통계학이란 모집단의 수치적 자료를 수집, 정리, 분석, 해석하여 신뢰성 있는 결론을 이끌어내는 방법을 연구하는 학문이다.
모집단 - 대상이 되는 구성요소의 전체집단
표본집단 - 모집단의 표본
* 금전적, 시간적, 물리적인 한계로 모집단을 연구할 수 없으므로 표본을 통해 모집단을 추론한다. 그러므로 표본이 적절치 못하면 통계학적 추론은 아무런 영항력을 가지지 못한다.
1차 데이터 : 연구자가 직접 데이터를 수집한 경우
2차 데이터 : 누군가에 의해 수집된 데이터
실용적 의의로써는 우리가 문제를 발견했을때 목적을 갖고 관련 데이터를 조사 및 수집하여 문제를 파악한후 이를 해결하기위해 데이터의 모델을 만들고 기준을 설정한후 최적의 대안을 선정할때까지 의사결정에 도움을 주는 도구이다.
그러나 통계는 어디까지나 표본집단으로 모집단을 설명할 수 있게 데이터를 효과적으로 활용하는 방법이다. 그러므로 잘못된 통계적 해석은 그럴듯한 거짓말을 만들뿐이며 이는 우리가 통계학을 배운다는것에 통계적 부산물의 심뢰성을 검증하기위한 통계적인 사고방식을 갖추는 의의를 부여한다.
DCOVA(Define -> Collect -> Organize -> Visualize -> Analyze) - 통계적 사고방식의 프레임워크
기술통계학(Descriptive statistics) - 자료가 갖는 수치적 특성을 분석해서 정보를 나타내는 방식을 다루는 학문이다.
추론통계학(Inferential statistics) - 표본집단에 의거해 모집단의 특성을 추론하기 위한 방법을 다루는 학문이다.