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

Ⅰ. 서론

통계학은 데이터 분석의 중요한 도구로, 데이터의 특성을 이해하고 결론을 도출하는 데 필수적인 역할을 한다. 통계학의 두 주요 분야인 기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)는 목적과 방법에서 분명한 차이를 보인다. 기술통계는 수집된 데이터를 요약하고 정리하는 데 중점을 두며, 데이터를 이해하기 쉽게 통계적 수치를 사용하여 특성을 설명한다. 예를 들어, 평균, 중앙값, 표준편차와 같은 수치는 특정 데이터 집합의 중심 경향 및 변동성을 나타낸다. 이러한 통계는 데이터에 대한 직관적인 해석을 가능하게 해주며, 데이터의 분포와 구조를 한눈에 파악할 수 있도록 돕는다. 반면 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하려는 접근 방식을 취한다. 여기서 모집단은 연구자가 관심을 두는 전체 집단을 뜻하며, 표본은 그 모집단에서 선택된 부분집합이다. 추론통계의 주요 목적은 표본 데이터를 기반으로 일반화된 결론을 도출하는 것이며, 이는 신뢰 구간, 가설 검정, 회귀 분석 등을 통해 이루어진다. 이러한 방식은 전체 모집단에 대한 추정치를 제공하며, 연구자가 데이터를 기반으로 보다 광범위…(생략)