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목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 추리통계의 정의와 기본개념
1. 추리통계의 정의와 목적
2. 추리통계를 위한 기본개념
1) 모집단분포, 표본분포, 표집분포
2) 중심극한정리(central limit theorem)

Ⅲ. 추리통계의 가설검증
1. Z-검증
1) 유의수준의 결정
2) 임계치와 채택영역의 결정
3) 표본으로부터 통계치를 구한다
4) 판정결과와 해석
2. t-검증
1) 유의수준의 결정
2) 임계치와 채택영역의 결정
3) 표본으로부터 통계치를 구한다.
4) 판정결과와 해석

Ⅳ. 추리통계의 사례와 방법
1. Z검정(Z-test)
1) 단일표본 Z검정
2) 두 독립표본 Z검정
2. t검정
1) 단일표본 t검정(one-sample t test)
2) 두 종속표본 t검정(twe depedent samples t-test)
3) 두 독립표본 t검정(two independent samples t-test)
3. 분산분석(Analysis of variance: ANOVA)
4. X2 검정
1) 집단비교(동질성 연구)
2) 상관연구(상관성 연구)

참고문헌

본문내용

위한 기본가정은 Z검정과 같다.
1) 단일표본 t검정(one-sample t test)
모집단의 분산을 알지 못할 때 모집단에서 추출된 표본의 평균과 연구자가 이론적 배경이나 경험적 배경에 의하여 설정한 특정한 수를 비교하는 방법이다. 검정 절차는 단일표본 Z검정과 동일하나 다만 표준오차를 계산할 때 모집단의 표준편차를 알지 못하므로 표본의 표준편차를 사용하여 표준오차를 계산하고, 의사결정을 위한 기각값을 Z분포가 아니라 자유도에 따른 t분포에서 기각값을 찾는다.
예) 연구자가 25명의 중학교 3학년 학생에게 새로운 교수법에 의하여 수업을 한 수 수학시험을 치룬 결과, 평균은 72점이었고 표준편차가 5점이었다. 새로운 교수법을 실시한 연구대상의 모집단 평균이 68점과 같은지 여부를 검정하는 경우,
HO: μ= 68
HA: μ≠ 68
2) 두 종속표본 t검정(twe depedent samples t-test)
알지 못하는 각기 다른 두 모집단의 속성인 평균을 비교하기 위하여 두 모집단으로부터 표본들을 추출하여 표본의 평균들을 비교함으로써 모집단의 평균을 비교하는 통계적 방법. 단, 각기 모집단으로부터 추출된 두 표본은 서로 독립적인 것이 아니라 어떤 관계가 있는 종속적인 것이어야 한다.
예) 어떤 새로운 교수법을 개발하여 그 교수법에 따른 학습효과가 있는지를 알아보기 위하여 모집단에서 n명의 표본을 무선적으로 추출하여 사전검사를 실시한 후 새로운 교수법에 의하여 학습을 시킨 다음, 사후검사를 실시하여 학습효과가 있는지의 여부를 검정하고자 할 때,
HO: μd= 0
HA: μd≠ 0
d : 차이(사후-사전)
3) 두 독립표본 t검정(two independent samples t-test)
각기 다른 두 모집단의 속성인 평균을 비교하기 위하여 두 모집단을 대표하는 표본들을 독립적으로 추출하여 표본 평균들의 비교를 통하여 모집단간의 유사성을 검정하는 방법.
예) 전통적 교수법에 의한 학급효과와 새로운 교수법에 의한 학습효과에 차이가 있는지를 비교하고자 할 때,
HO : 전통적 교수법과 새로운 교수법에 의한 학업점수의 차이는 없다.
HA : 전통적 교수법과 새로운 교수법에 의한 학업점수의 차이가 있다.
3. 분산분석(Analysis of variance: ANOVA)
3개 이상의 모집단을 비교하는 경우에 사용하는 통계적 방법으로 분산의 원인이 집단간 차이에 기인한 것이지를 분석하는 방법.
기본가정
(1) 종속변수가 양적변수이어야 한다.
(2) 각 집단에 해당되는 모집단의 분포가 정규분포이어야 한다.
(3) 각 집단에 해당되는 모집단의 분산이 같아야 한다.
예) 교수법의 수준을 전통적 교수법, 시청각 교수법, 개인 교수법에 따라 초등학교 2학년 학생에게 수업을 실시한 후 각 교수법에 따른 산수능력의 차이가 있는지를 알아보려는 경우,
HO : μj = μj\'
HA : μj ≠ μj\'
4. X2 검정
종속변수가 양적변수가 아니라 질적 변수인 경우, X2 분포를 사용하여 통계적 검정 방법
기본가정
(1) 종속변수가 명명척도에 의한 질적변수이거나 최소한 범주변수이어야 한다.
(2) 각 범주에 포함되어 있는 도수인 획득도수와 각 범주에 포함될 수 있다고 기대되는 기대도수가 5보다 작은 칸(cell)아 전체 칸 수의 20%이하여야 한다.
(3) 각 칸에 떨어져 있는 도수는 각각 독립적이어야 한다.
1) 집단비교(동질성 연구)
여러 모집단으로부터 각각의 표본을 추출하여 각 모집단의 속성이 유사한가를 검정하는 방법.
예) 산아제한에 대한 성인 남녀간의 찬반 여부에 차이가 있는지를 검정할 때
HO : 산아제한에 대해 찬성하는 남녀의 비율은 같다.
HA : 산아제한에 대해 찬성하는 남녀의 비율은 다르다.
2) 상관연구(상관성 연구)
한 모집단으로부터 하나의 표본이 추출되어 표본의 각 사례에서 두 변수를 관찰하여 두 변수가 서로 관계가 있는지를 검정하는 방법.
예) 성별과 토지공개념에 대한 응답과의 상관관계를 검정할 때
HO : 성별과 토지공개념에 대한 응답과는 관계가 없다.
HA : 성별과 토지공개념에 대한 응답과는 관계가 없다.
참고문헌
ⅰ. 김연형·고태욱·최정호, 통계분석 방법과 응용
ⅱ. 부산대학교 통계학과 자료실, 쉬운 통계학 - 유의성 검증의 유의성
ⅲ. 오창혁·신재경·오광식·우정수·이인석·김영훈·문승호·신양규 공저, 표본조사, 교우사
ⅵ. 윤상운, 실용 통계학 자유아카데미
ⅴ. 형설출판사, 경상계열을 위한 통계학
ⅵ. 허명회, 통계적 개념, 방법, 응용 자유아카데미

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