연구에서 통계의 중요성(예시 포함)


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

연구에서 통계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

이유 1 : 통계를 통해 연구자들은 연구 결과를 더 많은 모집단에 적용할 수 있도록 연구를 설계할 수 있습니다.

이유 2 : 통계를 통해 연구자는 가설 테스트를 수행하여 신약, 절차, 제조 방법 등에 대한 특정 주장이 있는지 확인할 수 있습니다. 유효합니다. 사실이다.

이유 3 : 통계를 통해 연구자들은 신뢰 구간을 만들어 모집단 추정치에 대한 불확실성을 포착할 수 있습니다.

이 기사의 나머지 부분에서는 이러한 각 이유를 설명합니다.

이유 1: 통계를 통해 연구자는 연구를 설계할 수 있습니다.

연구자들은 종종 다음과 같은 모집단 에 관한 질문에 답하고 싶어합니다.

  • 특정 새 종의 평균 체중은 얼마입니까?
  • 특정 식물 종의 평균 키는 얼마입니까?
  • 특정 도시의 시민 중 몇 퍼센트가 특정 법률을 지지합니까?

이러한 질문에 대답하는 한 가지 방법은 관심 모집단의 각 개인에 대한 데이터를 수집하는 것입니다.

그러나 이는 일반적으로 비용이 너무 많이 들고 시간이 많이 걸리기 때문에 연구자들은 대신 모집단 표본을 채취하고 표본 데이터를 사용하여 모집단 전체에 대한 결론을 도출합니다.

모집단에서 표본을 추출하는 예

연구자들이 개인을 표본에 포함시키기 위해 잠재적으로 사용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 이를 샘플링 방법 이라고 합니다.

샘플링 방법에는 두 가지 클래스가 있습니다.

  • 확률 표본 추출 방법 : 모집단의 각 구성원은 표본의 일부로 선택될 확률이 동일합니다.
  • 비확률 표본 추출 방법 : 모집단의 모든 구성원이 표본의 일부로 선택될 확률이 동일하지는 않습니다.

확률 표본 추출 방법을 사용하면 연구자는 전체 모집단의 대표 표본을 얻을 가능성을 최대화할 수 있습니다.

이를 통해 연구자는 표본의 결과를 전체 모집단으로 추정할 수 있습니다.

여기에서 두 가지 종류의 샘플링 방법에 대해 자세히 알아보세요.

이유 2: 통계를 통해 연구자는 가설 검정을 수행할 수 있습니다.

통계는 또한 가설 검정 의 형태로 연구에 사용됩니다.

이는 연구자들이 다양한 의료 절차나 치료 간에 통계적 유의성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있는 테스트입니다.

예를 들어, 한 과학자가 신약이 비만 환자의 혈압을 낮출 수 있다고 믿는다고 가정해 보겠습니다. 이를 검증하기 위해 환자 30명을 대상으로 한 달간 신약 사용 전후 혈압을 측정했다.

그런 다음 다음 가정을 사용하여 쌍체 표본 t-검정을 수행합니다.

  • H 0 : μ = μ (약물 사용 전후의 평균 혈압은 동일함)
  • H A : μ < μ (약물 사용 후 혈압이 낮아진다는 의미)

테스트의 p-값이 특정 유의 수준(예: α = 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 신약이 혈압을 감소시킨다는 결론을 내릴 수 있습니다.

참고 : 이는 연구에 사용되는 가설 검정의 한 예일 뿐입니다. 다른 일반적인 테스트에는 단일 표본 t-검정 , 2-표본 t-검정 , 일원 분산 분석양방향 분산 분석이 포함됩니다.

이유 3: 통계를 통해 연구자는 신뢰 구간을 만들 수 있습니다.

통계는 또한 신뢰 구간 의 형태로 연구에 사용됩니다.

신뢰구간은 일정 수준의 신뢰도를 갖는 모집단 매개변수가 포함될 가능성이 있는 값의 범위입니다.

예를 들어, 연구자가 특정 거북이 종의 평균 체중을 추정하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

연구자들은 개체군의 모든 거북이를 돌아다니며 무게를 측정하는 대신 다음 정보를 사용하여 간단하고 무작위로 거북이 표본을 추출할 수 있습니다.

  • 표본 크기 n = 25
  • 평균 샘플 중량 x = 300
  • 표본 표준편차 s = 18.5

평균 공식에 대한 신뢰 구간을 사용하여 연구자는 다음과 같은 95% 신뢰 구간을 구성할 수 있습니다.

95% 신뢰 구간: 300 +/- 1.96*(18.5/√ 25 ) = [292.75, 307.25]

그런 다음 연구자들은 이 거북이 개체군의 실제 평균 체중이 292.75파운드에서 307.25파운드 사이라고 95% 확신한다고 주장합니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다른 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

의료에서 통계의 중요성
간호에서 통계의 중요성
비즈니스에서 통계의 중요성
경제학에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성

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