[통계분석] 기술통계와 추론통계 개요

연구 Q&A

# 기술통계와 추론통계 개요

통계(statistics)는 적절한 조사와 실험을 통하여 수집된 자료를 정리, 요약, 분석 및 확률을 기반으로 추론하여 결론을 이끌기 위한 기법입니다. 사회과학연구에서는 가설검증을 위한 도구로 사용됩니다.

## 기술통계 vs 추론통계

| 구분 | 정의 | 사회과학연구에서의 역할 |
|---|---|---|
| 기술통계(descriptive statistics) | 수집한 자료의 정리·표현·요약·해석을 통해 현재의 현상을 기술 | 표본의 특성 분석에 주로 이용 |
| 추론통계(inferential statistics) | 표본을 추출해 특성을 파악한 후 모집단의 특성(모수)을 추정하거나 가설을 검정 | 가설검증에 주로 이용 |

모집단(population)은 정보를 얻고자 하는 대상 전체, 표본(sample)은 모집단에서 추출된 일부를 의미합니다. 기술통계는 표본의 통계량(예: 평균, 분산)을 산출하고, 추론통계는 이 통계량을 근거로 모집단의 모수를 추정합니다.

## 가설검정 절차

추론통계를 이용한 가설검정은 다음 5단계로 진행됩니다.

![가설검정 절차](upload/diagrams/stat_1.png)

1. **가설 설정** — 귀무가설과 대립가설을 설정 (사회과학 실증분석에서는 보통 대립가설만 설정)
2. **유의수준 결정** — 통상 5%(α=0.05) 사용
3. **검정방법 선정** — 평균차이분석, 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등 가설 성격에 맞는 기법 선택
4. **검정통계량 산출 및 p-value 산출** — 통계패키지가 자동 계산
5. **가설 검증** — p-value < 유의수준이면 가설 채택, 그렇지 않으면 기각

## 주요 확률분포

| 분포 | 주요 용도 |
|---|---|
| 정규분포 | 모평균·분산 추정의 기준 |
| t-분포 | 표본 수가 적고 모분산을 모를 때의 평균 추정·검정 (t-검정) |
| χ²(카이제곱)-분포 | 교차분석의 독립성 검정, 분산 검정 |
| F-분포 | 분산분석(ANOVA), 회귀식의 유의성 검정 |

## 다음 단계

* [평균차이 분석과 분산분석(ANOVA)](post.php?id=61)로 이어가세요.