통계 분석 소개
통계는 비즈니스 분석에서 과학 연구에 이르기까지 모든 분야의 데이터 중심 의사 결정의 중추를 형성합니다.핵심적으로 통계 분석은 두 가지 주요 목적을 제공합니다. 데이터에서 일어난 일을 설명하고 미래에 일어날 수있는 일에 대한 정보에 입각 한 예측을합니다.
통계 분야는 광범위하게 설명 통계와 추론 통계의 두 가지 주요 지점으로 나뉩니다.각각은 뚜렷한 목적을 제공하며 다른 방법론을 사용하여 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출합니다.비즈니스 분석가, 연구원, 학생 또는 데이터 과학 전문가이든 데이터를 사용하는 사람에게는 각 유형을 사용하는시기와 방법을 이해하는 것이 필수적입니다.
이 포괄적 인 가이드는 두 가지 유형의 통계, 응용 프로그램, 차이점을 모두 탐색하며 이러한 기본 개념을 마스터하는 데 도움이되는 실제 사례를 제공합니다.이 기사가 끝나면 특정 데이터 분석 요구에 올바른 통계적 접근 방식을 적용하는 방법을 명확하게 이해할 수 있습니다.
설명 통계는 무엇입니까?
설명 통계는 데이터 세트의 주요 특성을 요약, 구성 및 설명하는 데 사용되는 수학 기술입니다.그들은 더 많은 인구에 대한 추론없이 데이터의 스냅 샷을 제공합니다.설명 통계를 데이터 분석의 "발생한 일"부분으로 생각하십시오.
설명 통계의 주요 구성 요소
중심 경향의 측정
이 통계는 데이터 세트의 중심 또는 일반적인 값을 식별합니다.
- 평균 (평균) : 모든 값의 합은 관찰 수로 나눈 값
- 중앙값 : 데이터가 순서대로 배열 될 때의 중간 값
- 모드 : 데이터 세트에서 가장 자주 발생하는 값
변동성 측정 (스프레드)
이 통계는 데이터 포인트가 어떻게 확산되는지 설명합니다.
- 범위 : 최고치와 가장 낮은 값의 차이
- 분산 : 평균과 제곱 차이의 평균
- 표준 편차 : 분산의 제곱근, 평균에서 전형적인 편차를 나타냅니다.
- 사 분위수 (IQR) : 25 번째와 75 번째 백분위 수의 범위
모양의 측정
데이터의 분포 패턴을 설명합니다.
- 왜곡 : 데이터가 대칭 적으로 분포되어 있는지 또는 한쪽으로 기울어든지 나타냅니다.
- 첨도 : 분포의 "꼬리"를 측정합니다
설명 통계의 유형
일 변량 분석
여기에는 한 번에 하나의 변수를 분석하는 것이 포함됩니다.예를 들어, 데이터베이스에서 고객의 평균 연령 또는 교실에서 시험 점수 분포를 검사합니다.
이변 량 분석
이것은 광고 지출과 판매 수익 사이의 상관 관계와 같은 두 변수 간의 관계를 조사합니다.
다변량 분석
이는 데이터 내에서 복잡한 관계를 이해하기 위해 여러 변수를 동시에 고려합니다.
설명 통계의 실제 예
고객 구매 행동을 분석하는 소매 회사를 고려하십시오.
- 평균 구매 금액 : 거래 당 $ 87.50
- 중간 구매 금액 : $ 65.00 (일부 고 부가가치 이상)
- 표준 편차 : $ 45.20 (구매 금액의 상당한 변화를 나타내는)
- 가장 일반적인 구매 범주 : 전자 장치 (모드)
이러한 설명 통계는 향후 구매에 대한 예측없이 고객 행동 패턴에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다.
추론 통계는 무엇입니까?
추론 통계는 샘플 데이터를 사용하여 더 많은 인구에 대한 교육받은 추측, 예측 또는 추론을합니다.관찰 한 내용을 설명하는 설명 통계와 달리, 추론 통계는 즉각적인 데이터를 넘어 확장되는 결론을 도출하는 데 도움이됩니다.
추론 통계의 핵심 개념
인구 대 샘플
- 인구 : 공부하고 싶은 그룹 전체 (예 : 전 세계 모든 고객)
- 샘플 : 실제로 관찰 한 인구의 하위 집합 (예 : 데이터베이스에서 1,000 명의 고객)
샘플링 분포
샘플링 프로세스를 여러 번 반복 한 경우 통계의 이론적 분포 (평균과 같은).
통계적 추론
모집단 매개 변수에 대한 결론을 내리기 위해 샘플 데이터를 사용하는 과정.
추론 통계의 주요 방법
가설 테스트
여기에는 인구 매개 변수에 대한 가정을 테스트하는 것이 포함됩니다.
- 귀무 가설 (H₀) : 효과 나 차이가 없다는 가정
- 대체 가설 (Hoth) : 효과 또는 차이가 있다는 가정
- p- 값 : 귀무 가설이 사실 인 경우 관찰 된 결과를 얻을 확률
- 유의 수준 (α) : 통계적 유의성을 결정하기위한 임계 값 (일반적으로 0.05)
신뢰 구간
이들은 실제 모집단 매개 변수가 떨어질 수있는 다양한 값을 제공합니다.예를 들어, "우리는 실제 평균 고객 만족도 점수가 7.2에서 8.1 사이라고 95% 확신합니다."
회귀 분석
이 기술은 변수 간의 관계를 조사하고 결과를 예측할 수 있습니다.
- 간단한 선형 회귀 : 다른 변수를 기준으로 한 변수를 예측합니다.
- 다중 회귀 : 여러 변수를 기반으로 결과를 예측합니다.
분산 분석 (ANOVA)
이것은 그룹 평균 사이에 상당한 차이가 있는지 여부를 테스트합니다.
추론 통계의 유형
파라 메트릭 테스트
이들은 귀하의 데이터가 특정 분포를 따른다고 가정합니다 (일반적으로 정상).
- 수단을 비교하기위한 t- 검정
- 여러 그룹을 비교하기위한 ANOVA
- 선형 관계에 대한 피어슨 상관 관계
비모수 적 테스트
이들은 특정 분포를 가정하지 않습니다.
- Mann-Whitney U 테스트
- Kruskal-Wallis 테스트
- Spearman 상관 관계
추론 통계의 실제 예
동일한 소매 회사 예제 사용 :
- 가설 테스트 :“남성과 여성 고객 간의 구매 금액에는 큰 차이가 있습니까?”
- 신뢰 구간 :“우리는 모든 고객의 실제 평균 구매 금액이 $ 82.30에서 $ 92.70 사이라고 확신합니다.”
- 회귀 분석 : "광고 지출이 1 달러 인마다 월별 판매가 $ 3.50 증가 할 것으로 예상됩니다."
설명 적 통계와 추론 통계의 주요 차이점
이 두 통계 분지의 차이점을 이해하는 것은 데이터 분석에서 적절한 적용을 위해 중요합니다.
목적과 범위
설명 통계
- 목적 : 관찰 된 데이터를 요약하고 설명합니다
- 범위 : 수집 한 데이터로 제한됩니다
- 초점 : 샘플에서 일어난 일
추론 통계
- 목적 : 인구에 대한 예측과 일반화를하십시오
- 범위 : 샘플을 넘어 확장되어 더 넓은 결론을 내립니다
- 초점 : 더 큰 인구에 대해 무엇이 사실 일 수 있는지
데이터 요구 사항
설명 통계
- 수집 방법에 관계없이 모든 데이터 세트에서 작업 할 수 있습니다.
- 샘플링 방법에 대한 가정이 없습니다
- 샘플과 인구와 함께 작동합니다
추론 통계
- 인구의 대표 샘플링이 필요합니다
- 데이터 배포 및 샘플링 방법에 대한 가정
- 주로 샘플 데이터와 함께 인구 특성을 유추합니다
복잡성과 해석
설명 통계
- 일반적으로 간단한 계산
- 결과는 직접 해석 할 수 있습니다
- 확률 진술이 관련이 없습니다
추론 통계
- 더 복잡한 통계 절차
- 결과는 신중한 해석이 필요합니다
- 확률과 불확실성이 포함됩니다
위험과 한계
설명 통계
- 해석의 오류 위험이 낮습니다
- 사용 가능한 데이터 범위에 의해 제한됩니다
- 데이터 세트 이상으로 예측할 수 없습니다
추론 통계
- 샘플링 변동성으로 인한 오류 위험이 높습니다
- 유형 I 및 유형 II 오류가 적용됩니다
- 더 넓은 응용 프로그램이지만 불확실성이 있습니다
각 유형을 사용하는시기
설명 적 통계와 추론 통계 중에서 선택하는 것은 연구 목표, 데이터 특성 및 답변하려는 질문에 따라 다릅니다.
다음과 같은 경우 설명 통계를 사용하십시오.
데이터 요약
경영진 요약 또는 데이터 보고서 작성과 같은 데이터 세트 특성에 대한 명확한 개요를 제시 해야하는 경우.
데이터 탐색
데이터 분석의 초기 단계에서 패턴을 이해하고 이상치를 식별하며 데이터 품질을 평가하십시오.
샘플 내 그룹 비교
더 광범위한 일반화없이 기존 데이터의 다른 세그먼트를 비교하려는 경우.
시각화 생성
이해 관계자에게 결과를 전달하기 위해 차트, 그래프 및 대시 보드를 개발할 때.
품질 관리
프로세스를 모니터링하고 데이터를 보장 할 때 지정된 표준을 충족합니다.
다음과 같은 경우 추론 통계를 사용하십시오.
예측
역사적 데이터를 기반으로 미래의 추세 또는 결과를 예측 해야하는 경우.
가설 테스트
과학적 검증이 필요한 관계 또는 차이에 대한 구체적인 가정이있을 때.
인구에 일반화
샘플이 더 큰 그룹을 나타내고 더 넓은 결론을 내릴 때.
원인과 결과를 확립합니다
한 변수의 변경이 다른 변수의 변경 사항을 결정 해야하는 경우.
비즈니스 결정
재정적 영향으로 전략적 선택을 뒷받침하기 위해 통계적 증거가 필요한 경우.
실제 응용 프로그램
이러한 통계적 방법이 다양한 분야에 어떻게 적용되는지 이해하면 실질적인 중요성을 설명하는 데 도움이됩니다.
비즈니스 및 마케팅
설명 통계 응용 프로그램 :
- 고객 세분화 분석
- 영업 성과보고
- 웹 사이트 트래픽 분석
- 직원 만족도 조사
추론 통계 응용 프로그램 :
- 시장 연구 및 소비자 행동 예측
- 웹 사이트 최적화를위한 A/B 테스트
- 판매 예측 모델
- 고객 수명 가치 예측
의료 및 의학
설명 통계 응용 프로그램 :
- 환자 인구 통계 분석
- 질병 유병률보고
- 치료 결과 요약
- 병원 성과 지표
추론 통계 응용 프로그램 :
- 임상 시험 효과 성 테스트
- 질병 위험 요인 식별
- 치료 비교 연구
- 역학 연구
교육 및 연구
설명 통계 응용 프로그램 :
- 학생 성과 분석
- 커리큘럼 효과 평가
- 자원 할당보고
- 제도적 벤치마킹
추론 통계 응용 프로그램 :
- 교육 개입 효과
- 표준화 된 시험 점수 예측
- 학습 결과 평가
- 연구 가설 테스트
기술 및 데이터 과학
설명 통계 응용 프로그램 :
- 시스템 성능 모니터링
- 사용자 행동 분석
- 데이터 품질 평가
- 기능 엔지니어링
추론 통계 응용 프로그램 :
- 기계 학습 모델 검증
- 예측 분석
- 통계적 유의성 테스트
- 신뢰 구간 추정
피해야 할 일반적인 실수
초보자와 숙련 된 분석가 모두 통계적 함정에 빠지면서 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다.
설명 통계 실수
수단에 대한 과잉
데이터를 설명하기 위해 평균 만 사용하는 것은 특히 왜곡 된 분포에서 오해의 소지가있을 수 있습니다.항상 평균과 함께 중앙값과 모드를 고려하십시오.
데이터 배포를 무시합니다
데이터 배포의 형태를 조사하지 않으면 부적절한 통계적 선택과 결과의 잘못된 해석이 발생할 수 있습니다.
상관 관계 대 원인
설명 통계는 변수 간의 관계를 보여줄 수 있지만 적절한 실험 설계 없이는 원인을 설정할 수는 없습니다.
추론 통계 실수
부적절한 샘플 크기
너무 작은 샘플을 사용하면 신뢰할 수없는 결과와 가설 테스트에 실패 할 수 있습니다.
가정 위반
많은 추론 테스트에는 데이터 분포에 대한 구체적인 가정이 필요합니다.이러한 가정을 위반하면 결론을 무효화 할 수 있습니다.
P- 하킹
통계적으로 중요한 결과를 달성하기위한 데이터 또는 분석 방법을 조작하는 것은 과학적 무결성을 훼손하는 심각한 윤리적 위반입니다.
신뢰 구간을 잘못 해석합니다
95% 신뢰 구간이 실제 값이 특정 샘플의 간격 내에있을 확률이 95% 있다는 것을 의미하지는 않습니다.
샘플 범위를 넘어 일반화
샘플 특성과 크게 다른 인구에 대한 추론.
두 유형의 모범 사례
데이터 품질 평가
통계 분석을 수행하기 전에 항상 완전성, 정확성 및 일관성에 대해 데이터를 검사하십시오.
적절한 방법 선택
데이터 유형, 배포 및 연구 목표와 일치하는 통계 방법을 선택하십시오.
명확한 의사 소통
현재의 결과는 청중이 이해할 수있는 방식으로 정확성을 유지하면서 불필요한 전문 용어를 피합니다.
검증 및 확인
가능한 경우 대체 방법을 사용하여 결과를 교차 확인하고 중요한 분석을 위해 동료 검토를 찾으십시오.
고급 고려 사항 및 최신 응용 프로그램
두 접근 방식의 통합
실제로, 설명적이고 추론 적 통계는 종종 포괄적 인 데이터 분석 프로젝트에서 함께 작동합니다.일반적인 워크 플로우에는 다음과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 특성을 이해하기 위해 설명 통계를 사용한 탐색 데이터 분석 (EDA)
- 설명 적 통찰력에 기초한 가설 형성
- 가설을 검증하기 위해 추론 적 방법을 사용한 통계 테스트
- 결과 해석은 포괄적 인 이해를 위해 두 가지 접근법을 결합합니다
기술 및 통계 소프트웨어
R, Python, SPSS 및 SAS와 같은 최신 통계 소프트웨어 패키지는 복잡한 통계 분석을보다 접근하기 쉽게 만들었습니다.그러나 기본 원칙을 이해하는 것은 적절한 적용 및 해석에 여전히 중요합니다.
빅 데이터 고려 사항
빅 데이터의 출현으로 전통적인 통계적 접근 방식은 새로운 도전에 직면합니다.
- 계산 복잡성 : 대형 데이터 세트에는 효율적인 알고리즘이 필요합니다
- 통계적 중요성 대 실제적 중요성 : 대규모 샘플의 경우 작은 차이도 통계적으로 유의미할 수 있습니다.
- 데이터 품질 문제 : 더 큰 데이터 세트에는 종종 더 많은 소음과 결 측값이 포함됩니다.
결론
설명 적 통계와 추론 통계의 구별은 데이터 분석에 접근하는 방법의 기본적인 분열을 나타냅니다.설명 통계는 데이터가 수집 한 특정 관찰에 대해 우리에게 알려주는 것을 이해하기위한 토대를 제공합니다.데이터 세트 내에서 패턴, 트렌드 및 특성을 식별하는 데 도움이되는 명확하고 해석 가능한 요약을 제공합니다.
반면에 추론 적 통계를 통해 우리는 즉각적인 데이터를 넘어 이해를 확장하여 더 큰 인구에 대한 교육적 예측과 일반화를 할 수 있습니다.이 능력은 과학 연구, 비즈니스 의사 결정 및 정책 개발에 필수적입니다.
성공적인 통계 분석의 핵심은 다른 방법보다 한 가지 접근 방식을 선택하는 것이 아니라 각 방법을 언제, 어떻게 적절하게 적용 할 것인지 이해하는 데 있습니다.설명 통계는 일반적으로 추론 분석에 앞서 가설 형성 및 방법 선택에 대한 토대를 제공해야합니다.함께 데이터에서 의미있는 통찰력을 추출하기위한 포괄적 인 툴킷을 형성합니다.
모든 부문에서 데이터가 계속 증가함에 따라 설명 적 통계와 추론 통계를 효과적으로 사용하는 능력은 점점 더 가치가 있습니다.고객 행동을 분석하거나 과학적 연구를 수행하거나 전략적 비즈니스 결정을 내릴 때 이러한 통계 기초를 마스터하면 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 능력이 향상됩니다.
통계 분석은 예술과 과학이라는 것을 기억하십시오.수학적 기초는 엄격하고 신뢰성을 제공하지만 결과의 해석과 적용은 분석이 수행되는 맥락에 대한 판단, 경험 및 깊은 이해가 필요합니다.기술적 능력을 비판적 사고와 결합함으로써 통계 분석의 모든 힘을 활용하여 정보에 입각 한 의사 결정을 주도하고 해당 분야의 지식을 발전시킬 수 있습니다.
새로운 방법과 기술이 계속 발전함에 따라 학습 통계의 여정이 진행 중입니다.그러나 설명 및 추론 통계의 기본 원칙은 일정하게 유지되며, 더 고급 통계 기술과 기계 학습 및 인공 지능과 같은 새로운 분야에 대한 견고한 기초를 제공합니다.
