표본의 결과를 전체에 일반화할 수 있을까요?

방금 편의 표집, 즉 가장 쉬운 방법으로 데이터를 수집하면 전체 모집단을 대표하지 못하는 표본이 생길 수 있음을 보셨습니다. 이는 곧 표본에서 얻은 결과를 전체 모집단에 일반화할 수 없다는 뜻이기도 해요. 모집단과 표본의 분포를 시각화하면 표본이 모집단을 잘 대표하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

Spotify 데이터셋에는 acousticness라는 열이 있는데, 트랙이 어쿠스틱(전원을 연결하지 않는 악기로 제작)인지에 대한 신뢰도를 0에서 1 사이로 나타냅니다. 여기서는 전체 곡 모집단과 그중 일부 표본에서 acousticness를 살펴보겠습니다.

spotify_population과 spotify_mysterious_sample이 제공되어 있고, dplyr과 ggplot2가 로드되어 있습니다.