언제 순열 검정을, 언제 부트스트랩 신뢰구간을 사용해야 할까요? 아래의 각 카드에는 한 가지 상황이 주어지며, 해당 상황에 가장 적합한 기법으로 분류해 주세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
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.
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.
현재 연습
