통계용어 - 모수적, 비모수적 방법 :: Data 쿡북

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| 배경

통계를 통해서 우리가 확인하고 싶은것은 모집단(전체집단)의 특성이다.

그러나 모집단은 어떤 경우 대상이 너무 클 뿐 아니라 신약의 경우 모든 사람에게 테스트 할 수 없기 때문에 적절하게 표본집단을 선택하고 어떤 가정을 통해 추론하게 된다. 

| 모수적 방법

어떤 대상의 표본을 뽑아서 실험을 하게 되면 중요한 지표가 나오게 되는데, 그것이 평균, 표준편차, 분산이다.

그런데 중심 극한 정리에 의해서 일정 수 이상(보통 30개)의 표본은 모집단의 분포가 연속형이든, 이산형이든, 한쪽으로 치우졌든 표본평균의 분포는 정규본포에 근접하게 된다.

따라서 두 표본이 정규분포를 띈다고 가정한다면 이를 바탕으로 평균, 표준편차 비교등을 통해 집단간 차이를 밝혀낼 수 있다.

이렇듯 정규성을 갖는다는 모수적 특징을 이용하는 통계적 방법이 모수적 방법이다.

등간척도와 비율척도로 측정된 자료를 분석한다.

결론적으로 모수적 방법은 관측값이 어느 특정한 확률분포를 따른다고 전제후에 검정을 실시하는 방법이다.

검정력이 크다.

| 비모수적 방법

비모수적 방법은

1) 정규성 검정에서 정규분포를 따르지 않는다고 증명되거나

2) 표본의 수가 적어 정규분포를 가정할 수 없는 경우

3) 모집단에 대한 아무런 정보가 없는 경우

등에 하는 통계적 기법이다. 

정규분포를 가정하지 않기 때문에 평균, 표준편차, 분산이 없고 그로 인한 평균값의 차이, 신뢰구간을 얻을 수 없다. 

따라서 해석이 복잡해 진다.

실제 값을 이용하기 보다 부호나 순위등의 형태를 히용하는 경우가 많다. 

명목척도와 순서척도로 측정된 자료를 분석한다.

| 참고자료 

http://dermabae.tistory.com/147

https://brunch.co.kr/@seoungbumkim/7

http://qlclinic.com/62

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