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2.3: Construction of Frequency Distribution

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01:13 min

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April 30, 2023

Overview

데이터는 모집단 또는 표본에서 얻은 개별 정보 항목입니다. 데이터는 정성적(categorical), 정량적 연속형 또는 정량적 불연속형으로 분류될 수 있습니다. 연구에서 전체 모집단을 측정하는 것은 실용적이지 않기 때문에 연구자들은 표본을 사용하여 모집단을 나타냅니다. 무작위 표본은 모집단의 각 개인이 표본에 포함될 수 있는 동등한 기회를 제공하는 방법을 사용하여 선택한 모집단의 대표 그룹입니다. 무작위 표본추출 방법에는 단순 무작위 표본추출, 층화 표본추출, 클러스터 표본추출 및 체계적 표본추출이 포함됩니다. 편의 표본추출은 종종 편향된 데이터를 생성하는 표본을 선택하는 비무작위 방법입니다.

데이터가 수집되면 다양한 형식으로 설명하고 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 사람이 특정 지역의 집을 구입하는 데 관심이 있다고 가정합니다. 주택 가격에 대한 정보가 많지 않은 구매자는 부동산 중개인에게 가격의 샘플 데이터 세트를 제공하도록 요청할 수 있습니다. 샘플의 모든 가격을 읽는 것은 다소 부담스러울 수 있습니다. 더 나은 방법은 중간 가격과 가격의 변동을 보는 것입니다. 중앙값과 변동은 데이터를 설명하는 데 사용할 수 있는 두 가지 방법일 뿐입니다. 중개인은 또한 주택 가격을 이해하는 데 더 편리한 방법이 될 수 있는 데이터 그래프를 제공할 수 있습니다.

표본 데이터를 설명하고 표시하는 수치 및 그래픽 방법을 자세히 설명하는 통계 영역을 “기술 통계”라고 합니다. 통계 그래프는 표본 또는 모집단의 모양이나 분포에 대해 배우는 데 도움이 되는 도구입니다. 그래프는 데이터 클러스터를 관찰하고 데이터 값이 몇 개만 있는 위치를 식별하기 쉽기 때문에 숫자 스택보다 데이터를 표시하는 더 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 신문과 인터넷은 그래프를 사용하여 추세를 보여주고 독자가 사실과 수치를 빠르게 비교할 수 있도록 합니다. 데이터를 요약하고 구성하는 데 사용되는 몇 가지 유형의 그래프에는 점도표, 막대 그래프, 히스토그램, 줄기 및 잎 그래프, 빈도 다각형(점선 그래프 유형), 파이 차트 및 상자 그림이 있습니다.

Transcript

데이터는 크게 정량적 데이터와 정성적 데이터로 분류된다는 점을 기억하십시오.

정량적 데이터는 학급에서 다양한 학생 키와 같은 숫자 값의 측정 또는 개수를 나타냅니다.

반대로, 범주형 데이터라고도 하는 정성적 데이터는 다양한 머리카락 색상과 같은 비수치적 변수를 나타냅니다.

효율적인 통계 분석을 위해 이러한 체계적이지 않은 대규모 데이터 세트는 요약되어 표 형식이나 그래픽 형식으로 시각적으로 숫자로 표시됩니다.

예를 들어, 하루 동안 측정된 온도 변화는 표 형태로 요약할 수 있습니다.

이러한 데이터는 그래픽으로도 나타낼 수 있습니다. 여기서 시간은 수평 축을 따라 주어지고 온도는 수직 축을 따라 표시됩니다.

그래프의 점들은 결합되어 패턴을 형성하여 낮 시간의 온도가 시간에 따라 어떻게 변하는지 시각적으로 이해할

수 있습니다.

또한 이 그래프는 하루에 관찰된 극한 온도를 나타내는 다른 데이터 값에서 이상값을 식별합니다.

Key Terms and definitions

Data - Individual items of qualitative or quantitative information obtained from a population or sample.
Random Sampling - A systematic approach of gathering representative data from a population.
Cluster Sampling - A sampling method where the researcher selects groups of subjects, instead of individual participants.
Descriptive Statistics - Numerical and graphical methods to summarize and present data.
Graphical Representation - Utilization of graphs to summarize and organize data better.

Learning Objectives

Define Data – Understanding the types: qualitative, quantitative continuous, or quantitative discrete (e.g., data).
Contrast Random Sampling vs Cluster Sampling – Understanding key differences (e.g., cluster sampling).
Explore Simple Sampling Techniques – Application and significance (e.g., simple random, stratified, and systematic sampling).
Explain Descriptive Statistics – Understanding its role in data description and presentation.
Apply Graphical Representation – Learning different types for better data visualization.

Questions that this video will help you answer

What are qualitative and quantitative data and how to differentiate them?
What are random and cluster sampling, and how are they different?
How are data described and what are descriptive statistics?

This video is also useful for

Students - Understand how data and sampling methods aid in research and learning.
Educators - Provides a clear framework to teach statistical data collection and interpretation.
Researchers - Understanding sampling techniques for research methodologies.
Data Analysts - Offers knowledge on effective data description methods and visualizations.

Tags

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