경제학에서 통계의 중요성(예시 포함)

통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.

경제학 분야에서 통계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

이유 1 : 통계를 통해 경제학자들은 기술 통계를 사용하여 경제 상태를 이해할 수 있습니다.

이유 2 : 통계를 통해 경제학자들은 데이터 시각화를 통해 경제 동향을 파악할 수 있습니다.

이유 3 : 경제학자들은 통계를 통해 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 정량화할 수 있습니다.

이유 4 : 경제학자들은 통계를 통해 경제 동향을 예측할 수 있습니다.

이 기사의 나머지 부분에서는 이러한 각 이유를 설명합니다.

이유 1: 기술통계를 활용한 경제학 이해

기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.

경제학자들은 종종 특정 지역에 대해 다음과 같은 기술 통계를 계산합니다.

• 평균 가구 소득.
• 가계 소득의 표준 편차입니다.
• 국내 총생산의 합계입니다.
• 총 신규 일자리의 백분율 변화입니다.

이러한 측정을 통해 경제학자들은 특정 지역의 경제 상태를 더 잘 이해할 수 있습니다.

그런 다음 이러한 측정값을 사용하여 경제를 건강하게 유지하고 성장시키는 데 사용할 수 있는 최선의 방법을 정치인이나 입법자에게 알릴 수 있습니다.

참고 : 이러한 유형의 기술 통계는 경제의 모든 수준에서 사용됩니다. 예를 들어 국가 수준, 주 수준, 도시 수준, 카운티 수준 등의 경제학자가 있습니다. 모두 해당 지역의 경제 상황을 더 잘 이해하기 위해 기술 통계를 사용합니다.

이유 2: 데이터 시각화를 사용하여 추세 파악

경제학에서 통계를 사용하는 또 다른 일반적인 방법은 선 그래프, 히스토그램, 상자 그림, 원형 차트 및 기타 그래프와 같은 데이터를 시각화하는 것입니다.

이러한 유형의 차트는 경제학자들이 경제가 개선되고 있는지 또는 하락하고 있는지 판단하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 종종 사용됩니다.

예를 들어, 경제학자가 특정 도시의 연도별 전체 실업률을 표시하는 다음과 같은 선 그래프를 생성한다고 가정합니다.

경제학자는 이 막대 그래프를 보기만 해도 시간이 지남에 따라 실업률이 감소하고 있음을 알 수 있습니다. 이는 경제가 튼튼하고 점점 더 많은 시민이 일자리를 찾고 있다는 신호입니다.

이유 3: 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 수량화합니다.

통계는 회귀 모델 의 형태로 경제학에서도 사용됩니다.

이는 경제학자가 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 정량화할 수 있는 모델입니다.

예를 들어, 경제학자는 특정 도시의 총 교육 기간, 주당 근무 시간 및 가계 소득에 대한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

그런 다음 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 구성할 수 있습니다.

소득 = 35,870.22 + 1,500.24(교육 기간) + 400.34(주당 근무 시간)

이 모델의 회귀 계수를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 교육을 1년 더 받을 때마다 총 가계 소득은 평균 $1,500.24 증가합니다(근로 시간이 일정하다고 가정).
• 주당 근무 시간이 추가될 때마다 총 가계 소득은 평균 $400.34 증가합니다(교육 기간이 일정하다고 가정).

이 모델을 사용하면 경제학자는 교육 수준과 총 근무 시간의 증가가 가계 소득 증가와 연관되어 있다는 사실을 빠르게 이해할 수 있습니다.

또한 추가 교육 및 추가 근무 시간이 가계 소득에 어떤 영향을 미치는지 정확하게 수량화할 수 있습니다.

이유 4: 경제 동향 예측

통계는 경제학에서도 추세 예측의 형태로 사용됩니다.

예를 들어, 경제학자는 특정 국가의 총 상품 판매량(수백만 단위)에 대한 데이터를 수집한 후 향후 판매량에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.

이러한 예측을 통해 경제학자는 (일정 수준의 확신을 갖고) 경제가 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 어떻게 움직일지 예측할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다른 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

통계는 왜 중요한가요? (통계가 중요한 10가지 이유!)
비즈니스에서 통계의 중요성
회계에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성
의료에서 통계의 중요성