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학교 간에는 성의식의 평균점수가 통계적으로 유의미하게 차이가 난다고 할 수 있다. 추리통계(Inferential Statistics)
1. 추리통계의 기본원리: 표집분포
2. 모수치 추정
3. 가설 검증
4. t-검정(t-test)
5. 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)
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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 distribution 혹은 표본분포)
6. 통계적 유의성 검증(가설검증)의 기본논리
7.
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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
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가설과 근접해 있으면 영가설을 채택할 것이다. 그렇지 않고 통계치가 q보다 매우 크거나, 또는 q보다 현저히 작을때는 영가설을 채택할 수가 없다. 그러므로 영가설을 기각하는 영역은 확률분포의 양측에 있게 된다. 이처럼 가설검증의 기각
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분포를 이룬다고 한다. 그러나 모집단이 정규분포가 아닐 때에도 모집단의 분포에 관계없이 표본의 크기 Ν이 증가하면 표본분포는 평균이 μ이고 표준오차 인 정규분포에 접근한다(중심극한의 정리).
3) 가설검증
추리통계학은 모집단에 관한
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