Q) 표본을 하나만 뽑았는데 어떻게 분포를 가정할 수 있나요?
A) 표본을 뽑지 않아도 분포는 가정할 수 있습니다.
정말 자주 받는 질문입니다. 많은 분들이 헷갈려 하시는 내용이고 왜 헷갈려하시는지 이해가 됩니다. 헷갈리는 상황을 먼저 설명하겠습니다.
모집단의 평균이 μ라고 알려져 있는데요. 사실인지 확인하기 위해 표본을 뽑아 통계검정을 하려고 합니다. 크기가 n인 표본을 뽑았구요. 표본의 평균은 ˉX1, 분산은 s2입니다.

이때 표본의 크기 n이 충분히 크면 중심극한정리를 적용할 수 있습니다. 표본의 크기 n이 충분히 크면 표본평균의 분포가 아래 분포를 따른다는 것이 중심극한정리입니다.
ˉX∼N(μ,σ2n)
우리가 뽑은 표본의 평균은 위 분포상의 한 점입니다. 여기서 이런 질문을 하시는 분들이 많습니다.
"아니 표본을 1개밖에 안뽑았는데 어떻게 분포를 가정하죠??"
다시 처음으로 돌아가봅시다. 모집단만 있고 표본은 아직 뽑지 않은 상황입니다.

이 모집단의 표본들 중에서 크기 n이 충분히 큰 표본들은 아래 분포를 따른다는 것이 수학적으로 증명되었습니다.
ˉX∼N(μ,σ2n)
표본을 실제로 뽑기도 전에 위 사실은 수학적으로 성립합니다. 이 사실이 중심극한정리입니다. 실제로 표본을 뽑았냐는 여부와 상관없이 성립합니다.
예를들면 위 모집단에서 뽑을 수 있는 크기 50인 표본들은 아래 분포를 따릅니다.
ˉX∼N(μ,σ250)
크기가 50인 표본을 실제로 뽑았건 안뽑았건 그건 중요하지 않습니다. 수학적으로 성립한다는게 증명된 것입니다. 만약 실제로 크기가 50인 표본을 뽑아 표본평균을 구하면? 위 분포상의 한 점인 겁니다.
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