descriptive statistics와 inferential statistics의 특징과 차이점

통계방법에는 기술통계와 추론통계가 있다.

기술통계는 한 표본의 양상을 기술하는 것을 목적으로 하기에 주어진 자료를 단순화하고 요약하는 데 사용된다. 따라서, 기술통계에서의 자료들은 대부분 분포라고 부르는 일련의 점수로 구성된다. 기술통계를 기술하는 절차의 대표적인 기법은 평균과 변산성을 계산하는 것으로, 이게 얼마인지 등을 기술하는 측정치를 단순히 보고만 한다. 즉, 자료들이 현상에 대해 무엇을 알려주나를 단순히 기술한다.

예) 학생들의 지능지수를 측정하여 평균과 표준편차를 정리해 놓는다.

 

추론통계는 표본에서 얻은 통계치(statistics)로부터 모집단의 모수치(parameter)를 추리(추론)하는 것을 목적으로 한다. 어떤 집단을 연구하고 싶지만, 그 집단 구성원의 수가 너무 커서 일일이 실험하는 게 불가능하거나 비실용적일 때 이 방법을 쓴다. 일반적으로 추론통계는

① sample을 가지고 population을 맞추는 방법

② population을 갖고 treatment를 사용하여 반응차이(여기서 오차, error를 줄이는 것 필요)를 알아본다.

그러나, 이 때에는 표본과 전집간의 차이가 있을 수 있기 때문에 오차한계를 언급해야 하며, 표집이 무선적으로 이루어지도록 주의해야 한다. 곧, 추론통계에서 중요한 것은 ① 오차(error)를 줄이고, ② 무선표집(random sampling)을 하는 것이다.

예) 학교 학생들의 용돈 액수를 알기 위해 학교에 다니는 100명의 학생을 대상으로 자료를 뽑아 이를 전체로 일반화시키는 것.