이 글에서 꼭 잡아야 할 것
좋은 분석은 좋은 데이터에서 시작한다. 어떤 데이터를, 어떤 방식으로, 얼마나 수집할지 정하는 일은 기획과 통계가 만나는 핵심 구간이다.
표본 추출은 통계 공식 이전에 설계 감각이 중요한 파트다. 어떤 방식이 더 정교한가가 아니라, 어떤 상황에 어떤 방식이 적합한가를 묻는 문제가 많다. 예를 들어 층화추출은 집단별 대표성을 확보하는 데 강점이 있고, 군집추출은 조사 비용을 줄이는 데 유리하다.
개념 지도와 이해 포인트
대표 문법 패턴
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id": range(1, 101)})
sample = df.sample(n=10, random_state=42)
print(sample.head())문법 읽는 포인트
- 표본 추출 방식은 대표성과 비용을 함께 고려한다.
- 층화와 군집은 이름이 비슷해 보여도 목적이 다르다.
- 편향은 표본 크기보다 추출 방식에서 자주 발생한다.
핵심 용어
- Sampling
- Survey
- Collection
단순 임의 추출 예시 익히기
단순 임의 추출은 가장 직관적인 시작점이다. 이후 층화와 군집 추출이 어떤 상황에서 더 필요한지 비교해 보면 이해가 빨라진다.
SELECT *
FROM customer_base
ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE
FETCH FIRST 100 ROWS ONLY;수험 체크포인트와 자주 하는 실수
시험 체크포인트
- 층화추출과 군집추출 차이는 반드시 구분하자.
- 표본 편향 사례형 문제를 함께 대비하면 좋다.
- 조사 비용과 대표성을 비교하는 문제가 자주 나온다.
자주 하는 실수
- 표본 수만 많으면 대표성이 확보된다고 생각하는 실수
- 층화와 군집을 같은 개념으로 외우는 실수
- 수집 경로에 따른 품질 차이를 무시하는 실수
연결 학습
수집 전략이 흔들리면 이후 통계 분석도 흔들린다. 다음 파트부터는 기술 통계와 확률처럼 본격적인 데이터 분석 파트로 넘어간다.
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