'풀링 데이터'는 단순히 이전에 카테고리로 분리 된 데이터를 결합하는 것을 의미한다고 생각했습니다. 본질적으로 카테고리를 무시하고 데이터 세트를 하나의 거대한 데이터 풀로 만듭니다. 이것이 통계 적용보다 용어에 대한 질문이라고 생각합니다.
예를 들어 : 나는 두 개의 사이트를 비교하고 싶습니다. 각 사이트에는 두 가지 년 유형 (양호한 유형)이 있습니다. 두 사이트를 '전체'(즉, 연도 유형을 무시)로 비교하려면 각 사이트 내에서 데이터를 풀링한다고 말하는 것이 맞습니까? 또한 몇 년 동안의 데이터가 좋은 유형과 나쁜 년 유형으로 구성되어 있기 때문에 각 사이트 내에서 '좋은 연도'와 '나쁜 연도'데이터 세트를 달성하기 위해 몇 년 사이에 데이터를 모으고 있다고 말하는 것이 맞습니까? 당신의 도움을 주셔서 감사합니다! 송아지
답변:
예, 당신의 예는 정확합니다.
옥스포드 영어 사전은 수영장 을 다음과 같이 정의 합니다 .
수영장, v.
(푸 ː)
1.1 트랜스 합의에 따라 분배 할 보통 주식 또는 자금을 투입하는 행위 공통의 이익을 위해 (자본 또는 이익)을 결합하는 것; 투기. 경쟁하는 철도 회사 등의 : 공유 또는 나누기 (교통 또는 영수증).
다른 예는 다음과 같습니다.
남성과 여성의 물질 X의 혈중 농도를 측정합니다. 실험 대상의 성별을 무시하고 데이터를 모아서 두 그룹간에 통계적 차이가 표시되지 않습니다 .
통계적으로 올바른지 여부는 특정 사례에 따라 크게 다릅니다.
풀링은 데이터 결합을 의미 할 수 있지만 원시 데이터가 아닌 정보 결합을 의미 할 수도 있습니다. 풀링의 가장 일반적인 용도 중 하나는 분산을 추정하는 것입니다. 두 모집단이 분산이 같지만 반드시 같은 평균이 아니라고 생각하면 두 그룹의 표본에서 분산의 두 추정치를 계산 한 다음이를 모아서 (가중 평균을 취하여) 단일 추정치를 얻을 수 있습니다. 공통 분산. 평균이 같지 않으면 분산 추정치가 팽창하기 때문에 결합 된 데이터로부터 분산의 단일 추정치를 계산하지 않습니다.