통계학과와 진로에 대해서

통계학(統計學, 영어: statistics)은 산술적 방법을 기초로 하여, 주로 다량의 데이터를 관찰하고 정리 및 분석하는 방법을 연구하는 수학의 한 분야이다. 근대 과학으로서의 통계학은 19세기 중반 벨기에의 케틀레가 독일의 "국상학(國狀學, Staatenkunde, 넓은 의미의 국가학)"과 영국의 "정치 산술(Political Arithmetic, 정치 사회에 대한 수량적 연구 방법)"을 자연과학의 "확률 이론"과 결합하여, 수립한 학문에서 발전되었다.

 

 

개요

통계학은 관찰 및 조사로 얻을 수 있는 데이터로부터, 응용 수학의 기법을 이용해 수치상의 성질, 규칙성 또는 불규칙성을 찾아낸다. 통계적 기법은, 실험 계획, 데이터의 요약이나 해석을 실시하는 데 있어서의 근거를 제공하는 학문이며, 폭넓은 분야에서 응용되어 실생활에 적용되고 있다. 통계학은 실증적인 뿌리를 가지고 있으며 실질적 활용에 초점을 맞추고 있기 때문에, 흔히 순수수학과는 다소 구분되는 응용수학의 일종으로 여겨진다. 통계학의 방법을 통해, 실제의 수치들을 왜곡하여 해석하는 것을 막고 연구를 바탕으로 합리적인 의사결정을 할 수 있다. 통계학은 과학, 산업, 또는 사회의 문제에 적용되며 모집단을 연구하는 과정이 우선시 된다. 모집단은 "한나라 안에 사는 모든 사람" 또는 "크리스털을 구성하는 모든 원자"와 같이 일정한 특성을 지닌 집단이면 어느 것이든 가능하다. 통계학자들은 전체 인구(인구조사를 하는 기업)에 대한 데이터를 편집한다. 이것은 정부의 통계 관련 법률 요약집 같은 조직화된 방법으로 수행될 수도 있다. 기술 통계학은 모집단의 데이터를 요약하는 데 사용된다. 도수 및 비율 (경주 등) 범주 형 데이터를 설명하는 측면에서 더 유용할 동안 수치 기술자는 연속적인 데이터 유형 (소득 등)에 대한 평균과 표준 편차를 포함한다. 데이터 분석 방법 엄청난 자료가 연구되는 현대 사회에서 경제지표 연구, 마케팅, 여론조사, 농업, 생명과학, 의료의 임상연구 등 다양한 분야에서 응용되고 있는 통계는 단연 우리 사회에서 가장 필요하고 실용적인 학문이라고 할 수 있다.

수리 통계학
수리 통계학은 수학의 방법을 통계학에 적용한 것이다. 통계학은 원래 국가에 대한 과학으로 생각되었는데 즉, 국가의 땅, 경제, 군력, 인구 등에 관한 사실을 수집하고 분석하는 것이었다. 사용되는 수학적 방법은 해석학, 선형 대수학, 확률 분석, 미분 방정식과 측도 이론적 확률이론 등을 포함한다.

어원
영어의 statistics(통계학, 통계)는 확률을 뜻하는 라틴어의 statisticus(확률) 또는 statisticum(상태), 이탈리아어의 statista(나라, 정치가) 등에서 유래했다고 한다. 특히 국가라는 의미가 담긴 이탈리아 어 statista의 영향을 받아, 국가의 인력, 재력 등 국가적 자료를 비교 검토하는 학문을 의미하게 되었다. 근대에서의 통계학은 벨기에의 천문학자이자 사회학자이며 근대 통계학을 확립한 인물로 평가받는 케틀레가 벨기에의 브뤼셀에서 통계학자들로 구성된 9개의 회의를 소집한 것을 기원으로 하고 있다. 수집되고 분류된 숫자 데이터"라는 의미로 사용된 것은 1829년부터이고, 약자로 stats가 처음 기록된 것은 1961년부터이다. 또, 통계학자의 의미인 statistician이 사용된 것은 1825년부터이다.

한자 문화권에서 사용되는 통계(統計)라는 단어의 기원은 명확하게 알려진 바는 없지만, 막부 말기에서 메이지 천황 초년에 걸쳐 양학자인 야나가와 슌친(柳川春三)이 현재의 의미로 이 단어를 처음 사용했다고 여겨진다. 그가 1869년에 편찬한 책자에서 통계가 현재의 용법으로 사용되었다는 기록이 남아있다. 그 후 1871년에는 대장성에 통계사(統計司)와 통계요(統計寮)가 설치되면서 통계라는 단어의 사용이 대중화되었다.

역할

매우 다양한 분야의 연구에서 주어진 문제에 대하여 적절한 정보를 수집하고 분석하여 해답을 구하는 과정은 아주 중요하다. 이런 방법을 연구하는 과학의 한 분야가 통계학이다. 통계학을 필요로 하는 연구분야는 농업, 생명과학, 환경과학, 산업연구, 품질보증, 시장조사 등 매우 많다. 또한 이러한 연구 방식은 기업체와 정부의 의사결정 과정에서 현저하게 나타난다. 주어진 문제에 대하여 필요한 자료의 형태, 자료를 수집하는 방법, 문제에 대한 최선의 답을 구하기 위한 분석방법을 결정하는 것이 통계학자의 역할이다.

자료는 어떤 특정한 현상(주제, 사실)을 조사하기 위하여 설계하고 계획한 실험에서 나온다. 이런 종류의 자료, 즉 실험자료는 농업연구와 같은 분야에 흔히 있다. 통계학자들은 이미 나온 실험자료를 분석하는데만 관심이 있지않고, 자원을 효과적으로 사용하고 주어진 문제를 실험으로 해결하기 위하여 처음부터 실험을 계획하는데 관심이 있다. 또 다른 형태의 자료를 관측으로부터 얻는다. 조사자들은 연구실 밖으로 나가서 실제로 존재하는 것을 조사한다. 이런 예로는 인구 및 주택센서스와 같은 전수조사, 여론조사, 교통량 조사 등등이 있다. 이 경우 조사방법과 설문지 작성은 매우 중요한 문제가 된다. 설문지 조사에 있어서 가장 핵심적인 부분은 설문지 작성 요령이다. 묻고자 하는 질문을 짧고 명확하게 물어야 하고 응답자가 고민을 하지 않고 바로 대답할 수 있도록 구성해야 한다. 설문지는 묻고자 하는 질문이면 무엇이든지 다 물을 수 있는 것이 아니라 문제의 핵심적 내용을 담고 있어야 한다.

 

 

 

조사와 척도
조사대상을 기준으로하면 대상이 되는 통계 집단의 단위를 하나하나 전부 조사하는 관찰 방법인 전수조사(全數調査)와 모집단의 일부를 표본으로 추출하여 조사한 결과로써 모집단 전체의 성질을 추측하는 통계 조사 방법인 표본조사(標本調査)가 대표적인 조사 방법이다.

 

• 전수조사: 조사의 대상이 되는 자료 전체를 빠짐없이 조사하는 것이다.(모집단 전체를 조사).
• 표본조사: 조사의 대상이 되는 자료의 일부만을 택하여 조사함으로써 전체를 추측하는 조사이다. 의식적으로 표본을 추출하는 유의 추출법과 확률론에 입각하여 표본을 추출하는 임의 추출법이 있다. 이러한 조사를 통해 자료를 수집할 때에는 자료의 양질이 측정 수준에 따라 분류된다. 자료의 측정 수준은 다음과 같이 분류된다. 측정 수준에 따라 통계에 이용해야 할 요약 통계량이나 통계 검정법이 다르게 된다.
• 분류 자료: 수치로 측정이 불가능한 자료이다. 질적 자료라고도 한다.
• 명목척도(nominal scale)： 단순한 번호로 차례의 의미는 없다. (예: 전화번호, 등번호, 성별, 혈액형, 주소 등.)
• 순서 척도(서열 척도)(ordinal scale)： 순서가 의미를 가지는 번호. (예: 계급, 순위, 등급 등.)
• 수량 자료: 수치로 측정이 가능한 자료이다. 양적 자료라고도 한다.
• 구간 척도(등간 척도, interval scale)： 순서뿐만 아니라 그 간격에도 의미가 있으나, 0에 절대적인 의미는 없다. (예: 온도, 지능지수 등.)
• 비율 척도(ratio scale)： 0을 기준으로 하는 절대적 척도로, 간격뿐만이 아니라 비율에도 의미가 있다. (예: 절대온도, 금액, 몸무게, 키 등.)

통계적 방법

실험 계획
조직적인 통계 조사가 이뤄지기 전까지는 질문서를 만들어 선정된 가구에 배포하는 방식을 이용했다. 실험 계획은 자료수집전에 미리 어떻게 실험할 것인지 계획하여, 원하는 자료를 정확하게 수집하고 기록할 수 있도록 하는 과정이다. 자료 수집의 규모와 대상, 할당 방법을 바르게 결정하고 정당한 자료를 수집할 수 있도록 검토한다. 설문지 작성법 등도 여기에 포함된다.

설문지 작성
설문지 작성은 실험계획의 일부이기도 하지만, 대개 별개의 실습을 통해 체득하여야 한다. 설문지는 "앙케트(Enquete)"라고도 하며 통계 자료에 필요한 자료를 수집하기 위해 필요한 질문들을 기록하는 하나의 서식이다. 이를 이용해 설문지 작성자, 응답자들의 객관적인 생각, 각자의 가치와 신념, 태도 등과 같은 여러 정보를 수집할 수 있다. 설문지는 가능한 표준화되도록 작성해야 한다. 필요한 정보를 더욱 포괄적으로 획득하기 위해 설문지는 다섯 가지 요소 응답자에 대한 협조 요청, 식별자료, 지시사항, 설문 문항, 응답자의 분류를 위한 자료로 구성된다. 설문지는 여러 번 수정, 검토 과정을 거쳐야 의도한 자료의 수집이 가능하다. 설문지를 이용한 통계자료 수집은 비교적 비용이 적게 들고 큰 표본에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 다른 자료수집 방법에 비해 무응답률이 높은 편이며 응답에 대한 보충설명의 기회가 주어지지 않는다는 단점이 있다.

추론 통계
추론 통계는 기술통계로 어떤 모집단에서 구한 표본정보를 가지고 그 모집단의 특성 및 가능성 등을 추론해내는 통계적 방법이다. 보통 수집된 자료는 어떻게 분석해야 할지 미리 정해져 있기도 하지만, 대부분 획득한 자료(모집단)을 가지고 여러 그래프를 그려보는 와중에 또 다른 별개의 분석방법을 추가로 채택할 필요성을 느끼게 된다. 이러한 모집단에 대한 전체적 조감을 해보고 또 다른 분석 방향을 모색해 보는 과정에 해당한다. 추론 통계는 바탕인 기술 통계량이 있어야 한다. 이 추론 통계를 하는 이유는 모든 사람을 대상으로 검사를 하는 것은 비합리적이고 대규모 집단을 가지고 연구하는 것이 소수의 집단을 가지고 연구하는 것보다 훨씬 경제적이고 효율적이기 때문이다. 추론 통계는 기술 통계량의 정확성을 유지하는 작업으로서 사용한다. 보통 일반적인 추론은 실험 결과가 기존의 방식, 또는 다른 품종 간 비교 등에서 차이점이 유의한 지를 검증하는 것이다.

기술 통계
기술(記述) 통계는 측정이나 실험에서 수집한 자료의 정리, 표현, 요약, 해석 등을 통해 자료의 특성을 규명하는 통계적 방법이다. 기술통계에는 분석방향에 따라 여러 가지가 있다. 단순한 평균 분산 등의 상투적인 분석 이외에, 모집단에서 어떤 인자들이 있는지 뽑아내 보는 인자 분석과, 특정 표본이 어떤 모집단에 속하는지(원 모집단을 어떻게 여러 집단으로 나눠야 하는지) 판단하는 판별분석, 두 인자 간의 상호관계에 대한 정준 상관분석, 인자들의 숫자를 줄여 단순화하는 주성분 분석, 그 외 군집분석 등, 다양한 분석방법이 존재한다.

 

〈나이팅게일이 작성한 동부 지역 육군에서의 사망 원인에 관한 다이어그램〉 

통계학자 

나이팅게일은 크림 전쟁에서의 경험을 바탕으로 영국군의 전사자와 부상자에 관한 방대한 데이터를 분석하여 대부분의 사망자들이 부상 자체가 아닌 치료나 병원의 위상 상태에 의해 사망했음을 알아냈다. 그녀는 정치인이나 고위 공무원에게 병원 위생의 개선을 설득하기 위하여 데이터를 그래프 형태로 나타내었다. 1858년 영국 왕립통계학회 최초의 여성 회원으로 선출되었다.

 

 

통계학과

 

학과개요
통계학은 수학적 지식을 바탕으로 자연현상이나 사회 현상, 경제 현상의 다양한 특성 및 정보를 과학적으로 분석하고 결과를 이끌어 내는 이론과 방법에 관한 학문입니다. 통계학과는 통계적인 사고방식을 통해 분석력 및 비판력을 갖춘 인재를 양성하는데 목표를 두고 다양한 통계 이론 및 방법을 공부합니다.

학과 특성
뉴스에서 '통계 결과에 따르면'이라는 말을 많이 들어 보셨죠? 통계학은 사회 현상을 숫자로 이해할 수 있기 때문에 실생활과 밀접한 관계에 있습니다. 현대 사회가 복잡해짐에 따라 사회와 여러 학문 분야에서 통계학의 중요성이 점차 커지고 있습니다.

흥미와 적성
기본적으로 수학을 좋아해야 하며, 정보를 분석하고 추리하는 것을 좋아하는 사람이면 좋습니다. 또한 사회, 경제, 자연 및 인간생활에 관심을 갖고 이에 관련된 여러 현상을 분석하는 것을 즐기거나 제품 및 서비스의 품질에 관심 있는 학생도 좋습니다. 컴퓨터를 활용한 통계 분석 기법이 많이 사용되기 때문에 컴퓨터 활용 능력과 집중력, 논리력이 필요합니다.

세부 관련학과
ICTㆍ빅데이터 학부(자연), 경제통계학부(자연), 국가통계 전공, 금융정보통계학과, 데이터경영학과, 데이터 경영학 전공, 데이터 과학과, 데이터 과학부, 데이터 과학융합 스쿨, 데이터 융합학부(데이터 사이언스 전공), 데이터 테크 전공, 디지털 금융정보 전공, 물류통 계정 보학과, 빅데이터·응용통계학 전공, 빅데이터ㆍ금융통계학부, 빅데이터 금융공학 융합전공, 빅데이터 사이언스 전공, 빅데이터 응용학과, 빅데이터 전공, 빅데이터 통계학 전공, 수리 빅데이터 학부(통계·빅데이터 전공), 수학ㆍ정보통계학부 정보통계학 전공, 수학 응용통계학부, 수학통계정보과학부, 수학통계정보과학부(통계정보과학 전공), 수학통계학부, 수학통계학부(통계 전공), 여론 정보통계학과, 연합전공 계산과학, 응용정보통계학과, 응용통계 전공, 응용통계학, 응용통계학과, 응용통계학 전공, 응용통계학 전공/수학통계학부, 임상의학통계 전공, 전산통계학과, 정보통계ㆍ보험수리학과, 정보통계학과, 정보통계학 전공, 컴퓨터통계학과, 통계 데이터 과학 전공, 통계정보과학과, 통계 정보학과, 통계 컴퓨터과학과, 통계학과, 통계학 전공

졸업 후 진출 분야
기업 및 산업체 보험사, 은행, 신용카드사, 증권사, 백화점, 대기업, 리서치 회사, 회계 법인, 법률 회사 학계 및 연구기관 대학, 금융 및 경제 관련 연구원 정부 및 공공기관

 

 

'통계가 서로 다르다는 것은 다양한 관점에서 사회적인 이슈를 볼 수 있다는 뜻이기도 하므로 서로 다른 통계가 나오는 것은 사회를 위해서나 통계를 위해서나 새로운 변화를 모색하는 에너지일 수도 있다. 결국 통계도 정치·사회적인 갈등과 타협의 산물로 만들어지는 것이다. 통계라고 해서 반드시 하나로 통일해야만 좋은 것은 아니다.' 통계학 빅데이터를 잡다. 중에서 발췌한 내용입니다. 이제 4차 산업의 시대입니다. 아직은 현실감이 실생활에서는 크게 느껴지지않지만 기술은 우리가 생각한 것보다 빠르게 움직이고 있습니다. 코로나로 세계가 바뀌었고 포스트 코로나 위드 코로나를 맞이해야 할 때 통계학이 우리 삶에 유익한 학문임을, 꼭 필요한 학문임을 느껴봅니다.