기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고, 조사연구에서 각각이 어떻게 활용되는지를 예를 들어 설명해 보시오

기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고, 조사연구에서 각각이 어떻게 활용되는지를 예를 들어 설명해 보시오 I. 통계분석의 목적 통계분석방법의 선택에 있어서 고려하여야 할 사항은 통계분석으로부터 무슨 정보를 얻고자 하는가이다. 각각의 통계분석방법은 고유의 계산과정을 거쳐 각기 다른 정보를 자료로부터 추출해 내기 때문이다. 통계분석방법을 크게 분류하면 기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inference statistics)로 나눌 수 있다. 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법이고, 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 분석방법이다. 그러므로 추론통계는 확률이론에 근거하게 되며, 일반화시키는 결론이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성도 측정하게 된다. 결론적으로 연구목적에 적합한 분석방법을 선택하여야 하는데, 기술통계와 추론통계를 모두 사용하는 경우가 많다. 만일 모집단이 비교적 작아서 모든 구성원들을 관찰할 수 있다면 기술통계만으로도 충분할 것이다. 또한 연구목적이 단지 자료를 정리하고 요약하는 것이라면 추론통계는 사용할 필요가 없을 것이다. II. 추론통계 대부분의 사회과학 연구는 모집단에서 추출한 비교적 작은 크기의 표본자료를 요약하고 분석하여 연구목적에 유용한 정보를 도출해 낸다. 그러나 표본자료로부터 얻는 정보를 그 표본을 추출한 모집단 전체에 확장 적용, 즉 일반화시킬 수 없다면 그 표본정보는 별로 가치가 없게 된다. 예를 들어, 사회복지서비스에 대한 수요를 조사하기 위해서 전국에서 일부 종합사회복지관을 표본으로 추출하여 분석하였으나 그 분석결과를 전국의 종합사회복지관의 경우로 일반화 시킬 수 없다면, 표본으로부터 얻은 연구결과는 아무 소용이 없게 될 것이다. 그렇다면 연구결과를 모집단으로 어떻게 일반화시…
그렇다면 연구…