[Basic Statistics : CH 7. 두 모집단 간의 추론 ] 두 모집단의 평균 차이에 대한 가설 검정 ( 대응 표본 / 독립 표본 ) , 두 모집단의 비율 차이에 대한 가설 검정

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CH7. 두 모집단 간의 추론 

- 실제로는 한개의 집단을 비교하는게 아니라, 두 모집단 간을 추론하는 경우가 많이 생긴다. 

01 . 두 모집단의 평균 차이에 대한 가설 검정 ( 대응 표본 )

001. 대응 표본 ( paired sample )

: 사전 사후 검사에 많이 사용함

: 두 모집단으로부터 표본을 각각 추출하는데, 표본을 구성하는 인자가 짝을 지여서 연관되는 것을 의미

: 모집단 사전 사후 검사 A , B 는 다른 모집단이지만, 표본이 연관이 있다. ( 사실은 같은 사람 .. )

 

 

002. 표본 통계량과 표준 오차

003. 가설 검정

 

 

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02. 두 모집단의 평균 차이에 대한 가설 검정 ( 독립 표본 )

001. 독립 표본의 모수와 통계량

 

002. 왜 표본의 분산을 고려해야하는 가?

- 표본 a / 표본 b가 충분할 수 도있고 부족할 수 도있다.

- 분산을 아는 것은 중요하다.

   why ?  : 분산이 서로 다르다면, 어떤 영향을 주는지 모름.

              따라서, 분산이 같은 경우와 분산이 다른경우로 나누어 생각해야함.

- 즉 분산을 아는가? 모르는가 ? 는 중요하다. 

 

003. 독립표본은 표본의 개수와 분산의 동일성 여부에 따라 4가지 경우로 구분

1. 표본의 개수가 충분하고, 모분산이 동일한 경우

 

2. 표본의 개수가 충분하고, 모분산이 동일성을 모르는 경우

 

3. 표본의 개수가 충분하지 않고, 모분산이 동일한 경우

 

4. 표본의 개수가 충분하지 않고, 모분산이 동일성을 모르는 경우

 

** 충분의 기준 : 중심극한정리로 인해 30개이상이라고 생각

 

004. 표본의 개수가 충분하고, 모분산이 동일한 경우

 

005. 표본의 개수가 충분하고, 모분산이 동일성을 모르는 경우

 

006. 표본의 개수가 충분하지 않고, 모분산이 동일한 경우

가정 : 두 모집단이 정규분포이거나 정규분포와 비슷하다.

006. 표본의 개수가 충분하지 않고, 모분산이 동일한 경우

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03. 두 모집단의 비율 차이에 대한 가설 검정

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공부 교재 : 제대로 시작하는 기초통계학 

사회조사분석사

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