[통계] 가설검증 방법, 통계 분석 기법 종류 (논문/설문/의사결정)

사람은 단 조금이라도 틀리지 않은 결론을
내릴 수 없다는 것을 증명하는
슈뢰딩거의 고양이.

(하지만 모두라고 일축하기에는 성급하기에)
수많은 인지와 결정의 과정은
통계/확률적인 판단에 근거한다고 할 수 있으므로
이를 모방한 AI가 개발될 수 있었을까요.

이처럼 가설을 설정하고 검증하는 과정에서
다양한 통계 분석 기법이 사용되는데요.
오늘은 그 통계적 방법들의 특징에 대해
간단히 알아보겠습니다.

1. 변수 간 관련성 검증

a. 상관분석(Correlation Analysis)
- 두 변수 간, Linear/Non-Linear 관계성을 분석하는 방법
- Pearson 상관계수: 두 변수 사이의 Linear 관계 정도를 나타냄

b. 회귀분석
- 두 변수 간, 직선적(1차) 관계가 있는지를 검증하는 분석방법
- 독립변수(x)가 증가할 때마다 종속변수(y)의 일정한 증가를 검증.
- 두 변수의 관계가 y=a+b*x 형태의 방정식으로 표현.

2. 집단 간 비교 검증

a. 교차분석
- 카이제곱검정(Chi-square Test)
- 다수의 범주형 자료 집단 간, 상호 관련성을 검증하는 분석방법

b. 차이검증
- T-test
- 집단 간, 평균값에 차이가 있는지를 검증하는 분석방법

c. 변량분석(분산분석, Anova)
- F분포
- 둘 이상의 집단 간, 분산 혹은 평균 값의 차이가 있는지를 검증하는 분석방법

3. 고급 분석

a. 요인분석
- 여러 개의 설문 문항들을 관련이 높은 것끼리 묶어서 몇개의 요인으로 나타내는 분석방법

b. 구조방정식 모형
- 여러 변수들 간의 인과관계를 하나의 모형을 통해 검증하는 분석방법

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데이터 분석을 통한 가설 검증,
또는 이를 통해 특정 현상에 대한 결론 도출 등.
복잡도 높은 의사결정의 단계에서
통계적 기법이 활용됩니다.

'내 삶에서 100%임을 확신할 수 있는 것이 무엇일까?'라는
행복한 질문과 함께
오늘 포스팅을 마칩니다.