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통계학 (Statistics)
통계학 (Statistics)이란 결론을 객관적으로 내릴 수 있게 자료를 수집, 처리, 분석, 해석하는 학문이다.
생통계학 (Biostatistics)
생통계학 (Biostatistics)이란 의학,생물학, 또는 보건 관련 학문에 적용되는 통계학을 말한다.
자료 (Data)
|
단면 자료 (cross-sectional data) | 각 개체 (subject)를 한 시점에서 관찰한 자료 |
종적 (경시적, 시계열) 자료 (longitudinal or time-series data) |
한 개체를 여러 시점에 걸쳐 관찰한 자료 |
연속형 자료 (continuous data) | 연속적인 수로 수량화가 가능한 자료 |
이산형 자료 (discrete data) | 수치적인 의미를 가지나 소수점의 형태로 표현되지 못하는 데이터. 범주형 자료 (categorical data)가 있다. |
변수 (Variable)
양적 변수 | 수량으로 표현되는 특성을 갖는 변수 |
질적 변수 | 그 자체로서는 수량적이지 않은 변수. 질적 변수도 숫자로 코딩하면 확률 변수가 된다. |
확률 변수 (random variable) | 규칙 (분포)이 부여된 양적 변수 |
변수의 종류
연속형 변수 (continuous variable) | 좀 더 광의의 의미로 수치형 변수 (numeric variable)라고도 한다. 연속적인 실수 값을 가지는 (수로 표현될 수 없는 값을 가지는) 변수 |
이산형 변수 (discrete variable) | 구분되는 값을 가지는 변수. 정수로 표현되면 범주형 변수 (categorical variable) |
독립 변수 (independent variable), 설명 변수 (explanatory variable) |
인과관계가 존재하는 경우, 원인에 해당하는 변수 |
종속 변수 (dependent variable), 반응 변수 (response variable) |
인과관계가 존재하는 경우, 결과에 해당하는 변수 |
질적 변수 (qualitative variable)
명목 변수 (nominal variable) | 구분이 목적. 순서 / 간격의 의미 없음. ex: 통신사 가입 여부 (skt, kt, lg) |
이진수 변수 (binary variable) | 두 개의 값만 취하는 명목 변수. ex: 성별 |
양적 변수 (quantitative variable)
순위 변수 (ordinal variable) | 구분/ 순서의 의미가 있고, 간격의 의미는 없다. 범주형 변수에 해당하나 연속형 변수로 취급하는 경우도 있다. Likert’s 5-point scale (라이커트의 5점 척도) |
구간 변수 (interval variable) | 구분 / 순서 / 간격의 의미 있음. 절대 0 개념 없음. |
비율 변수 (ratio variable) | 구분/순서/간격/절대 0의 개념 있다. 구간 변수와 비율 변수의 구분은 굳이 할 필요 없고 둘 다 연속형 변수로 간주하면 된다. |
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