240823통계교육

# 한국생명공학연구원 썸머스쿨 R을 활용한 통계분석 기초과정
## 1. 통계분석 개요
-  시스템의 복잡, 이를 이해하고 결정하기 위해 데이터를 획득하고 처리할 필요성이 증대
-  '빅데이터 분석(big data analysis)’은 이러한 사회 경제적,기술적 추세를 대변

### 통계적 분석의 종류
  -  1) 기술통계 분석(descriptive statistics analysis)
  -  2) 추론통계 분석(inferential statistics analysis)

-  기술통계 분석
  -  분석자가 한눈에 파악할 수 있도록 데이터를 정리하고 표현
  -  데이터를 잘 요약-> 모집단에 대한 유용한 정보를 생산
  -  데이터를 단순화하는 과정에서 정보의 손실 발생

-  추론통계 분석
  -  전체집단(모집단)에 대한 조사가 불가능, 비효율 -> 일부(표본) 만을 추출하여 추측하는 분석 방법

### 통계분석의 절차
1) 문제 정의
  -  분석의 목적 및 목표, 분석의 범위, 분석 결과 활용 방안, 분석 고려사항 등 해결하고자 하는 문제 정의
2) 데이터 수집
-   분석에 필요한 데이터 수집
3) 데이터 탐색 및 전처리
-  데이터를 분석에 맞도록 변환
4) 통계 모형 수립
-  분석의 목적이 되는 변수와 다른 변수들의 관계를 수학적으로 모형화
5) 결론 도출

### 통계 데이터에서 변수의 종류
-  행렬식 구성
  -  Observation : 가로축, 관측된 값
  -  attributes(variable) : 관측대상의 속성에 대한 값
  -  value : 특정 하나의 관측된 값
-  질적 변수(qualititive variables)와 양적 변수 (quantitative)
  -  질적변수: 명목형 변수(남자,여자)와 순서형 변수(1,2...)로 나뉨, 범주형 변수(categorical variables)라고도 함.
  -  양적변수:  비율형(ratio)과 구간형(interval) 변수로 구분, 분석에서는 수치들의 중심값, 퍼진 정도 등이 관심의 대상
    -  비율형(ratio) : 두 수치 변수의 차이 뿐만 아니라, 두 변수의 비율에 의미를 둘 수 있음(신장,체중)
    -  구간형(interval) : 수치들의 차이에만 의미를 부여 가능(온도)