모집단과 표본
- 모집단 (Population)
- 관심의 대상이 되는 전체 집단
- 예: "새로운 공정으로 생산될 모든 강판의 인장 강도"
- 현실적으로 모집단 전체를 조사하는 것은 불가능
- 표본 (Sample)
- 모집단의 특성을 파악하기 위해 실제로 조사하는 모집단의 일부
- 예: "새 공정으로 만든 20개의 강판 표본"
- 표집 (Sampling) 과 표집 오차 (Sampling Error)
모수와 통계량
- 모수(population parameter): 모집단의 특성치
- 모집단의 평균, 분산 등등
- 흔히 "모-"를 붙여 모평균, 모분산 등과 같이 말함
- 전수 조사를 통해서 알 수 있음
- 통계량(sample statistic): 표본에서 얻은 수로 계산한 값
- 표본의 평균, 분산 등등
- 흔히 "표본-"을 붙여 표본평균, 표본분산 등과 같이 말함
- "표본의 모수"라는 표현은 없음 -> 표본의 크기 또는 표본 통계량
- 표집 오차 (sampling error)
- 표본이 모집단과 다르기 때문에 발생하는 통계량과 모수의 차이
- 예: 앞뒷면이 나올 확률이 같은 동전을 10번 던진다고 반드시 앞뒷면이 5번씩 나오는 것은 아님
- 추정(estimation): 통계량으로부터 모수를 추측하는 절차
표준 오차
- 동일한 조건에서 동일한 실험을 하더라도 각 실험의 결과는 다를 수 있음(표집 오차)
- 원인:
- 실험 단위의 자연적 변동성
- 측정 오차
- 실험 설계의 불완전성
- 이러한 변동성을 고려하여 추정치의 분산을 계산함
- 표준 오차(standard error, SE): 추정치의 분산을 나타내는 지표(=표집 오차의 전반적 크기를 나타내는 지표)
