대표적으로 t 검정(t-test)이나 분산분석(ANOVA)과 같은 집단 간의 차이를 밝히는 분석 방법과, 변수들 간의 연관성을 파악하는 상관분석(Correlation analysis)이나 회귀분석(Regression analysis)을 들 수 있습니다. 이러한 추론 통

표본이 커서 모집단의 크기에 가까워질수록 추측은 더욱 정확해지고, A와 B의 차이가 우연에 의해 발생할 가능성은 줄어든다. 우리는 단순히 비율을 비교하는 게 아니라 이 비율의 차이가 우연이 아닌지 알고 싶은 거다. 앞선 글에서 실험 결과가 유의미하지

그것도 실험 기간 동안 실험에 노출된 일부 고객에 대해서만 알 수 있다. 통계에서는 이 전체를 '모집단'이라고 부르고, 이 일부를 '표본'이라고 부른다. 모집단과 표본의 이해 <출처: 본인>  2. '일부'를 통해서 '전체