모수와 비모수

우리가 분석하는 일반적인 데이터는 기본적으로 모수적 방법을 기반으로 하고 있습니다. 

 

AP stat.도 모수 통계학이 대부분이며 이 모수를 통해 데이터 분석하는 범위가 대부분입니다.

그렇다면 모수와 비모수 통계학의 차이점은 무엇이며 어떤 방법으로 접근해야 하는지 살펴 봅시다. 

 

모수적 방법 (Parametric Methods)이라고 하는 것은 분포가 모수(parameter)를 가지고 있기에 이를 바탕으로 추정할 수 있습니다. 예를 들면 정규분포의 경우에 평균과 표준편차를 기준으로 데이터 분포를 나타내고 있습니다. 

 

장점은 대표값들인 평균과 표준편차를 기반으로 데이터를 분석하기에 패턴이 있으며 수학적 모델링이 가능합니다.

AP stat. 내용 대부분이 모수적 방법으로 해결이 됩니다. t-분포와 ANOVA 분산분석도 모수적 방법입니다. 

 

 

비모수적 방법  (Non-Parametric Methods)은 모수를 알 수 없어서 분포의 상태가 명확하지 않은 불확실성에 있을때 사용하는 방법입니다. 가장 대표적으로 카이제곱 검정인데 AP stat.에서는 이 내용만 포함됩니다. 

통계학적으로 비모수적 방법으로 분석하는 방법은 분포를 정의할 필요없이 좀 더 넓은 범주에서 사용할 수 있습니다. 

 

AP Stat.에서 내용은 일반 통계학을 기반으로 하기에 모수적 방법에 대한 내용으로 학습을 접근해야 합니다. 

카이제곱에 대한 검정 부분은 FRQ와 MCQ 에서 많은 부분을 차지 하지는 않습니다. (일정 비율 출제는 됩니다.)