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목차

Ⅰ. 통계학의 정의

Ⅱ. 통계학의 방법
1. 기술통계학(Descriptive Statistics)
2. 추측통계학(Inferential Statistics)
1) 명명 또는 유목척도(nominal scale)
2) 서열 또는 순위 척도(ordinal scale)
3) 등간 또는 등간 척도(interval scale)
4) 비율 척도(ratio scale)

Ⅲ. 통계와 변수
1. 명목변수(nominal variable)
2. 서열변수(ordinal variable)
3. 등간변수(interval variable)
4. 비율변수(ratio variable)

Ⅳ. 통계와 측정
1. 측정과 변수
2. 측정수준과 척도
1) 명목척도(nominal scale)
2) 서열척도(ordinal scale)
3) 등간척도(interval scale)
4) 비척도(ratio scale)

Ⅴ. 통계와 확률

참고문헌

본문내용

수준이 한 단계 높다. 명목척도와 마찬가지로 서열척도에 의해 얻어진 값도 자연수량은 아닌 것이다. 서열척도를 가지고 측정한 결과는 그 속성에 따라 순서대로 배열되었을 뿐이며, 각 순서간의 거리가 동일하다고 볼 수 없는 이유이다. 행정현상에서 많이 사용하는 서열척도의 예로서는 앞에 든 공무원의 학력이나. 소득수준을 상중하로 나누는 것, 공무원의 직급을 1급부터 9급까지 나누는 것 등을 들 수 있다. 또 한 가지 자주 쓰이는 걸 들어보면, 행태조사를 할 때에 많이 사용하는 매우만족한다-만족한다-보통이다-불만이다-매우 불만이다하는 것과 같은 척도를 들 수 있다. 이 척도를 사용하여 행정서비스의 만족도를 구하거나, 공무원의 직무만족도와 같은 조사를 할 수가 있다. 서열척도에 있어서도 자료 간에 분류가 상호배타적이어야 하며, 그 범주가 망라적이어야 한다.
3) 등간척도(interval scale)
등간척도는 측정수준이 서열척도보다 한 단계 높은 것인 데, 척도 상에 나타난 서열간의 차이가 동일하기 때문에 붙여진 이름이다. 등간척도에서는 서열척도에서 불가능한 덧셈과 뺄셈의 계산이 가능하므로 이 척도에서의 숫자는 서열척도보다 많은 정보를 제공한다. 등간척도의 예로는 온도가 가장 대표적이다. 사회현상에서 주로 쓰는 등간척도는 I.Q.와 물가지수 정도로 아주 적다. 또 어떤 학자들은 이 등간척도를 뒤에 나오는 비척도와 구별하지 않는 입장을 취하기도 한다(Meyer & Brudney, 양영철 역, 102-103). 그것은 등간척도도 비척도와 마찬가지로 일반적 기준으로 받아들여지는 단위나 구간에 근거를 두고 있고, 그래서 반복적으로 측정하여도 동일한 결과를 얻기 때문이다. 또, 등간척도를 비척도와 구별한다 해도 통계기법의 적용에 있어 그다지 큰 차이가 없기도 하다.
4) 비척도(ratio scale)
비척도란 변수가 지닌 속성의 크기와 정도를 등간으로 측정할 수 있을 뿐만 아니라 절대적인 크기를 나타내는 절대영점이 있는 척도이다. 이 비척도에 의한 측정치로는 가감승제가 가능하기 때문에 많은 종류의 통계기법의 사용이 가능하다.
Ⅴ. 통계와 확률
확률은 도박사들에게 많이 활용되어 왔다. 다음 카드가 무엇인가를 예측하여 이에 따라 내기돈의 크기를 결정하거나, 포기하거나 할 때 바로 확률개념을 사용해 왔던 것이다. 중세에서는 확률개념이 주사위놀이 등의 도박게임에만 주로 사용될 정도였다. 이렇듯 놀이와 확률은 그 역사가 오래인데, 학생들이 요즈음 공부를 하다가 간혹 즐기는 컴퓨터게임 중에 지뢰찾기를 가지고 확률을 정의해 보자.
이 놀이는 지뢰가 있을 확률을 구해 지뢰가 있다고 확신하면 지뢰표지를 하고, 없다고 확신하면 네모칸을 개방해 나간다. 즉, 네모칸 하나에 1이라는 숫자가 적혀 있으면, 이 네모칸을 둘러싸고 있는 다른 네모칸 8개중의 하나는 반드시 지뢰가 있다는 이야기이다. 그러면 바로 이것이 지뢰가 있을 확률 1/8을 나타낸다. 즉, 확률(probability)이란 어떤 사건이 발생할 가능성을 말하는 것이다. 확률을 기호로 표기할 때는 P(A)(A가 일어날 확률)로 하며, 여기서 A가 1개의 지뢰가 있을 가능성을 의미하므로 이를 발생할 가능성이 동일한 전체수 8로 나누어 주어 구하면, P(1)=1/8이 된다.
우리가 실제로 생활을 하는 가운데도 사실은 지뢰 찾기를 하는 것 이상으로 확률과 친숙해져 있다. 어떤 날 우리는 비가 올 확률을 생각하여 우산을 들고 나가기도 한다. 공무원시험을 준비하는 학생은 자신의 합격확률을 따져 응시해야 할 시험의 종류를 결정하기도 한다. 그러나 사실 이러한 생활 속의 결정이 항상 잘 되기만 하는 것이 아니다. 오히려 틀린 경우가 더 많을 수도 있다. 확률을 공부해야 하는 것은 우리가 이처럼 불확실한 세계에 살고 있기 때문이다. 개인이나, 기업뿐만 아니라 행정기관도 불확실한 상황 속에서 의사결정을 하여야 하는 경우가 많은 것이다. 이렇듯 유용한 확률을 이용하여 행정현상의 문제 찾기와 문제해결을 할 수 있다. 즉, 확률은 행정가에게 어떤 사건이 일어날 수 있는 정도를 말해 준다. 예를 들어 파출소장은 인력을 배치할 때 범죄가 일어날 확률이 가장 높은 곳에 인력을 배치하게 된다. 조금 복잡한 확률사용의 예로는 홍수가 날 확률을 계산하여 비용과 편익을 추정하기도 한다.
참고문헌
김남익 외 3명 / 통계학개론, 진성사
김태웅(2006) / 통계학개론, 신영사
송인섭(2001) / 통계학의 기초, 학지사
한국통계학회(1997) / 통계학 용어집, 자유아카데미

키워드

통계학,   변수,   측정,   확률,   통계