기술(descriptive)통계와 추리(inferential)통계의 뜻

 

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통계 공부를 처음 시작하면 낯선 용어를 한꺼번에 접한다.

이름을 보면 대강 그 뜻을 알 거 같기도 한데 그냥 넘어가는 건 왠지 찜찜하다.

기술통계와 추리통계도 그 중 하나다.

 

 

기술통계 (Descriptive statistics)

: 수집한 자료의 특성을 쉽게 파악할 수 있도록 요약하는 통계

 

우리가 제일 흔히 접하는 통계는 평균, 표준편차, 중간값 등을 구하는 것이다.

더 큰 빅픽처를 그리기 위해 이러한 값을 구하기도 하지만, 결국 당장 내 눈 앞에 있는 표본(sample) 집단의 분포가 어떤지 알기 위한게 1차 목표다.

이렇게 단순히 일정량의 자료 안에서 그 특성을 요약해주는 게 기술통계다.

 

 

추리통계 (Inferential statistics)

: 표본으로부터 구한 통계치로 모집단의 파라미터(모수치, parameter)를 추정하는 통계

 

추리통계는 실질적으로 통계학이 계속해서 연구되는 이유이기도 하다.

단순히 내가 가진 자료의 특성을 파악하는 건 세상에 큰 도움이 되지 않는다.

자료를 수집하는 데에는 한계가 있어 우리가 원하는 큰 스케일의 통계치를 얻기란 불가능하다.

따라서 모집단(population)을 대표할 수 있는 표본 집단의 통계치를 이용해 모집단의 parameter를 추정한다.

이러한 과정이 추리통계이다.

 

 

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