많은 대학 프로그램에는 통계가 필요합니다. 일반적인 통계 클래스에 제시된 핵심 개념은 데이터의 정규 분포 또는 종 곡선입니다. 자연 분포에 속하는 데이터 집합을 해석하는 방법을 이해하면 과학적 연구를 이해할 수 있습니다. 종 곡선, 평균, 표준 편차 및 백분위 수와의 관계를 잘 이해하여 과학 연구 언어에 익숙해집니다.
정규 분포와 종 곡선
신장, 지능 지수 및 혈압과 같은 여러 유형의 자연 발생 데이터를 히스토그램에 표시 할 때 점수가 가로축에 있고 점수의 발생 또는 개수가 세로축에 있으면 데이터는 종 곡선이라는 종 모양의 패턴으로 떨어집니다. 정규 분포라고하는이 패턴은 통계 분석에 적합합니다.
평균과 중앙값
모든 점수의 평균 평균은 종 곡선의 대략적인 중간에 떨어집니다. 평균은 50 번째 백분위 수를 나타내며, 모든 점수의 절반은 해당 측정 값보다 높고 절반은 아래에 있습니다. 정규 분포 데이터에서 중앙값도 종 곡선의 중앙에 위치하여 가장 많은 발생을 나타냅니다.
표준 편차 및 분산
측정 값은 평균에서 얼마나 떨어져 있습니까? 정규 분포 데이터 세트에서 측도는 평균에서 벗어난 특정 수의 표준 편차로 설명 될 수 있습니다. 표준 편차는 분산의 측도 또는 데이터가 평균에서 얼마나 분산 또는 분산되는지입니다. 측정 값에 많은 분산이 있으면 종 곡선이 펼쳐집니다. 분산이 거의 없으면 종 곡선이 좁습니다. 점수에서 표준 편차가 많을수록 점수가 실제로 발생할 가능성이 적습니다.
백분위 수와 경험적 규칙
종형 곡선을 볼 때 측정 값의 68 %가 평균의 1 표준 편차 내에 있습니다. 분포의 95 %는 평균의 두 표준 편차 내에 있습니다. 측정치의 무려 99.7 %는 3 표준 편차 내에 있습니다. 경험적 규칙이라고하는 이러한 백분율은 자연적으로 발생하는 현상에 대한 통계 분석의 기초가됩니다. 예를 들어 의학 연구원이 특정 약물을 복용 한 그룹이 콜레스테롤은 이제 평균에서 2 표준 편차의 콜레스테롤을 측정합니다. 우연히 발생합니다.