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통계적 유의성 검증은 사용되는 통계치에 따라 원리가 약간씩 달라지지만 기본절차는 같다) Ⅰ. 추리통계
1. 통계적 추론
2. 무작위표집(random sampling)과 통계적 추론
3. 통계적 추론(추정)
4. 통계적 추론의 논리
5. 표집분포(sampling di
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통계학
ⅵ. 허명회, 통계적 개념, 방법, 응용 자유아카데미 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 추리통계의 정의와 기본개념
1. 추리통계의 정의와 목적
2. 추리통계를 위한 기본개념
1) 모집단분포, 표본분포, 표집분포
2) 중심극한정리(central limit theorem)
Ⅲ
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통계적으로 유의미하게 나타나므로, 세 학교 가운데 적어도 두 학교 간에는 성의식의 평균점수가 통계적으로 유의미하게 차이가 난다고 할 수 있다. 추리통계(Inferential Statistics)
1. 추리통계의 기본원리: 표집분포
2. 모수치 추정
3. 가
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통계
(1) 도수 분포와 그래프
(2) 중심 경향값
(3) 분산도(variation)
(4) 상관(correlation)
(5) 단순회귀분석
4. 추리통계를 위한 기본 개념
(1) 확률과 이항분포
(2) 정규 분포
(3) 모집단분포, 표본분포, 표집분포
(4) 가설검정
5. 추리통계
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통계의 기초
1. 통계의 기능
(1) 통계의 의의
(2)현상의 요약․기술 기능
(3) 귀납적 추리 기능
2. 전집과 표집
3. 통계적 방법
1) 추리통계 2) 기술통계
4. 표집분포
2부. 척도의 종류
1. 명명(命名)척도 2. 서열(序列)척
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