- 1. 통계 검정 기초 - 자료의 종류 목차
Index
1. 양적 데이터 & 질적 데이터
통계 검정 방법에는 여러가지가 있으며, 가장 중요한 것은 '어떤 데이터를 검정할 것인가' 이다.
데이터를 관측하고, 알맞는 검정 방법을 선택하는 것이 검정에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있다.
즉, 어떤 데이터 형태인지 알아야 적절한 통계 검증 방법을 선택할 수 있게 되기 때문에 오늘은 데이터의 종류에 대해 알아보는 시간을 가지도록 하겠다.
1. 양적 데이터 검정 VS 질적 데이터
가장 먼저 확인해야 할 사항은 데이터가 양적 자료인지, 질적 자료인지 확인하는 것이다. 이 데이터가 중요한 이유는 바로 양적/질적 데이터에 따라서 검정 방법이 달라지기 때문이다. 양적 데이터를 검정 방법에는 Z검정과 T검정이 있으며, 질적 데이터를 검정 방법에는 카이제곱 검정등이 통계 검정 방법에 속한다.
- 양적 데이터
양적 데이터란, 관측값이 수치로 나타나는 자료들을 뜻한다. 즉, 사람의 키나 몸무게와 같은 자료가 양적 데이터에 속한다고 볼 수 있다. 관측값을 수치로 표현하여 나열한 데이터들이 바로 양적 데이터이다.
양적 데이터는 이산형과 연속형으로 다시 구분할 수 있다.
__이산형 : 이산형이랑 데이터 값이 연속되지 않은 데이터를 의미한다. 주로 학생 수, 환자 수와 같은 정수로 표현할 수 있는 데이터를 의미한다.
__연속형 : 연속형 데이터는 연속된 값을 나타내는 데이터를 의미한다. 주로 키, 몸무게, 그리고 환율등이 이에 속한다. 즉 연속형 데이터는 데이터값이 소수로도 표현 될 수 있는 데이터를 의미한다고 생각하면 된다.
- 질적 데이터
질적 데이터란, 관측값이 수치로 나타내기 어려운 자료들을 뜻한다. 관측값이 항목이나 속성으로 나타나는 경우가 다음에 해당한다. 예를 들면 10대, 20대 등 구간에 대한 자료나, 성별과 같은 카테고리형 자료가 이에 속한다.
이제 양적 데이터 / 질적 데이터에 따른 통계 검정 비교 방법을 간략하게 알아 보자.
한 눈에 보기 좋게 정리 된 표가 있어서 첨부 한다.
통계 공부에 있어서 큰 틀을 정리해 줄 좋은 자료이니 숙지 하면 많은 도움이 될 것이다.
양적 DATA 통계 검증 방법
질적 DATA 통계 검증 방법
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