조제복 님의 블로그

통계의 한계를 넘어서는 분석: 왜 부트스트래핑인가?마케팅 분석에서 **고객 만족도(Customer Satisfaction)**는 핵심 지표 중 하나입니다. 전통적으로 평균, 분산, 신뢰구간과 같은 통계치를 기반으로 해석하지만, 이때 가장 큰 걸림돌은 표본의 크기와 분포의 가정입니다. 특히 고객 피드백 데이터는 종종 비대칭적이고, 소수 의견이 전체 해석을 왜곡할 수 있기 때문에 일반적인 정규분포 가정을 만족하지 않습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 활용되는 것이 바로 **부트스트래핑(Bootstrapping)**입니다. 이 기법은 데이터의 분포나 이론적 모형을 가정하지 않고, 표본 데이터 자체를 반복 재추출하여 통계적 결론을 도출할 수 있게 합니다.부트스트래핑이란 무엇인가?부트스트래핑은 1979년 브래들리..

부트스트래핑(Bootstrapping)은 통계적 방법 중 하나로, 주어진 표본 데이터를 이용해 반복적으로 새로운 표본을 생성하여 통계적 추론을 수행하는 기법입니다. 특히 고객 만족도 데이터를 해석할 때 유용하며, 표본의 불확실성을 줄이거나 표본 분포를 정확히 추정할 수 있습니다.부트스트래핑 기법의 이론적 배경부트스트래핑은 '재표본 추출'(resampling) 기법으로, 다음과 같은 특징을 가집니다:무작위 복원 추출(Random Sampling with Replacement): 주어진 표본 데이터에서 복원 추출을 통해 동일한 크기의 새로운 표본을 여러 번 생성합니다.표본 분포 근사: 실제 모집단 분포를 알지 못할 때, 기존 표본을 활용하여 모수의 분포를 추정합니다.비모수적 방법: 모집단의 분포를 가정하지 ..