| English | 의미 |
|---|---|
| statistical question/stəˈtɪstɪkl ˈkwestʃn/ | 통계적 질문 |
| association/əˌsəʊsɪˈeɪʃn/ | 연관성 |
| response variable/rɪˈspɒns ˈveərɪəbl/ | 반응변수 |
| explanatory variable/ekˈsplænətəri ˈveərɪəbl/ | 해석변수 |
| variability/ˌveərɪəˈbɪlɪti/ | 변이성 |
두 변수가 함께 움직이는가?
- 1단원에서는 하나의 변수를 다루었으나, 이제는 두 변수 간의 관계를 묻습니다.
- 관계에 대한 통계적 질문: "공부 시간이 많은 학생이 더 높은 점수를 받을까?"
- 상관을 찾습니다 — 두 변수가 함께 움직이는 경향을 보이는 패턴입니다.
- 이 단원 전체는 이러한 관계를 발견하고, 설명하며, 모델링하는 것입니다.
설명 변수와 반응 변수
- 반응 변수는 설명하거나 예측하고자 하는 결과(점수)입니다.
- 설명 변수는 이를 설명하는 데 도움이 될 것으로 생각되는 변수(공부 시간)입니다.
- 대략적으로: 설명 변수는 '입력', 반응 변수는 '출력'입니다.
- 관례에 따라 설명 변수는 $x$축에, 반응 변수는 $y$축에 배치합니다.
상관관계, 인과관계 아님
- 상관관계란 두 변수가 어떤 패턴으로 함께 변동함을 의미할 뿐입니다.
- 공부 시간이 많을수록 점수가 높은 경향이 있다 — 이것은 상관관계입니다.
- 그러나 상관관계만으로 하나另一方가 다른 것을 원인이라고 할 수는 없습니다.
- 상관관계를 명명하는 것이 첫 단계이며, 왜 그런지 설명하는 것은 훨씬 뒤에서 이루어집니다.
변이가 어렵게 만드는 이유
- 실제 데이터는 노이즈가 포함됩니다 — 같은 양만큼 공부한 두 사람이 같은 점수를 내는 것은 드뭅니다.
- 이 변이는 패턴을 흐리게 하여 약한 관계인지 확신하기 어렵게 만듭니다.
- 보인 연결이 실제일 수도 있지만, 이 특정 표본의 우연일 수도 있습니다.
- 통계학은 관계가 실제인지 아니면 단순히 chance인지 판단할 수 있는 도구를 제공합니다.
어떤 변수가 설명 변수이고 어떤 변수가 반응 변수인지는 질문의 선택에 해당하며, 데이터가 강제로 결정하는 것이 아닙니다. "키 큰 사람이 무겁게 나가는가?"라면 키를 설명 변수로 삼고, "무거운 사람이 키가 큰 경향이 있는가?"라면 반대로 설정합니다. 먼저 질문을 명시한 후 역할을 배정하십시오. 그리고 상관관계가 아직 인과는 아님을 기억하십시오.
한 연구는 각 학생의 잠들던 시간과 게임에서의 반응 시간을 기록합니다.
- 설명 변수: 잠들던 시간 (추정 원인). 반응 변수: 반응 시간 (결과).
- 상관관계: 더 많은 잠이 빠른 반응과 함께 가며, 그 경향이 있습니다.
- 하지만 다른 요인들도 변동하므로 아직 잠이 반응 속도를 causes한다고 말할 수는 없습니다.
두 변수에 대한 통계적 질문은 이들이 상관되어 있는지 — 즉, 함께 변동하는지를 묻습니다. 설명 변수($x$)는 반응 변수($y$)를 설명하거나 예측하는 데 사용됩니다. 변이 때문에 보인 상관관계는 실제이거나 chance일 수 있으며, 이것이 이 단원의 나머지部分内容이 정리하는 것입니다.
두 변수 간의 연관성
점들이 함께 위로 기울어짐 — 양의 상관관계.
"공부 시간이 많은 학생이 점수가 높은가?"라는 질문에서 종속 변수는 무엇인가?
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점수는 설명하고자 하는 결과인 종속 변수입니다. 공부 시간은 설명 변수입니다.
관찰된 상관관계는其中一个 변수가 다른 하나를 인과적으로 유발함을 증명한다.
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상관관계는 인과관계가 아님 — 다른 해석의 여지가仍然存在.
관례에 따라 설명 변수는 ___축에 배치됩니다.
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x축에 설명 변수, y축에 종속 변수를 배치합니다.
왜 한 표본에서의 명백한 관계가 불확실할 수 있는가?
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변이가 패턴을 흐리게 하므로, 약하게 보이는 연결이 실제가 아닐 수 있습니다.
설명 변수와 종속 변수에 대해 참인 것은 무엇인가?
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설명 변수는 x축에, y축에는 아닙니다 — 나머지는 모두 맞습니다.