[데이터 개념] 

모집단과 표본 간 차이의 정의

 

가설 검정 및 기타 추론 통계량의 기본 사항을 이해하려면 표본과 모집단의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

모집단은 추론하고자 하는 사람, 항목 또는 사건의 집합입니다. 전체 모집단의 모든 구성원을 검사하는 것이 항상 편리하거나 가능한 것은 아닙니다. 예를 들어, 과수원에서 수확한 모든 사과의 흠집을 집계하는 것은 실용적이지 않습니다. 그러나 모집단에서 추출한 사과 집합의 흠집을 집계하는 것은 가능합니다. 이 모집단의 부분 집합을 표본이라고 합니다.

표본은 더 큰 모집단에서 추론을 위해 수집하고 분석하는 사람, 항목 또는 사건의 부분 집합입니다. 모집단을 잘 나타내기 위해 표본은 랜덤하게 적절한 크기로 수집해야 합니다.

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표본이 랜덤하고 충분히 클 경우 표본에서 수집한 정보를 사용하여 모집단에 대해 추론할 수 있습니다. 예를 들어, 랜덤 표본에서 상처가 있는 사과의 개수를 카운트한 다음 가설 검정을 사용하여 상처가 있는 모든 사과의 백분율을 추정할 수 있습니다.

[출처] https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/data-concepts/how-are-population-and-sample-different/

 

 

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