요?상관관계란?상관관계는 두 변수 사이의 연관성을 나타냅니다. 예를 들어, "운동 시간이 많을수록 체중이 줄어드는 경향이 있다"는 말을 들었을 때, 두 변수 간에 상관관계가 존재한다고 말할 수 있어요. 하지만 여기에는 '운동'이 '체중 감소'의 직접적인 원인이라고 말할 근거는 부족하답니다. 상관관계의 유형양의 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른.. 2024. 11. 23. 데이터 분석에서 통계적 유의성과 실제 의미를 구분하는 법 데이터 분석을 하다 보면 "통계적으로 유의하다"라는 말을 자주 접하게 되죠? 하지만 여기엔 함정이 있습니다. 통계적으로 유의한 결과가 항상 실질적으로 중요한 결과를 의미하지는 않거든요. 이번 글에서는 통계적 유의성과 실제 의미의 차이를 이해하고, 이를 실무에 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 설명해 드릴게요. 목차 1. 통계적 유의성과 실제 의미란?데이터 분석에서 흔히 쓰이는 통계적 유의성과 실제 의미는 비슷해 보이지만, 실제로는 완전히 다른 개념이에요. 통계적 유의성통계적 유의성은 "이 결과가 우연히 발생할 가능성이 낮다"는 것을 의미합니다. 보통 p-값이 특정 유의 수준(예: 0.05)보다 낮을 때 통계적으로 유의하다고 판단합니다.예를 들어, A/B 테스트에서 A 버전의 클릭률이 B 버전보다 높았다는.. 2024. 11. 23. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
