WIL week2 (Adsp 준비)

원래 전공하던 것과는 다른 길을 준비하다 보니 정신없이 이것저것 공부를 하고 있어서 기록이 힘드네요
이번주 주말에 Adsp(데이터 분석 준전문가) 시험이 있어서 이번주는 그 중에서 통계 관련된 내용을 조금 두서없이 정리해보려고 합니다.
다음주부터는 조금더 체계적으로 정리하도록 노력해볼게요!

데이터 분석이나 통계를 준비하시는 분들에게는 매우 기초적인 내용일 수도 있지만 다시 한번 복습하시는 개념으로 보셔도 될 것 같습니다.

통계 분석

모집단 : 데이터 전체 집합 ex. 대통령 후보 지지율 연구 - 유권자 전체
모수 : 모집단의 특성을 나타내는 수치, 모집단의 평균/분산
표본 : 모집단의 개체 수가 너무 많아 전부 조사하기 힘들때 모집단에서 추출한 것
통계량 : 표본의 특성을 나타내는 수치, 표본의 평균/분산

표본추출

단순무작위추출 : 모집단의 각 개체가 표본으로 선택될 확률이 동일
계통추출 : 모집단의 개체에 일련번호를 부여하고 일정 간격으로 다음 표본 선택
층화추출 : 모집단을 겹치지 않게 집단 또는 층(strata)으로 나누고 각 집단에서 무작위추출법으로 추출
군집추출 : 모집단을 차이가 없는 여러개의 집단(cluster)로 나누고 몇 개의 집단을 선택해 필요한 만큼의 표본을 임의로 선택

표본 추출 관련 오차

표본 오차/표본 추출 오차 : 모집단을 대표하지 못하는 표본을 추출하여 발생하는 오차, 표본의 크기가 커지면 작아진다.
비표본 추출 오차 : 표본 오차를 제외하고 조사, 집계, 분석 과정에서 발생할 수 있는 모든 오차
ex) 무응답/오응답 오류
표본 편의 : 표본 추출에서 발생하는 편의(bias), 확률화에 의해 최소화하거나 없앨 수 있다.