머신러닝 배우기 전 보는 기초 통계(규준 점수 & 추리통계)(교육통계)

▶ 규준 점수

측정을 통하여 나온 점수를 원점수, 이 점수를 비교해 보는 기준을 규준이라고 하며 이와 같은 규준에 비추어 나온 점수를 규준 점수라고 함.

표준점수 - 통계적 절차를 통하여 원점수를 표준 편차 단위로 일괄적으로 변화시킨 것 - 가장 신뢰성 있고 유용한 척도로서 절대영점과 동간 성이 있어 가감승제 가증
Z 점수	T 점수	C 점수
표준점수의 가장 대표적이고 기본적인 값 +값, -값, 소수점의 값이 나올 수 있음 점수의 부호는 평균(M=0)을 중심으로 한 상대적인 위치 Z점수의 단위는 표준 편차 Z점수의 분포 형태는 원점수의 분포 형태와 일치	(-)부호나 소수점이 나오지 않아 계산이 편리(Z 점수 보완) 신뢰성 있는 점수이며 널리 사용 점수의 분포 :２０～８０	- 신뢰도가 부족할 시 대략적인 표준점수 계산에 유리 원점수 분포를 9개로 나누고, 최고점이 9, 최하점이 1, 중간이 5 T 점수의 단위가 너무 자세하고 엄밀 > 측정 방법의 신뢰도가 부족할 때는 자세한 척도의 T 점수보다 좀 더 대략적인 척도가 필요
	T = 50 + 10Z	C = 5 + 2Z
백분위 점수
서로 간 비교는 가능하지만, 동간·비율 척도는 아니므로 가감승제가 불가능 100을 기준으로 했기 때문에 집단의 크기나 종류가 다르더라도 서로 비교 가능 점수가 어떠한 능력이나 질을 의미하는 것은 아님

 

▶ 추리통계(가설검증)

 

 

유형
영가설( 귀무가설 )		기각될 목적으로 형성 두 통계치 간에는 차이가 없다! 영가설은 연구자의 마음속에 간직하여 둠 대립가설을 문장화하고 문장화된 가설을 검정하는 데 영 가설적인 관점을 취해야 함. 영가설의 기각 : 영가설이 틀렸다는 것이므로 검사할지에 차이가 있다는 것을 의미 > 실험 처치가 종속변수에 영향을 미침, 대립가설 수용 영가설의 수용 : 영가설이 옳다고 받아들이는 것이므로 검사치들 사이에 아무런 차이가 없음을 의미 > 실험 처치가 아무런 영향을 주지 못했음
대립가설 ( 연구가설 통제가설)		두 통계치 간에는 차이가 있다! 영가설이 기각되었을 때 채택되는 가설, 채택되기를 예상하여 설정 연구를 시작할 때 연구자가 내리고 있는 잠정적인 결론
서술 여부	서술적 가설	언어에 의하여 표현한 가설
	통계적 가설	어떤 기호나 수에 의하여 표현한 가설
등가설과 부등가설		영가설과 대립가설에 부등호가 있으면 부등가설 영가설과 대립가설에 부등호가 없으면 등가설 일반적 검증 : 한 표집을 대표하는 전집 치가 주어진 가설치(H0)보다 크냐 또는 적으냐의 ‘어느 한 방향’에 관심을 두는 경우, 즉 모 수치라 어떤 수치보다 크거나 작다고 하는 가설 양방적 검증 : 차의 방향에 상관없이 ‘차이’가 있는가를 따지는 경우, 즉 모 수치가 어떤 수치와 같다는 가설
결정 / 가설		진실	허위
영가설 수인		올바른 결정	제2종 오류 β 오류
영가설 기각		제1종 오류 α 오류 (유의수준, 유의 도치)	올바른 검정