1부-2교시 김경성교수님
2026.01.09 금 오전 11:01 ・ 53분 15초
이해원
주요 주제
•
통계 분석을 위한 프로그램 개발과 활용
•
AI 시대에서의 인문학적 소양과 창의성
•
프로그램 개발과 신뢰성 확보를 위한 노력
다음 할 일
•
통계 분석을 위한 개념 학습
•
통계 분석을 위한 프로그램 개발
•
오차 범위 계산
•
집단 간 평균 차이 분석
단락별 요약
00:00 ~ 02:48
오차 범위
•
오차 범위는 통계학자들의 계산으로 정해짐
•
오차 범위 안에 있는 것은 통계적으로 의미 없는 차이임
•
오차 범위 밖에 있는 것은 바뀌기 힘들 정도로 차이가 나는 것임
03:20 ~ 08:02
근무 평정 점수의 성별 차이
•
근무 평정 점수는 성별에 따라 차이가 있는지 통계적으로 차이가 있는지를 찾는 것임
•
티 테스트는 평균이 두 개 있을 때 그 차이를 비교하는 방법임
•
t 검증을 하려면 꼭 필요한 것이 세 가지가 있음
•
t 값이 필요함
•
자유도가 필요함
•
p 값이 필요함
09:15 ~ 14:29
독립표본 t 검증
•
독립표본 t 검증은 두 개의 서로 다른 표본에서 나온 평균을 비교하는 것임
•
독립표본 t 검증은 보통 t 검증이라고 함
•
t 검증은 종속 표본 t 검증과 대응 표본 t 검증이 있음
•
t 검증 상황을 보면 성별에 따른 근무 평정 점수의 변화, 강남과 강북에 사는 학생들의 영어 성적의 차이를 비교해 보는 것임
15:45 ~ 21:03
근무 평정 점수의 성별 차이
•
근무 평정 점수는 성별에 따라 통계적으로 차이가 있을 것이다라는 가설을 세우고 양방 검증과 일반 검증의 차이를 두고 분석해 보라고 함
•
양방 검증은 가설을 세울 때 남자의 점수가 여자의 점수보다 높을 것이다라고 방향을 정해준 것을 일반 검증이라고 함
21:07 ~ 22:06
프로그램 개량
•
프로그램을 하나하나 만들 적마다 통계를 전공하지 않은 우리 집사람을 앉혀놓고 시연을 보였음
•
예외가 없는 거는 써주면 안 되냐 그래서 써주기 시작함
•
우리 집사람의 조언을 가지고 프로그램을 개량함
23:12 ~ 24:25
AI의 인문학적 가치
•
AI는 공학 분야를 탈피해서 인문학 분야임
•
AI는 스토리텔링이 있으면 쓸 수 있음
•
챗gpt를 깔아줬더니 동네 할머니들 모아놓고 AI 강의를 하고 있음
25:25 ~ 27:46
AI 시대의 인재
•
AI 시대에 가장 앞선 사람은 황당한 생각을 하는 사람임
•
히드 그레이스에서 가설 검증을 할 수 있는 AI 프로그램을 시험하고 있음
•
평균 비교하는 데 가장 많이 쓰는 것이 분산 분석임
28:22 ~ 32:49
통계 분석의 방법
•
통계 분석을 할 때 옛날에는 통계책을 보고 통계를 배우고 표를 어떻게 만들고 가설을 쓰고 이런 거를 전부 다 다 알아야 쓸 수 있었지만 지금은 엔진의 구조를 몰라도 분석의 상황만 알면 그 상황을 가지고 분석할 수 있음
•
집단 간 평균이 통계적으로 의미가 있느냐 없느냐를 보는 것은 분산을 봐야 함
•
분산은 표준 편차의 제곱이 분산임
33:55 ~ 38:29
통계적으로 유리한 차이
•
세 집단 평균의 차이를 집단 간 평균, 집단 내의 평균, 집단 간 분산, 집단 내의 분산으로 나눠서 f 값을 구해봤더니 4.0625가 나왔고 p 값이 0.05보다 작으면 통계적으로 p가 0.05보다 작은 수준에서 유리한 차이가 있다라고 얘기함
38:46 ~ 41:48
통계 프로그램
•
챗gpt로 통계 프로그램을 5분도 안 돼서 만들 수 있음
•
통계적으로 의미가 있다 없다, 오차 범위 내에 있다, 밖에 있다 이런 말만 해도 프로그램 짜줌
•
한 달에 2만 9천 원을 내야 함
41:54 ~ 43:39
아노바의 개념
•
아노바의 개념을 정확하게 알고 있으면 정확하게 쓰면 다 들어 그만 대단함
•
개념을 정확하게 알아야 책을 쓰고 있으니까 책이 나오는 거 한번 보라고 함
43:47 ~ 50:37
파이썬의 장점
•
파이썬이나 자바스크립트를 배우면 자기가 원하는 걸 잘라다가 다시 만들어서 또 할 수 있음
•
프로그램을 만들어서 데이터를 넣고 분석을 하면 결과가 나옴
•
프로그램이 맞는지 안 맞는지 신뢰할 수 있는지 물음
50:43 ~ 52:36
통계 분석 프로그램
•
통계 분석을 프로그래밍을 몰라도 통계를 많이 몰라도 오늘 강의 들은 정도의 개념만 알면 프로그램을 만들 수 있음
•
프로그램을 인터페이스를 내 마음대로 편리하게 고칠 수 있음
