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hwp기술통계는 추리통계를 학습하기 위한 기반이라고 할 수 있다. 즉 기술통계에서는 모집단의 모수를 알고 있다는 것을 전제로 하여 표본의 특성을 파악하는 것이 대부분이었으나, 실제 사회 현상 및 학문적 연구에서는 모집단을 알지 못하는 상황에서 모집단의 성격, 즉 모수를 측정해야 할 경우가 많다. 예를 들어 모집단을 전수 조사할 경우 모집단의 모수를 알 수 있으나 시간과 비용 등의 문제로 불가능할 경우에는 표본의 특성을 나타내는 통계치를 계산해 이를 토대로 모집단의 모수를 찾아내야 하는데, 이러한 논리를 제공하는 것이 추리통계(inferential statistics)이다.
제1절 추리통계의 개념 및 과정
1. 추리통계의 개념
추리통계란, 시간과 비용 등의 문제로 전수조사가 현실적으로 불가능할 경우 표본의 특성을 나타내는 통계치를 계산하여 이를 토대로 모집단의 모수를 추정하는 방법을 의미한다.
2. 가설검정의 논리
추리통계의 중요한 논리는 위의 개념에서 언급한 것처럼 표본의 통계치를 사용해 모집단의 모수(특성)를 추정한 방법을 의미한다. 추정은 가설검정(Hypo-thesis testing)의 과정을 통해 이루어지며, 가설검정은 유의성 검정 혹은 적합도 검정(goodness of fit test)이라고도 한다.
가설검정의 기본적인 논리는 연구자가 주장하고 싶어하는 가설, 즉 대립가설을 영가설과 반대로 모집단의 모수를 추정해 놓았기 때문에 그 값이 표본 통계치와 상대적으로 가까운 위치에 놓이게 되어 잠정적으로 받아들여지게 된다는 논리이다. 이와 같이 우리가 진실이기를 바라는 대립가설은 영가설의 기각이라는 간접적 방법을 통해 검정되는 것이다.
3. 가설검정의 과정
제1단계: 귀무가설과 대립가설을 설정한다.
제2단계: 표집분포를 설정한다.