통계학-자료 수집 방법: 설명변수, 반응변수, 전수조사(센서스), 모수

안녕하세요~ 눈꽃입니다!!

 

오늘 통계학에 대해 다뤄볼 내용은 바로 자료의 수집 방법입니다!
통계의 기본이자 전부라고 할 만큼 자료를 수집하는 것은 통계에서 중요한 부분입니다!

어떤 자료가 나왔느냐에 따라서 통계의 결과가 천차만별이 될 수 있기 때문입니다! 그럼 자료를 수집하는 방법에 대해 자세히 알아봅시다!

 

1. 자료를 수집하는 방법

 

자료를 수집하는 방법은 크게 관측(observation)과 실험(experiment)으로 나누어 볼 수 있습니다. 위와 같은 방법으로  수집한 자료는 설명변수나 반응 변수로 나뉘어 통계처리를 하게 됩니다!

그럼 설명 변수나, 반응 변수는 무엇일까요?

 

   1.설명 변수(explanatory variable): 실험이나 관측 연구의 결과에 영향을 줄 수 있는 변수를 의미합니다. 독립변수와 의미가 비슷하다고 보시면 이해가 쉬우실 것입니다!

   2.반응 변수(response variable): 1. 설명변수의 변화에 따라 값이 결정되는 변수를 의미합니다. 종속변수와 의미가 비슷한데요, 실험에서는 설명변수가 반응 변수에 주는 영향을 연구하기 위해 설명변수의 특정한 값을 개체들에게 처리하게 되고, 관측 연구에서는 특별한 개입 없이 설명변수의 값과 반응 변수의 값을 관측하며 자료를 수집하게 됩니다.

 

 그렇기 때문에 설명변수와 반응 변수 사이의 관계를 알아보고자 한다면, 실험을 통해 수집된 자료를 분석하는 것이 더 타당합니다. 관측연구를 통해서는 연구에 포함되지 않은 다른 변수들의 영향을 제거하기가 매우 어렵기 때문입니다. 관측 연구의 대표적인 예는 우리가 흔히 참여하는 표본조사(sample survey)라고 할 수 있습니다~

 

2. 표본조사

표본조사 과정에서 우리가 정보를 얻고자 하는 대상이 되는 전체집단을 모집단(population)이라고 하고 그 개별 요소를 개체(unit)라고 한다. 모집단의 개체는 사람이나 가구, 학교, 사업체, 동물 등 여러 가지가 가능합니다! 이런 모집단 전체를 대상으로 조사하는 것을 전수조사 또는 센서스(census)라고 하는데, 이는 시간과 비용 측면에서 매우 비효율적일 뿐만 아니라 때로는 전체를 모두 보는 것이 불가능할 수 있습니다.

이럴 때, 모집단의 특성을 대표할 수 있는 모집단 전체의 일부를 표본(sample)으로 뽑아 여기에 속한 개체의 특성을 나타내 주는 변수(variable)를 관측함으로써 얻어진 자료에 근거하여 모집단 전체에 대한 추론을 하게 되는 것이 기본적인 통계의 방법입니다!

 

연구에서 원래 관심의 대상이 되는 모집단에 대한 추론은 '표본'에 근거하므로 표본은 모집단을 대표할 수 있어야 합니다. 그럼 자료를 수집하는 데에 어떤 표본추출방법이 있는지, 어떻게 하면 올바른 자료를 얻을 수 있는지에 대해 알아보는 것이 다음 단계라고 할 수 있습니다~ 위 내용을 들어가기에 앞서, 이러한 과정에 필요한 용어들을 정리하면 다음과 같습니다.

 

-모집단(population): 우리가 정보를 원하는 대상이 되는 모든 사람, 가구, 사업체 등을 총칭하여 이르는 단어

-개체(unit): 모집단의 개별 요소

-표본(sample): 모집단에 관한 정보를 얻기 위하여 사용되는 모집단의 일부

-표본추출틀(sampling frame): 표본이 추출될 개체들의 목록(표본 추출틀로부터 표본이 추출된다.)

-변수(variable): 개체의 특성(표본 내 개체들에 대하여 변수가 측정된다.

-모수(parameter): 모집단의 특성을 나타내는 특성치(표본이나 실험을 통해 구한 자료에 근거하여 모수에 대한 추론을 진행한다.)

 

이번 포스팅에서는 통계학의 기초인 자료 수집 방법과 표본조사, 통계의 기본이 되는 용어들을 정리해보았습니다!
그럼 다음 포스팅에서는 자료를 수집하는 데에 어떤 표본추출방법이 있는지, 어떻게 하면 올바른 자료를 얻을 수 있는지에 대해 알아보도록 하겠습니다!

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다~!