[통계적 품질관리] 통계학의 역사

 

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였습니다.

 

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역사적으로 통계의 작성과 활용은 고대 도시국가가 형성되면서부터 국력의 기반이 되는 인구와 재산 등에 대해 집계를 내리기 시작하면서 시작되었습니다. 

 

실제 통계학(statistics)은 국가(state)의 상태(status)를 살피는 것을 뜻하는 단어의 합성어로 되어있습니다. 그러나 학문적 형태를 취하게 된 근대적 통계학의 시작은 17세기경 프랑스, 독일 등에서 시작된 확률론 등에 의해서 입니다. 통계학은 기술통계학(descriptive statistics)과 추측통계학(inferential statistics)으로 구분할 수 있습니다.

 

기술통계학의 기술은 technology가 아니고 descriptive로 표기됩니다. 기술통계학은 어떤 집단에서 구한 데이터를 알기 쉽게 평균, 표준편차, 상관계수 등의 숫자나 꺽은선그래프, 막대그래프, 히스토그램 등의 그래프로 정리한 것이며, 이를 보는 것만으로 상태를 알 수 있게 해줍니다.

 

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플로렌스 나이팅게일은 크림전쟁 (1853-1856)때 간호활동을 하면서 엉뚱하게도 부상에 의한 사망자보다 야전병원의 열악한 환경 때문에 치료받던 중 전염병으로 인한 사망자가 전체 사망자의 1순위로 부상자의 몇 배가 됨을 알게 되었습니다. 이에 대해서 1958년 'lose diagram'이라는 통계 그래프를 작성하여 많은 의사 및 전문가 등에게 상황의 심각성을 이해시켰습니다. 이러한 노력 등으로 야전병원의 환경이 개선되면서 사망률이 42%에서 2%까지 감소시킨 사례는 매우 유명한 기술통계학의 사례입니다.

 

추측통계학은 모집단에서 표본을 샘플링하여 측정한 데이터에서 통계량을 구하고, 그 통계량을 과학적으로 추론하여 모집단의 모습을 유추하거나 결과와 원인의 함수관계를 규명하는 방법입니다. 샘플링 검사, 관리도, 실험계획법, 회귀분석 등이 해당됩니다. 또한 통계 소프트웨어의 진화에 따른 정보 해석 기술의 다양화로 추측된 결과를 그래프로 하여 로트의 모습을 볼 수 있으므로, 이를 활용하는 것이 정보의 피드백과 시정 및 예방조치에 매우 효과적입니다.

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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References

 

[1] 양희정, 김광수, 정상윤. 한국표준협회미디어, "빅데이터 시대 품질관리의 내비게이션 통계적 품질관리 4.0", 12 (2019)