통계학에서 모집단과 표본의 의미와 차이점은?

통계학에서 모집단과 표본의 의미와 차이점은? 이번에는 통계학의 표본과 모집단에 대해 알아보려 합니다! 통계학에서 모집단( population) 은 조사하고자 하는 전체 대상을 의미하는데요, 예를 들어, 전국 모든 고등학생들의 키를 조사하고자 한다면, 전국 모든 고등학생들이 모집단이 된다고 해요. 모집단은 대개 매우 크고, 특정 시점에서 모든 개체를 모두 조사하기에는 현실적으로 불가능하기 때문에, 일부 개체를 표본으로 추출하여 조사하는 것! 반면, 표본( sample) 은 모집단에서 무작위로 추출한 일부 개체를 의미하구,. 위의 예시에서, 전국 모든 고등학생 중 일부 학생을 무작위로 추출하여 키를 조사하는 것이 가능하답니다. 이때 추출된 학생들이 표본이 됩니다. 표본은 모집단을 대표할 수 있는 것이 중요하며, 표본의 크기가 작을수록 모집단을 대표하지 못할 가능성이 높아진다 할 수 있어요~ Divya Charan, 출처 OGQ 표본과 모집단의 차이점을 알아보면, 대상 개체의 수 모집단...

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