1교시 iSAT 통계기초 김경성교수님
2026.01.09 금 오전 10:04 ・ 48분 50초
이해원
주요 주제
•
통계학의 역할과 중요성
•
데이터 분석과 데이터 품질 문제
•
자아 개념과 직무 성과에 대한 영향
•
평균과 표준 점수의 개념과 활용 방법
다음 할 일
•
데이터 품질 문제 해결 방안 모색
•
표준 점수 적용 방법에 대해 학습
•
빅데이터에 대한 이해력 향상
•
통계학에 대한 학습 계획 수립
단락별 요약
00:00 ~ 03:17
통계학의 시작
•
통계학은 도박 문제를 해결하려고 시작함
•
통계학은 의사결정의 객관성을 확보하기 위해서 필요함
•
통계학은 통계적인 확률로 살고 있음
04:26 ~ 05:36
통계적인 의사결정의 객관성
•
통계적인 의사결정을 하는데 객관성이 필요함
•
통계적인 의사결정을 내리면 매출액이 올라간다든지 회사의 이익이 된다든지 나 자신에게 이익이 됨
•
미래를 예측할 수 있음
06:48 ~ 09:03
교육 분야의 종속 변수
•
교육 분야에서 가장 흔한 종속 변수는 학업 성적임
•
비즈니스에서는 매출액임
•
심리학의 연구 대상 중에 가장 흔한 대상은 성별 차이와 출생 순위의 둘째임
09:42 ~ 14:31
빅데이터의 화두
•
데이터 분석을 할 때 데이터 품질이 문제가 되고 빅데이터라는 것이 화두가 될 것임
•
빅데이터라는 것이 화두가 돼서 데이터를 많이 갖고 있는 사람이 권력임
•
데이터를 많이 갖고 있는 사람이 모든 것을 섞어냄
•
데이터를 수집할 때 프라이버시 문제가 있고 복잡한 데이터를 잘 처리할 수 있는 기술이 앞으로 과제임
15:52 ~ 19:44
변수의 종류
•
진정한 의미의 연속형 데이터는 절대 0점이 있어야 함
•
절대 영점이 없는 것을 절대 영점이 있는 것처럼 사용하는 게 뉴메릭 변수임
•
변수의 종류는 SPSS에서는 범주형 데이터를 알파뉴메릭이라고 함
•
연속형 데이터는 SPSS에서는 뉴메릭 아이스테도 뉴메릭이라고 함
20:42 ~ 24:33
자아 개념의 중요성
•
자아 개념이 뭐냐 하면 내가 나를 어떻게 생각하고 있느냐에 따라서 다른 조건과 상관없이 직무 성과에 영향을 미침
•
통계학은 샘플을 가지고 통계치를 구해서 모집단의 모수치인 파라미터를 우리가 추정한 것임
25:33 ~ 26:37
통계의 개념
•
통계 분석을 할 때 평균을 쓰는 이유는 다른 통계치와 호환이 되고 이해하기 쉽기 때문임
•
통계에서 가장 중요한 개념은 대표값과 분산도임
•
분산도는 평균으로부터 얼마나 차이가 있느냐를 중요하게 쓰는 것임
27:50 ~ 32:03
평균 편차의 개념
•
통계에서는 상위 25% 하위 25%는 빼고 얘기하자라고 해서 범위를 만든 것이 4분위 편차임
•
평균 편차는 편차를 절대값을 씌워서 다 더한 다음에 4대 수로 나누면 평균적으로 얼마나 편차가 생겼느냐 평균적으로 얼마나 평균에서부터 떨어졌느냐를 나타내는 것임
•
평균 편차를 구하는 방법은 편차의 편차를 제곱을 하고 나중에 제곱 부를 수용하는 것임
33:15 ~ 34:29
표준 편차의 개념
•
변수의 대표 값이 무엇인지, 얼마나 많이 퍼져 있는지를 보는 것은 여러 가지 방법이 있지만 표준 편차를 쓰는 이유는 통계적으로 안정적이고 수학적으로 안정적이고 다른 통계치와 호환이 되기 때문임
•
표준 점수는 수능 시험에 나와 엄마들도 다 이해함
•
원점수 쓰는 학교는 없고 표준 점수로 환산해 줌
35:47 ~ 40:47
수학 능력 시험의 과목
•
수학 능력 시험은 언어 영역, 영어 수학 두 과목만 봄
•
표준 점수는 평균과 표준 편차가 서로 다른 원 점수를 서로 비교가 가능하도록 평균과 표준 편차를 0과 1로 환산한 점수를 표준 점수라고 함
•
표준 점수의 계산하는 공식에 대해서는 알 필요가 없음
•
표준 점수에 적용하는 것을 간단히 설명해 보겠음
42:13 ~ 48:43
표준 점수의 개념
•
유학을 갈 때 4가지 서류가 필요함
•
4개 중 가장 중요한 것은 학업 성적임
•
표준 점수는 상대적인 위치를 나타내는 대표적인 것임
•
표준 점수를 변환 표준 점수로 바꾸는 것은 통계학적인 개념임
