통계 인터랙티브 라보

통계는 “정답”이 아니라 불확실성의 크기를 다룹니다.
표본오차를 직접 만져보면 왜 표본 크기가 중요한지 감각이 생깁니다.

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1. 표본오차 실험실

모집단 비율과 표본 크기를 바꿔 보세요.
같은 모집단에서도 표본 추정치는 흔들릴 수밖에 없음을 눈으로 확인합니다.

표본오차 실험실

모집단 비율 (예: 찬성률, %)

표본 크기 (n)

반복 횟수

결과 요약

평균 추정치56.5%

변동성 (표준편차)10.1

표본별 추정치 분포

67%

60%

57%

67%

47%

47%

77%

40%

60%

53%

53%

53%

60%

37%

73%

60%

67%

57%

70%

63%

37%

60%

60%

57%

47%

77%

57%

50%

63%

47%

57%

57%

43%

60%

57%

73%

47%

53%

53%

40%

43%

77%

63%

57%

43%

50%

57%

60%

67%

50%

* 표본 크기가 커질수록 평균은 안정되고 변동성이 줄어듭니다.

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2. 표본 크기와 해석의 차이

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통계의 핵심은 불확실성을 알고 다루는 것입니다.
표본오차의 감각을 몸에 넣어두면, 숫자의 의미가 달라집니다.