생물통계학 기말고사 핵심 정리
- 최초 등록일
- 2014.09.12
- 최종 저작일
- 2013.06
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목차
1. 모집단과 표본의 관계를 논하시오.
2. 표본추출
3. 엑셀에서 함수식을 이용한 연산
4. 피벗테이블
5. T검정
6. 카이제곱 검정(분리비)
7. 독립성의 검정
8. 회귀 분석
9. 상관 분석
10. 순위 상관분석(엑셀)
11. 분산 분석
12. 난괴법
본문내용
1. 모집단과 표본의 관계를 논하시오.
모집단은 연구의 대상으로 삼고 있는 집단에 모든 관측 가능한 수의 집합을 말한다.
모집단에는 유한모집단(모집단의 수가 한정된 경우)과 무한모집단(모집단의 수가 일정하지 않는 집단)이 있으며 우리가 다루는 자료는 거의 모두가 무한모집단에 속한다. 모집단 전체의 데이터를 구하려면 많은 시간과 공간, 막대한 인력과 경비가 들기 때문에 전체를 다루는 것은 거의 불가능하다.
표본은 모집단에 대한 정보를 얻기 위해 모집단의 일부를 측정하거나 조사하여 얻은 측정치의 집합이다.
실제로 모집단의 일부인 표본만 조사하여도 모집단에 대한 비교적 정확한 결론을 얻을 수 있으므로 우리는 모집단의 일부만 조사하여 모집단에 관한 정보를 얻고 결론을 내린다.
일반적으로 과학자들은 1%의 표본만을 얻어 통계를 내며 표본에 대해서 A가 B일 수 있다는 가능성을 두고, 통계를 낸다.(기자의 경우에는 A와 B가 같다, A와 B가 다르다고 말할 것이다.)
모집단의 표기는 그리스 문자, 표본의 표기는 로마자를 원칙으로 한다.
<중 략>
귀무가설(Ho) : 모든 처리구의 평균은 같다.
대립가설(Ha) : 적어도 한 처리구의 평균은 다르다.
귀무가설(Ho) : 모든 집구의 평균은 같다.
대립가설(Ha) : 적어도 한 집구의 평균은 다르다.
엑셀에 데이터를 입력한다. 집구를 세로로 배열, 처리구를 가로로 배열한다.
분산 분석(반복 없는 이원 배치법)을 이용하여 필요한 값을 구한다.
데이터 ‘행’의 자리에 집구, ‘열’의 자리에 처리를 기입한다.
오차의 자유도, 오차의 제곱 평균(MSer), 처리의 P값을 눈에 띄게 표시한다.
P값이 0.05보다 작으면 대립가설, 0.05보다 크면 귀무가설을 채택한다.
집구의 P값이 0.05보다 큰 경우에 데이터의 평균을 구한 다음 C.V를 구한다.
대립가설을 채택한 경우로 우리는 Tukey 검정을 다룬다.
처리구의 표를 만들어 각 평균차를 기입한다.
(오차의 자유도, 처리수), 를 곱한다.
D값보다 큰 평균차를 눈에 띄게 표시한다. 즉, 각각의 처리구가 다름을 의미한다.
참고 자료
없음