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문제 정보
문제 ID: 723820
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음
문제
어떤 시험이 매우 어려워서 낮은 점수를 받은 사람은 매우 많은 반면, 높은 점수를 받은 사람은 적은 경우에 이 분포는 어떤 형태를 보일 가능성이 큰가?(오류 신고가 접수된 문제입니다. 반드시 정답과 해설을 확인하시기 바랍니다.)
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정답
3번
: 정적편포
해설 gpt-4o-mini 생성
[정답 근거] → 높은 점수를 받은 사람이 적고 낮은 점수를 받은 사람이 많은 경우, 점수 분포는 오른쪽으로 치우친 형태를 가지게 됩니다. 이는 정적편포(positive skewness)로, 평균보다 중앙값이 낮고, 오른쪽 꼬리가 길어지는 분포를 의미합니다. 따라서 정답은 3번입니다.
[오답 해설]
1. 정상분포: 정상분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭인 분포로, 높은 점수와 낮은 점수가 균형 있게 분포됩니다. 이 경우와는 맞지 않습니다.
2. 부적편포: 부적편포(negative skewness)는 낮은 점수가 적고 높은 점수가 많은 경우에 해당합니다. 따라서 이 경우와는 반대입니다.
4. 양봉분포: 양봉분포는 특정한 통계적 분포가 아닌, 일반적으로 사용되지 않는 용어입니다. 따라서 이 선택지는 적절하지 않습니다.
[관련 개념] 정적편포는 데이터의 분포가 평균보다 중앙값이 낮고, 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지는 경우를 설명합니다. 이는 통계학에서 데이터의 비대칭성을 나타내는 중요한 개념입니다.
[학습 포인트] 통계에서 데이터의 분포 형태를 이해하는 것은 중요합니다. 정적편포와 부적편포의 차이를 명확히 알고, 각 분포의 특성을 파악하는 것이 데이터 분석에 도움이 됩니다.
[오답 해설]
1. 정상분포: 정상분포는 평균을 중심으로 좌우 대칭인 분포로, 높은 점수와 낮은 점수가 균형 있게 분포됩니다. 이 경우와는 맞지 않습니다.
2. 부적편포: 부적편포(negative skewness)는 낮은 점수가 적고 높은 점수가 많은 경우에 해당합니다. 따라서 이 경우와는 반대입니다.
4. 양봉분포: 양봉분포는 특정한 통계적 분포가 아닌, 일반적으로 사용되지 않는 용어입니다. 따라서 이 선택지는 적절하지 않습니다.
[관련 개념] 정적편포는 데이터의 분포가 평균보다 중앙값이 낮고, 오른쪽으로 긴 꼬리를 가지는 경우를 설명합니다. 이는 통계학에서 데이터의 비대칭성을 나타내는 중요한 개념입니다.
[학습 포인트] 통계에서 데이터의 분포 형태를 이해하는 것은 중요합니다. 정적편포와 부적편포의 차이를 명확히 알고, 각 분포의 특성을 파악하는 것이 데이터 분석에 도움이 됩니다.
문제 정보
문제 ID: 723820
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음