데이터 위클리 페이퍼 5 - 사분위수, 기술통계와 추론통계

사분위수에 대해 설명해주세요

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• 사분위수(Quartile)?
  • 데이터 4등분한 것
  • 데이터를 상위 25%, 상위 50%, 하위 25%(상위75%)의 지점으로 나누는 기준점
  • 중간에 위치하는 상위 50%는 중간값, 상위 25%는 3분위수, 하위 25%는 1분위수로 표현
• IQR(Interquartile Range)
  • 사분위수 사이의 범위를 뜻하며 3사분위수와 1사분위수 사이의 범위를 표현
  • IQR을 이용하여 데이터 이상치 제거 활용

• IQR = Q3 - Q1
• 너무 작은 이상치 : Q1 - 1.5 * IQR
• 너무 큰 이상치 : Q3 + 1.5 * IQR

기술통계와 추론통계는 무엇이고, 어떤 차이가 있나요?

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• 기술통계(Descriptive Statistics) : 데이터 집합을 수치적으로 요약하거나 시각화하여 특성 파악
  • 중심 경향성 측정 : 평균, 중간값, 최빈값 등을 통해 데이터의 중심을 파악
  • 산포도 측정 : 분산, 표준편차, 범위 등을 통해 데이터픠 퍼짐 정도를 분석
  • 시각화 : 히스토그램, 박스 플롯, 산점도 등을 사용하여 데이터의 분포와 패턴을 시각화
  • 데이터를 이해하고 패턴을 파악해 수치적으로 중요한 데이터를 강조하는데 사용
  • 예시 : 회사의 직원 급여 데이터를 분석할 때, 급여 분포와 평균 급여를 시각화하여 급여 수준 파악
• 추론통계(Inferential Statistics) : 표본 데이터를 사용해 모집단의 특성을 추정
  • 표본 추출 : 모집단에서 무작위로 표본을 선택하여 분석
  • 가설 검정 : 통계적 검증을 수행해 가설 검증
  • 신뢰 구간 : 모집단의 모수 추정 시, 그 값이 포함될 것으로 예상되는 범위를 제공
  • 예시 : 제품 소비자 만족도 조사 → 전체 고객 대신 샘플을 정해 평균 만족도 추정 → 전체 고객 만족도 추론
• 기술통계와 추론통계의 차이
  • 사용목적
    • 기술통계 : 데이터를 요약하고 정리하는데 중점
    • 추론통계 : 표본 데이터를 사용해 모집단 추정(확률적 접근)
  • 데이터 선택
    • 기술통계 : 전체 데이터 집합을 분석
    • 추론통계 : 표본 데이터 기반 분석