부산대학교 공학통계 기술통계학 보고서

1. Raw Data

공학통계 및 기술통계학의 영역에서 `Raw Data`는 분석의 기초가 되는 원시 데이터를 의미한다. Raw data는 수집된 후 어떤 형태로도 가공되지 않은 상태의 데이터로, 관찰이나 측정을 통해 직접 얻어진 정보이다. 이 데이터는 통계 분석 및 연구를 수행하기 위한 출발점으로 중요한 역할을 한다. 연구자가 어떤 질문에 대한 답을 찾거나 특정 현상을 이해하고자 할 때, 이러한 원시 데이터는 필수적이다. Raw data의 특징 중 하나는 다양성과 복잡성이다. 각기 다른 형식으로 존재할 수 있으며, 수치 데이터, 범주형 데이터, 텍스트 데이터 등 다양하게 분류될 수 있다. 예를 들어, 설문조사로 수집된 데이터는 응답자의 연령, 성별, 직업 등 다양한 범주형 변수와 수치적 변수로 구성될 수 있다. 이러한 변수가 혼합된 형태로 나타날 때, 원시 데이터는 더욱 복잡한 해석을 요구하게 된다. 또한, Raw data는 수집 과정에서 오류나 불완전함이 개입될 수 있다. 예를 들어, 설문조사에서 응답자가 정확하지 않은 답변을 하거나, 중복 응답이 발생할 수 있다. 이러한 문제는 데이터의 신뢰성을 저하시킬 수 있으며, 후속 분석에서 부정확한 결과를 초래할 수 있…