데이터 사이언스2 — 통계적 추론의 기초 — 표본분포, 가설 검정의 원리와 오류, P-값의 이해와 활용 + 4 more topics

통계적 추론은 미지의 모집단 모수(parameter)를 표본 통계량(statistic)을 이용하여 추정하고 검정하는 과정이에요. 여기서 핵심 역할을 하는 것이 바로 표본분포(Sampling Distribution)입니다.

표본분포는 모집단에서 동일한 크기의 가능한 모든 표본을 추출했을 때, 각 표본에서 계산되는 특정 통계량(예: 표본 평균, 표본 비율)의 분포를 의미해요. 실제로는 모든 표본을 추출할 수 없으므로, 이론적인 개념으로 이해하는 것이 중요해요.

예를 들어, 한국인 성인 남성 키의 모집단이 있다고 해봐요. 여기서 100명씩 무작위로 수없이 많은 표본을 추출하고, 각 표본의 평균 키를 계산한다고 가정해 보세요. 이 표본 평균 키들이 이루는 분포가 바로 '표본 평균의 표본분포'가 됩니다.