or
이 연습은 강의의 일부입니다
이 챕터에서는 표본과 통계적으로 정당한 결론 사이의 관계를 살펴봅니다. 표본을 어떻게 선택하느냐가 타당한 통계적 의사결정의 출발점이며, 표본의 선택이 추론 결과에 어떤 영향을 미치는지 알아볼 거예요.
현재 연습
정규성 검정, 상관관계 검정, 그리고 모수/비모수 검정을 적용해 타당한 추론을 수행하는 방법을 배웁니다. 가설 검정은 도구이며, 올바른 도구를 선택하는 것이 통계적 의사결정에 핵심이에요. 입문 과정에서 접해 봤을 수 있는 검정들도 더 깊이 들어가, 이 챕터에서 여러분의 추론 툴킷을 한층 확장합니다.
이 챕터에서는 다양한 상황에서 효과 크기를 측정하고 해석하며, 다중 비교 문제를 다루고, 검정력의 개념을 깊이 있게 탐구합니다. p-value는 유의한 효과의 존재를 알려 주지만, 그 효과가 얼마나 큰지는 말해 주지 않아요. 효과 크기는 어떤 처치가 만들어 내는 효과의 세기를 나타냅니다. 효과 크기를 좌우하는 요소들을 이 챕터에서 확실히 익혀 보세요.
부트스트래핑, 순열 검정, p-value로부터 근거를 결합하는 방법을 살펴보며 추론 통계 툴킷을 더 확장합니다. 부트스트래핑을 통해 통계적 시뮬레이션을 처음 경험하게 될 거예요. 메타분석 레슨에서는 여러 연구의 결과를 결합하는 전 과정을 배웁니다. 마지막으로 강력하고 유연한 비모수 통계 도구인 순열 검정을 살펴보며 마무리합니다.