정성적 데이터 정량적 데이터 및 품질경영기사 기본 단어
어떤 데이터를 모으기 위해서는 정성적, 정량적이라는 표현을 종종 하게 됩니다. 당연히 관련자들은 쉬운 용어이겠지만 우리는 아직 전문가가 아니라 헷갈릴 수 있는 단어들입니다. 이번 포스팅은 정성적 데이터와 정량적 데이터에 대한 내용과 앞으로 품질경영기사 전문가가 되기 위한 기본 개념의 단어인 평균, 편차 등과 같은 용어에 대한 정리를 공유드립니다.
정성적 데이터
정성적 데이터라는것은 숫자에 대한 의미가 순위가 아닌 데이터입니다. 예를들면 1은 10대, 2는 20대 등이 여기에 포함이 됩니다. 굳이 나이를 가지고 이유를 들었는데 남자냐 여자냐는 숫자와 데이터가 확실하게 구분이 되는데 나이대는 헤갈려하는 경우가 많습니다. 나이대가 순위를 의미하는 것이 아니기 때문에 정성적 데이터에 포함이 됩니다. 다만 나이를 순위나 서로의 우위를 말할 때는 다른 의미로 작동되니 꼭 이점을 확인해야 합니다.
아래 정량적 데이터와 비교하기 위해서 또 다른 예시를 두면 불량품이 있냐 없냐에 대한 것도 정성적 데이터입니다. 예를들면 제품을 100개를 생산했을 때 2개 이상 불량품이 나오면 생산 부적합을 내린다고 정했을 때, 정성적 데이터로는 생산 적합과 부적합으로 나눠지게 됩니다. 생산 적합의 제품은 100개의 생산 중 1개 이하의 불량품만 나온 경우이고, 생산 부적합은 제품을 100개 생산할 때 불량품이 2개 이상 나올 때입니다.
정량적 데이터
숫자가 명확한 걸 의미합니다. 정량적 데이터는 결론은 내는 게 아닌 하나의 자료를 내는 데이터입니다. 예를 들어 100개의 제품을 생산할 때 3개의 불량품이 나오면 이 제품의 불량률은 3% 로 표시하는 게 정량적 데이터입니다.
식품에서 정량적 분석, 정성적 분석
식품에서 정량적과 정성적 분석은 주로 미생물에 종종 사용됩니다. 식품에서 대장균을 검사할 때 n, c, m, M의 개념을 사용하는 것은 숫자를 나타내기 때문에 정량적 분석이라고 합니다. 그런데 미생물을 음성으로 표시하는 건 정성적 분석을 의미합니다.
데이터 시료
시료라는 것은 로트 (모집단)에서 데이터를 샘플링하여 만들어지는 집단을 의미합니다. 표본, 샘플 등과 같은 말로 사용합니다. 식품 중 미생물 시료의 단위는 n로 표시합니다.
중심적 경향
모집단의 분포를 상상할 때, 데이터로서 중심이 어디쯤 위치할 것인가를 파악하는 것을 의미한다는 내용입니다. 중심 치를 의미하는 데이터값은 산술평균, 중앙치, 최빈수 등과 같은 말은 사용합니다. 일반적으로 가장 많이 사용되는 방법이 산술평균이라는 말인데 이는 모평균을 추정하는 값이 되고 정밀도가 가장 좋은 중심 치입니다.
산술평균을 구하는 방법은 측정데이터 전체의 함을 한 후 단순하게 시료의 개수로 나눈 것입니다. 측정데이터가 '1,2,3,4,5'가 있을 때 '1+2+3+4+5=15' 나누기 시료가 5개 이는 5로 나눈 3 아 산술평균이 되는 원리입니다.
산포 흩어짐의 정도
산포란 분포에서 얼마나 멀어져 있느냐를 숫치화 및 계산화한 내용입니다. 일반적으로 산포의 정도는 정밀도라고 합니다. 개념적으로 쉽게 설명드리면 중심치에서 각 시료의 데이터를 빼면 그걸 편차라고 합니다.
편차를 검증하는 방법으로는 편차를 모두 더하면 0이 된다면 올바르게 계산을 하였습니다. 그리고 이 편자들은 전부 제곱을 하게 되면 마이너스 기호가 없어지는데 이걸 전부 다 더해서 시료의 개수만큼 나누면 얼마나 편차가 있는지에 대한 정도가 나옵니다.
산포도, 분산도, 편차의 정도 등은 여러 가지 방법의 계산식이 있지만 위에 말씀드린 이론이 가장 기본이 되는 내용입니다. 개념은 편차의 마이너스를 제거하여 서로 간의 분산도를 수치화하는 걸 목표로 하는 방법입니다.
