통계에서 표본이란 무엇인가요?
질문: 통계에서 표본이란 무엇인가요?
A: 통계에서 표본은 전체 모집단을 편견 없이 공정하게 대표할 수 있도록 신중하게 선택된 모집단의 일부입니다.
질문: 표본이 필요한 이유는 무엇인가요?
A: 표본이 필요한 이유는 모집단이 너무 커서 모든 개인을 세는 것이 불가능하거나 실용적이지 않을 수 있기 때문입니다. 따라서 통계학에서 문제를 해결하는 것은 일반적으로 표본 추출에서 시작됩니다.
질문: 표본은 어떻게 표현되나요?
A: 데이터 집합으로 취급할 때 표본은 대개 X, Y와 같은 대문자로 표시되며, 그 요소는 소문자(예: x3)로 표시되고 표본 크기는 문자 n으로 표시됩니다.
질문: 샘플은 무엇이어야 하나요?
A: 일반적으로 표본은 무작위여야 하며, 이는 한 개인을 선택할 확률 또는 확률이 다른 개인을 선택할 확률과 동일하다는 것을 의미합니다. 실제로 무작위 샘플은 항상 잘 정의된 절차에 따라 추출됩니다.
질문: 샘플에 편향성이 남아있을 수 있나요?
A: 선거 여론조사 예측을 위해 의견을 수집할 때 전화를 받는 사람이나 특정 거리를 걷는 사람 등의 요인으로 인해 잘 정의된 절차를 사용하여 표본을 추출하더라도 일부 편향이 표본에 남아있을 수 있습니다. 이러한 경우 완전히 중립적인 표본을 얻는 것은 어려울 수 있지만 통계학자들은 편향성이 얼마나 남아 있는지 측정할 수 있습니다.
질문: 다양한 종류의 샘플이 있나요?
A: 예, 주어진 속성을 가진 모든 요소를 포함하는 완전 표본과 속성에 의존하지 않고 완전 표본에서 요소를 선택하는 비편향/대표 표본 등 다양한 종류의 표본이 있습니다. 샘플링을 얻는 방법과 크기는 데이터를 보는 방식에 영향을 미칩니다.
