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제1장 데이터와 통계학
제2장 데이터 수치 요약
제3장 확률과 확률변수
제4장 확률분포와 표본분포
제5장 통계적 추정
제6장 통계적 가설검정
제7장 통계적 비교
제8장 통계모형:상관분석과 회귀분석
제9장 범주형 데이터의 분석
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신뢰구간:
(6) 소표본에서 가설검정 (two-sample t-test)
① 가정: 두 모집단이 각각 정규분포에 따른다. 두 모분산이 같다.
② 귀무가설이 맞다는 가정에서 검정통계량의 분포:
9.3 대응비교(paired comparison)
(1) 실험 환경: Block 내에서 실험단위는 동
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가설이며, 이 가설이 받아들여지지 않을 때 대신 받아들여지기 때문에 대체 가설이 있다.
유의 수준은 통계로 나타낼 가능성이 높으므로 임계값은 주어진 수준에서 귀무 가설을 선택하고 거부하는 기준이 되므로 위에서 언급한 대로 표본의
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가설을 채택한다.
11. 거주 지역을 대도시, 중소도시, 농촌으로 나눈 뒤, 무작위 표본추출을 통해 총 90명의 표본을 추출하고 그들의 학력을 조사하였더니 결과가 다음의 도수분포표와 같았다고 한다. 이 도수분포표를 이용해 χ2-검정을 실시할
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가설구성 시 주 고려사항
4) 가설의 종류
(1) 영가설(null hypothesis)
(2) 실험가설(research hypothesis)
3. 조작적 정의
1)의의
2) 조작적 정의의 중요성 및 문제점
4. 이론(theory)
1) 의의
2) 이론의 기능
5. 모집단과 표본
1) 모집단(populatio
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표본으로 뽑아 한 학기 동안의 지역사회 참여시간을 조사하였더니 평균이 37시간이었다. 표준오차를 2.5시간이라고 가정하고, “모집단 평균이 30시간이 아니다”라는 대립가설을 세운 다음 유의수준 0.05에서 가설검정을 하려고 한다. 표준화
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가설 내 독립변수를 조작함으로 인해 종속변수의 변화 정도에 영향을 미칠 수 있는 것으로 인과관계의 충족 정도를 말하는 것이다.
1) 대상자 선택편중
selection bias라고도 하는 대상자 선택편중은 비무작위 표본이 무작위 표본이라고 생각하
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가설의 부정에 실패(=귀무가설 채택)가 갖는 의미
⇒ 귀무가설을 증명한 것이 아니라 다만 연구가설을 받아들일만한 증거를
찾는데 실패한 것임을 의미, 즉 현재의 표본조사 결과만으로는 귀무
가설을 기각하기에 통계적 증거가 충분하지 못
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표본평균들이 매우 작은 차이를 보이면, 가 사실일 가능성이 크다고 생각하고, 표본평균들이 차이가 크면 보다는 가 사실일 가능성이 더 크다고 생각할 수 있다.
가설검정과정에서 표본 평균간의 차이 뿐만아니라 각 표본 내의 변동도 고려해
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어떤 가정을 만족해야 하는지 기술하시오(6점).
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점).
9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점)
참고문헌
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