데이터 분석(Data Analysis)

모집단과 표본

insight_knowledge 2020. 1. 19. 22:02
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모집단

- 연구 또는 분석이 이루어지는 전체 대상

- 전수 조사할 수 있다면 가장 좋지만, 모집단의 대상이 클 경우 이는 불가능한 얘기임. 이러한 경우, 모집단을 대표할 수 있는 표본을 추출하는 것이 최상의 방법


표본

- 모집단에서 추출한 일부로, 모집단의 속성들을 유추하는데 사용

- 표본추출 방법

   - 확률표본추출: 무작위로 표본을 추출. 모집단을 대표할 가능성이 높은 방법

   - 비확률표본추출: 조사자의 편의나 판단에 의해서 표본을 추출. 모집단을 대표하지 않을 가능성이 존재. 

                               확률표본추출보다 쉽기 때문에, 실제 연구에서 많이 사용


그렇다면, 표본을 얼마나 추출해야 모집단을 대표할 수 있는가 라는 의문이 생길 수 있는데, 이를 해결해주는 것이 바로 중심극한정리입니다. 


중심극한정리

- 표본이 30이상 충분히 클 때, 

  1) 모집단의 분포와 상관없이 표본은 정규분포

  2) 표본의 평균 = 모집단의 평균

  3) 표분의 분산 = 모집단의 분산/표본의 수


자유도

- 평균을 유지하면서 자유롭게 어떠한 값도 가질 수 있는 사례의 수


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