행정계량분석
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1. 개요 [편집]
2. 계량분석과 통계학 [편집]
계량분석을 통하여 습득한 논리와 사고를 행정학에 적용함으로써 얻는 장점으로는 정확한 기술, 객관적 평가 [1], 대안 선택에 도움, 타당한 결론 도출 등이 있다.
3. 대푯값과 분산도 [편집]
4. 확률이론 [편집]
- 확률의 덧셈법칙: P(A)+P(B) = 사건 A 또는 사건 B가 일어날 확률
- 확률의 곱셈법칙: P(A) X P (B) = 사건 A와 사건 B가 동시에 일어날 확률
- 조건부확률: P(A|B)는 사건 B가 일어난다는 조건하에 사건 A가 일어날 확률을 의미한다. [3]
5. 표본과 표본분포 [편집]
- 중심극한정리: 표본의 크기가 커질수록 평균의 표본분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다. 이때 표본분포의 평균은 모집단의 평균과 같고 표준편차는 모집단의 표준편차를 표본크기의 제곱근으로 나눈 것과 같다.
6. 통계적 가설검정 [편집]
- 귀무가설과 대립가설: 귀무가설은 두 집단간에 또는 여러 집단간에 모수에 있어서 차이가 없음을 주장하는 것으로 검정의 대상이 되는 가설이다. 그러나 대립가설은 귀무가설과 반대(대립)되는 의미의 가설로서 연구가설이라고도 불린다.
- Ⅰ종오류[4]: 올바른 귀무가설을 틀린 것으로 잘못 검정하는 오류를 범할 확률.
7. 분산분석과 카이 제곱 검정 [편집]
* 분산분석 (ANOVA): 각 집단의 분산을 이용하여 집단 간 차이, 특히 세 집단 이상의 집단 간 평균 차이를 검정하는 기법
8. 회귀분석 [편집]
- 독립변수와 종속변수: 두 변수간에 어느 정도의 관계가 있다고 할 때, 다른 변수에 영향을 주는 변수를 독립변수라 하고, 독립변수로부터 영향을 받는 변수를 종속변수라 한다.
- 상관관계: r = 0.6인 경우와 r = -0.7인 경우가 있다면 둘 중 강도가 높은 쪽은 절댓값이 큰 r = -0.7 쪽에 해당한다.
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