문서:행정계량분석

역사 raw
대문 랜덤 문서 최근 토론
분류
1. 개요2. 계량분석과 통계학3. [[대푯값]]과 분산도4. 확률이론5. 표본과 표본분포6. 통계적 가설검정7. [[분산분석]]과 카이 제곱 검정8. [[회귀분석]]

1. 개요

독학학위제 시험의 3단계 출제과목. 행정학의 연구방법론으로도 매우 중요하다.

2. 계량분석과 통계학

계량분석을 통하여 습득한 논리와 사고를 행정학에 적용함으로써 얻는 장점으로는 정확한 기술, 객관적 평가 [1], 대안 선택에 도움, 타당한 결론 도출 등이 있다.

3. 대푯값과 분산도

  • 대푯값: 산술평균, 중앙값, 최빈값의 의미에 대해 묻는다. 해당 문서 참조.
  • 표준편차: 표본평균의 표준편차는 표본의 크기가 작을수록 크다. [3]

4. 확률이론

  • 확률의 덧셈법칙: P(A)+P(B) = 사건 A 또는 사건 B가 일어날 확률
  • 확률의 곱셈법칙: P(A) X P (B) = 사건 A와 사건 B가 동시에 일어날 확률
  • 조건부확률: P(A|B)는 사건 B가 일어난다는 조건하에 사건 A가 일어날 확률을 의미한다. [5]

5. 표본과 표본분포

  • 중심극한정리: 표본의 크기가 커질수록 평균의 표본분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다. 이때 표본분포의 평균은 모집단의 평균과 같고 표준편차는 모집단의 표준편차를 표본크기의 제곱근으로 나눈 것과 같다.

6. 통계적 가설검정

  • 귀무가설과 대립가설: 귀무가설은 두 집단간에 또는 여러 집단간에 모수에 있어서 차이가 없음을 주장하는 것으로 검정의 대상이 되는 가설이다. 그러나 대립가설은 귀무가설과 반대(대립)되는 의미의 가설로서 연구가설이라고도 불린다.
  • Ⅰ종오류[7]: 올바른 귀무가설을 틀린 것으로 잘못 검정하는 오류를 범할 확률.

7. 분산분석과 카이 제곱 검정

 * 분산분석 (ANOVA): 각 집단의 분산을 이용하여 집단 간 차이, 특히 세 집단 이상의 집단 간 평균 차이를 검정하는 기법

8. 회귀분석

  • 변인
    • 독립변수와 종속변수: 두 변수간에 어느 정도의 관계가 있다고 할 때, 다른 변수에 영향을 주는 변수를 독립변수라 하고, 독립변수로부터 영향을 받는 변수를 종속변수라 한다.
  • 상관관계: r = 0.6인 경우와 r = -0.7인 경우가 있다면 둘 중 강도가 높은 쪽은 절댓값이 큰 r = -0.7 쪽에 해당한다.

[1] 주관적이 아니다![2] 예를 들어 n = 50인 경우와 n = 1000인 경우가 있다면 n = 50인 경우가 표본평균의 표준편차가 크다.[3] 예를 들어 n = 50인 경우와 n = 1000인 경우가 있다면 n = 50인 경우가 표본평균의 표준편차가 크다.[4] 사건 A가 일어난다는 조건 하에 사건 B가 일어날 확률이 아님에 주의[5] 사건 A가 일어난다는 조건 하에 사건 B가 일어날 확률이 아님에 주의[6] III종 오류, IV종 오류는 존재하지 않는다.[7] III종 오류, IV종 오류는 존재하지 않는다.