[기초통계 #3] 기술통계 vs 추론통계, 개념과 SPSS 적용까지 [논문통계]
통계분석 2025. 4. 11. 11:52 |
📊 논문에서 통계를 다룰 때 가장 먼저 정리해야 할 개념이 있습니다.
바로 **기술통계(Descriptive Statistics)**와 **추론통계(Inferential Statistics)**의 구분입니다.
두 가지는 전혀 다른 목적을 가진 통계이며, 사용되는 분석방법도 완전히 다릅니다.
✅ 기술통계(Descriptive Statistics): "지금 가진 자료를 요약한다"
기술통계는 말 그대로 현재 확보된 데이터를 요약, 정리하는 데 목적이 있습니다.
- 예: 평균, 표준편차, 중앙값, 빈도수, 백분율 등
- 목적: 표본 데이터 자체의 특성을 파악하기 위함
📌 SPSS에서는 어떻게?
분석 → 기술통계 → 빈도 / 기술통계 / 탐색 메뉴에서 확인 가능.
논문에서는 표 1. 대상자의 일반적 특성 등에 해당하는 내용이 기술통계입니다.
✅ 추론통계(Inferential Statistics): "표본을 통해 전체를 추론한다"
추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단 전체에 대한 결론을 도출하려는 분석입니다.
즉, 검정, 예측, 일반화의 목적을 가지고 있습니다.
- 예: t-test, ANOVA, 상관분석, 회귀분석, 카이제곱검정 등
- 목적: 특정 가설을 검정하고, 표본 결과를 통해 전체를 추론
📌 SPSS에서는 어떻게?
분석 → 평균비교 / 일반선형모형 / 회귀분석 / 상관분석 등 다양한 메뉴를 통해 실행.
논문의 가설검정, 즉 결과 분석 파트가 바로 이 추론통계입니다.
🔍 핵심 구분 요약
구분 기술통계 추론통계
목적 | 요약/정리 | 추론/검정 |
분석 대상 | 수집된 자료 자체 | 모집단에 대한 일반화 |
SPSS 예시 | 평균, 빈도, 표준편차 | t검정, ANOVA, 회귀 등 |
논문 위치 | 대상자 특성 기술 | 가설 검정 결과 |
📌 실전 팁
“분석을 시작할 때 기술통계는 반드시 선행되어야 합니다.”
데이터의 분포나 기본 특성을 이해하지 않은 채 가설검정을 진행하는 건,
기초 없이 건물을 올리는 것과 같기 때문입니다.
좋은 논문결과 나오기를 바라며 궁금하시거나 문의사항은 언제든지 chsoo.lee@gmail.com 으로 메일 주세요.