목차
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1. 「행정계량분석」 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구 문제
2. 무작위 표본추출의 다섯 가지 방법
3. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법
4 출처 및 참고문헌
1. 「행정계량분석」 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구 문제
2. 무작위 표본추출의 다섯 가지 방법
3. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법
4 출처 및 참고문헌
본문내용
다. 둘째, 분산은 데이터의 분산 정도를 나타내는 지표이며, 데이터가 퍼져 있는 정도를 알 수 있다. 셋째, 분산은 데이터의 단위에 영향을 받으며, 단위가 다른 데이터를 비교할 때 주의가 필요하다.
분산의 장점은 다음과 같다.
첫째, 데이터가 어떻게 분산되어 있는지 파악할 수 있다. 둘째, 분산을 이용하여 데이터 간의 차이를 정량적으로 파악할 수 있다.
분산의 단점은 다음과 같다.
첫째, 계산이 복잡하고 이해하기 어려울 수 있다. 둘째, 극단값(outliers)에 민감하게 반응한다. 셋째, 데이터가 불균형한 경우, 분산의 값이 왜곡될 수 있다.
분산은 다음과 같이 계산할 수 있다.
① 모집단의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 데이터의 개수로 나눈다.
분산 = (Σ(X-μ)²) / N
② 표본의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 (표본 데이터의 개수-1)로 나눈다.
분산 = (Σ(X-x)²) / (n-1)
(3) 표준편차
표준편차(Standard Deviation)는 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 지표 중 하나로, 분산과 함께 가장 많이 사용되는 통계학적 지표다. 분산과 달리, 단위가 동일하므로 데이터의 단위에 영향을 받지 않는다.
표준편차의 의의는 데이터의 분산 정도를 알려주는 지표다. 분산과 마찬가지로 데이터가 평균값 주위에 집중되어 있는지, 데이터가 어떤 양상을 가지고 있는지를 파악하는 데에 사용된다.
표준편차의 특징은 다음과 같다.
첫째, 표준편차는 분산과 마찬가지로 대표적인 중심 경향성 지표 중 하나다. 둘째, 표준편차는 데이터가 얼마나 분산되어 있는지를 나타내는 지표다. 셋째, 데이터의 단위에 영향을 받지 않으므로, 단위가 다른 데이터를 비교할 때 용이하다.
표준편차의 장점은 다음과 같다.
첫째, 데이터의 분산 정도를 파악할 수 있다. 둘째, 평균값에서 얼마나 떨어져 있는지를 알 수 있어 데이터의 특징을 파악하는 데 용이하다.
표준편차의 단점은 다음과 같다.
첫째, 분산과 마찬가지로 극단값(outliers)에 민감하게 반응한다. 둘째, 데이터가 불균형한 경우, 표준편차의 값이 왜곡될 수 있다.
표준편차는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
① 모집단의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 데이터의 개수로 나눈 뒤 제곱근을 취한다.
표준편차 = √(Σ(X-μ)² / N)
② 표본의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 (표본 데이터의 개수-1)로 나눈 뒤 제곱근을 취한다.
표준편차 = √(Σ(X-x)² / (n-1))
4 출처 및 참고문헌
김응렬, 고려대학교출판부, 사회조사방법론의 이해, 2004.02.20.
두산백과 두피디아_“무작위표본추출의 종류”
- 한국농어민신문, http://packer.or.kr/04_board/05_news_read.asp?page_num=1&SIte
m=&SText=&idx=4969
행정계량분석. 문병기 지음. 출판문화원. 2023년
분산의 장점은 다음과 같다.
첫째, 데이터가 어떻게 분산되어 있는지 파악할 수 있다. 둘째, 분산을 이용하여 데이터 간의 차이를 정량적으로 파악할 수 있다.
분산의 단점은 다음과 같다.
첫째, 계산이 복잡하고 이해하기 어려울 수 있다. 둘째, 극단값(outliers)에 민감하게 반응한다. 셋째, 데이터가 불균형한 경우, 분산의 값이 왜곡될 수 있다.
분산은 다음과 같이 계산할 수 있다.
① 모집단의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 데이터의 개수로 나눈다.
분산 = (Σ(X-μ)²) / N
② 표본의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 (표본 데이터의 개수-1)로 나눈다.
분산 = (Σ(X-x)²) / (n-1)
(3) 표준편차
표준편차(Standard Deviation)는 데이터가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 지표 중 하나로, 분산과 함께 가장 많이 사용되는 통계학적 지표다. 분산과 달리, 단위가 동일하므로 데이터의 단위에 영향을 받지 않는다.
표준편차의 의의는 데이터의 분산 정도를 알려주는 지표다. 분산과 마찬가지로 데이터가 평균값 주위에 집중되어 있는지, 데이터가 어떤 양상을 가지고 있는지를 파악하는 데에 사용된다.
표준편차의 특징은 다음과 같다.
첫째, 표준편차는 분산과 마찬가지로 대표적인 중심 경향성 지표 중 하나다. 둘째, 표준편차는 데이터가 얼마나 분산되어 있는지를 나타내는 지표다. 셋째, 데이터의 단위에 영향을 받지 않으므로, 단위가 다른 데이터를 비교할 때 용이하다.
표준편차의 장점은 다음과 같다.
첫째, 데이터의 분산 정도를 파악할 수 있다. 둘째, 평균값에서 얼마나 떨어져 있는지를 알 수 있어 데이터의 특징을 파악하는 데 용이하다.
표준편차의 단점은 다음과 같다.
첫째, 분산과 마찬가지로 극단값(outliers)에 민감하게 반응한다. 둘째, 데이터가 불균형한 경우, 표준편차의 값이 왜곡될 수 있다.
표준편차는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
① 모집단의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 데이터의 개수로 나눈 뒤 제곱근을 취한다.
표준편차 = √(Σ(X-μ)² / N)
② 표본의 경우: 모든 데이터와 산술평균값의 차이를 제곱한 후, 모든 값의 합계를 (표본 데이터의 개수-1)로 나눈 뒤 제곱근을 취한다.
표준편차 = √(Σ(X-x)² / (n-1))
4 출처 및 참고문헌
김응렬, 고려대학교출판부, 사회조사방법론의 이해, 2004.02.20.
두산백과 두피디아_“무작위표본추출의 종류”
- 한국농어민신문, http://packer.or.kr/04_board/05_news_read.asp?page_num=1&SIte
m=&SText=&idx=4969
행정계량분석. 문병기 지음. 출판문화원. 2023년
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