행정계량분석 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지, 행정계량분석 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제, 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법

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행정계량분석 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지, 행정계량분석 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제, 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법에 대한 보고서 자료입니다.

본문내용

수 있는 값을 의미한다. 즉, 어떤 값을 중심값으로 하여 분포하고 있는 자료인지 알 수 있게 해준다. 이러한 대푯값의 유형에는 산술평균, 중앙값, 최빈값이 있다. 중앙값의 경우 특정 자료를 크기 순서로 나열햇을 때 가장 중앙에 오는 관측값을 의미한다. 자료의 개수가 짝수일 경우 가운데 오는 항목의 개수는 2개이다. 이 경우 이 두 항목의 평균값이 중앙값이 된다. 최빈값은 특정 자료에서 빈도가 가장 많은 값으로 나타난 값을 의미한다. 이러한 최빈값은 가장 빈번하게 사용될 수 있는 값이지만 대표성이 저하될 수 있다. 이 중 산술평균이란 자료에 나타난 모든 항목의 값을 합한 뒤 전체 항목의 수로 나눈 것을 의미한다. 이는 관찰하는 대상의 집중화 경향을 의미하는 대푯값이다. 각 관측치에서 산술평균을 뺀 값을 편차라고 한다. 편차는 관측치 및 산술평균 사이의 차이를 의미한다. 이때 이러한 편차의 합이 0이 되기 때문에 집중화 경향을 의미하는 대푯값이 되는 것이다. 이러한 산술 평균의 장점은 계산하기 쉽고 개념이 매우 명확하게 나타나기 때문에 대푯값으로 가장 활발히 사용된다는 것이다. 단점은 중심에서 양 극단으로 많이 자료가 있을 경우 대표성을 나타내는 것이 많이 떨어지는 것이다. 산술평균의 도출 방법은 다음과 같다. 표본에서 나타난 전체 값의 합을 표본의 개수로 나누어주면 되는 것이다. 즉, 첫 번째 표본의 값을 X1, 두 번째 표본의 값을 X2, ,n 번째 표본의 값을 Xn 등 이들을 모두 나열한 후 이 값을 모두 더해준 후 전체 표본의 수로 나누어주는 것이다. 이를 식으로 나타내주면 다음과 같다. 출처 : 행정계량분석 강의안 자료 4강
산술평균 : (A : 산술평균, X: 표본 값, N : 표본 수)
분산과 표준편차의 개념도 등장한다. 분산과 표준편차는 특정한 자료에서 나타난 자료가 흩어진 정도를 측정하는 방법으로 편차, 즉, 각 측정치와 평균 사이의 차이의 평균을 구하는 것이 논리적으로 가장 확실한 것이다. 편차를 다 합할 경우 항상 그 결과는 ‘0’이 되기 때문에 직접 편차의 평균을 계산하는 것은 현실적으로 어려운데, 이를 위한 대안으로 분산 및 표준편차를 이용할 수 있다. 편차의 제곱수를 모두 더해준 후 관찰 시 사용된 자료의 개수 혹은 편차의 개수로 나누어주어 편차의 평균에 가까운 측정치를 도출해내는 방법이다. 분산이란 각 편차값들의 제곱을 합하여 관찰된 자료 수로 나눈 것을 의미한다. 이때 표준편차는 그러한 분산을 제곱근 값으로 구한 것이다. 분산의 경우 편차의 제곱수를 이용하여 만들어낸 과장된 값이기 때문에 편차의 평균과 비슷한 측정치를 구하기 위해 이러한 분산의 제곱근을 도출해 다시 값을 되돌려주어야 하기 때문에 편차의 평균값이 아니라 표준화된 편차라고 명명하게 되었다. 출처 : 행정계량분석 강의안 자료 5강
분산 : (σ : 분산, X : 표본 값, u : 평균, N : 표본 수)
표준편차 : (σ : 분산, X : 표본 값, u : 평균, N : 표본 수)
참고문헌
- 행정계량분석. 문병기 지음. 출판문화원. 2023년

키워드

행정계량분석,   표본추출,   산술평균,   분산,   표준편차