raw data가 없고 평균등 대표값만 알때 분석

원시 데이터(raw data)가 없고 대신 평균과 같은 대표값만 있을 경우, 할 수 있는 추론 통계나 데이터 분석은 제한적입니다. 원시 데이터가 없으면 데이터의 분포, 변동성, 상관 관계와 같은 중요한 정보를 알 수 없기 때문입니다. 그러나 몇 가지 분석은 여전히 가능합니다:

1. 비교 분석: 여러 그룹의 평균을 비교하여 차이점을 파악할 수 있습니다. 이는 기술 통계의 범주에 속하지만, 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

2. 추정과 가설 검정: 평균과 표준편차가 제공되면, 특정 가설에 대한 검정이 가능할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 평균이 예상치와 유의미하게 다른지 여부를 검토할 수 있습니다.

3. 시간적 추세 분석: 시간에 따른 평균 값의 변화를 분석하여 추세를 파악할 수 있습니다. 이는 특히 경제 데이터나 사회 과학 데이터에서 유용합니다.

4. 메타 분석: 여러 연구의 결과(평균)를 통합하여, 보다 넓은 범위의 추론을 도출할 수 있습니다. 이 방법은 의학 연구나 사회 과학 연구에서 자주 사용됩니다.

하지만, 원시 데이터에 접근할 수 있다면 보다 정교하고 심층적인 분석이 가능하므로, 가능한 한 원시 데이터를 활용하는 것이 좋습니다.