품목별 일련번호 매기기

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온 나라가 雪國이 되어 버렸습니다.

눈길이 많이 미끄럽습니다. 출퇴근시 조심 또 조심하시기 바랍니다.

지난 시간에 t-검정에 대해 소개를 드리면서 마지막에 이런 말씀을 드렸습니다.

양측검정에서 계산된 P 값이 0.058607로 유의 수준 0.05보다 크므로

귀무가설이 기각됩니다. 따라서 상대졸업생과 법대졸업생 사이의 연간

소득수준 차이가 있다고 할 수 있겠습니다.

추출된 결과에 대한 해석 부분은 전공(?) 영역이 아니므로 확신이 서지를 않는군요. ^^

혹시라도 오류가 있을 경우, 알려주시면 수정토록 하겠습니다.

그랬더니… 아니나 다를까 다음과 같은 메일을 주신 분이 있습니다.

언제나 권현욱님의 강의를 틈나는 대로 보려고, 노력하는 장OO입니다...^^

금번 강의 또한 매우 유익하였는데요, 역시 권현욱님께서 우려하셨던대로,

양측검정에서 계산된 P 값이 0.058607로 유의 수준 0.05보다 크므로 귀무 가설이

기각됩니다. 따라서 상대졸업생과 법대졸업생 사이의 연간 소득수준 차이가 있다고

할 수 있겠습니다.

이 부분에 조금 오류가 있습니다.

귀무가설이란, 기존의 사실에 대한 가설, 검정의 대상으로 삼는 가설, 차이가 없음,

영향을 주지 않는 다는 입장입니다. 여기서 P값이 의미하는 바는 귀무가설이 참일 경우,

귀무가설을 기각했을 때 오류를 범할 확률이라고 보시면 됩니다.

즉, 양측검정의 경우, 상대졸업생 연봉 = 법대졸업생 이라는 귀무가설을 기각했을 때

오류를 범할 확률이 유의수준 5% 보다 크므로, 귀무가설을 기각할 수 없게 되는 것입니다.

즉, 상대졸업생 연봉과 법대졸업생 연봉이 다르다고 단언했을때, 약 5.8% 정도의 오류를

범할 수 있겠죠?

그러나, 단측검정의 경우, 즉, 상대졸업생 연봉 < 법대졸업생 연봉의 대립가설로 검정을 하면,

오차확률이 약간 줄어서, P값이 0.05보다 작아집니다. 즉 귀무가설을 기각할 수 있게 되어서,

상대졸업생 연봉이 법대졸업생 연봉보다 통계적으로 유의미하게 작다고 말할 수 있게 됩니다.

조금 어렵죠? 설명하는 저도 늘 헷갈립니다...^^

그럼, 오늘도 항상 건강하세요...

t-검정의 결과에 대한 해석을 반대로 했나 봅니다.

Exceller의 밑천이 다 드러나는군요. ^^;

하긴 그래서 X0386 강좌에서도 미리 말씀을 드리지 않았습니까.

미분, 적분까지는 따라 갔는데 통계에서는 과감하게 책을 덮었다고… ^^;;

이래서 세상 사는 재미가 있습니다.

사람들마다 관심사나 전문분야가 서로 다르기에 서로의 장단점을 보완/발전해

갈 수 있으니 말입니다.

좋은 지적을 해 주신 장O욱님께 감사를 드립니다.

//질문 하나

안녕하세요.

앞에 강좌를 보며 꾸준히 조금씩 배워가고 있습니다.

혼자 끙끙대며 풀어가다 도저히 안되겠어서 도움을 청합니다.

한 시트에 여러 품목이 있을 경우, 품목별로 일련번호를 매길 수 있을까요?

도움을 바라며, 파일을 첨부하여 봅니다.

감사합니다.

아래 버튼을 눌러 예제를 살펴보고 오시기 바랍니다.

품목별 일련번호 매기기

2, 3, 4,… 와 같이 일련번호를 매기고 싶다는 것입니다.

아이엑셀러

D3 셀에는 다음과 같은 수식이 입력되어 있습니다.

COUNTIF 함수로 일련번호 매기기

'범위 내에서 주어진 조건에 맞는 셀의 개수'를 카운팅하기 위해 사용하는

함수가 Countif 함수라는 것은 잘 알고 계실 것입니다.

하지만 위와 같은 경우에도 Countif 함수를 사용하면 쉽게 해결할 수 있다는

것은, 단순히 이 함수의 정의만 외우고 있어서는 언뜻 떠올리기 어려울 수도

있습니다.

그런 의미에서 이번 강좌의 주제는…

'함수에 대한 고정 관념을 버리자!'

라고 할 수 있겠습니다. ^^

다시 말해서 함수의 이름을 많이 알고 있는 것이 아니라 함수의 속성과 본질을

잘 이해하고 있어야 합니다. 그래야지 응용력이 생깁니다.