통계학 의의, 통계학 기본개념, 통계학 자료유형, 통계학 변인, 통계학 대표값과 산포도, 통계학 그래프, 통계학 도수분포표, 통계학 방법, 제언
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- 목차
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Ⅰ. 서론
Ⅱ. 통계의 정의
Ⅲ. 통계학의 의의
Ⅳ. 통계학의 기본개념
1. 모집단(population)
2. 표본(sample)
1) 기술통계학(Descriptive Statistics)
2) 추측통계학(Inferential Statistics)
3) 명명 또는 유목척도(nominal scale)
4) 서열 또는 순위 척도(ordinal scale)
5) 등간 또는 등간 척도(interval scale)
6) 비율 척도(ratio scale)
Ⅴ. 통계학의 자료유형
Ⅵ. 통계학의 변인
Ⅶ. 통계학의 대표값과 산포도
1. 대표값과 평균
1) 변량
2) 대표값
3) 대표값의 종류
4) 가평균을 이용한 평균 구하기
2. 표준편차
1) 산포도
2) 편차
3) 분산
4) 표준편차
Ⅷ. 통계학의 그래프
1. 그래프의 정의와 기능
1) 그래프
2) 그래프의 기능
2. 그래프의 종류
1) 막대그래프(bar graph)
2) 선그래프(line graph)
3) 히스토그램(histogram)
4) 절선도표(polygon)
Ⅸ. 통계학의 도수분포표
1. 도수분포표(Frequency table)작성
1) 자료의 수
2) 계급구간의 수(=n)
3) 도수분포표
2. 도수분포표를 통한 기초통계량
1) 평균(mean)
2) 분산(variance)
3) 표준편차(standard deviation)
3) 중앙값(median)
5) 사분위수(Quartile)
Ⅹ. 통계학의 방법
1. 기술을 위한 통계적 방법
1) 집중경향
2) 변산도
3) 상관관계
4) 정상분포(정규분포)
2. 추리를 위한 통계적 방법
1) 표본분포와 표준오차
2) 평균치의 표준편차와 표준오차
3) 가설검증
Ⅺ. 결론 및 제언
참고문헌
- 본문내용
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통계학은 불확실한 현상을 대상으로 하여 그와 관련된 자료를 수집하여 정리․분석하고 추론하고 예측하는 방법을 다루는 학문이며, 관찰과 실험결과를 토대로 한 귀납적 사고를 근간으로 한다. 자료산출을 위한 설계와 자료의 수집, 수집된 자료의 특성과 규칙의 탐색, 그리고 수학적 모델의 적용결과에 대한 해석이 통계적 사고의 핵심적 요소가 되며, 이들 요소는 모두 문맥(context)에 상당히 의존되며 입문 수준에서는 수학이 거의 포함되지 않는 특성을 지니고 있다.
통계적 사고란 명확한 목적의식을 가지고 자료를 만들고(수를 만들고), 수집하고, 처리․분석하며, 의사결정을 하는 일련의 전 과정을 일컫는다. 이를 위해서, 구체적으로 살펴보면, 집합적 사고에 근거하여 의미 있고 체계적인 분류를 행해야 하며, 자료 정리 시에는 추상화․이상화․수량화 과정을 경험하게 되며, 자료 처리 또는 정보화 할 때에는 자연스럽게 의미 있는 연산자를 선택하고, 목적 또는 주제가 의식 속에 내재해 있는 상태에서 수 처리를 해야 한다. 즉 수 감각에서 순수 수학적인 감각뿐만 아니라 가치와 목적(주제)은 살아 있어야 올바른 통계적 사고를 형성시킬 수 있으며, 통계적으로 가치 있는 교육이 될 것이다. 그래서 통계적 기본 과정들에 대해 많은 고민과 생각을 해야 할 것이다.
- 참고문헌
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김종호 외 : 확률론 입문, 교우사
더렐허프 지음, 김정흠 옮김 : 재미있는 통계이야기
박창순(2001) : 통계학개론, 동서문화원
박희창(2005) : 통계정보분석의 실체, 자유아카데미
정한영(1995) : 통계학사 개론, 한림대학교출판부
한국 통계학회 지음 : 자유아카데미
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