SPSS를 이용한 통계자료분석

Part Ⅰ. 확률과 확률분포
1. 확률
1.1 확률의 개념
1.2 확률의 성질
1.3 확률변수
2. 모집단의 확률분포
2.1 이산형 확률분포
2.2 연속형 확률분포
3. 표본의 확률분포
3.1 표본평균의 분포
3.2 표본분산의 분포
3.3 표본분산 비의 분포
3.4 표본비율의 분포

Part Ⅱ. 데이터 분석의 틀
4. 추정
4.1 추정의 개요
4.2 점추정
4.3 구간추정
5. 검정
5.1 가설검정의 개요
5.2 모평균의 가설검정
5.3 SPSS에 의한 모평균의 추론


Part Ⅲ. 데이터 수집
6. 데이터의 측정
6.1 데이터의 형태
6.2 데이터의 척도에 따른 분석기법
6.3 설문지의 작성법
7. 필요한 표본수 결정
7.1 서베이 연구에서 표본수 결정
7.2 실험 연구에서 표본수 결정 **
8. 표본추출
8.1 표본추출의 개요
8.2 표본추출 방법
8.3 표본배정 방법 **
9. 데이터의 검토
9.1 데이터 신뢰성의 개요
9.2 타당성의 평가
9.3 신뢰성의 평가
9.4 일반화가능도 이론(Generalizability Theory) **

Part Ⅳ. 기초적 데이터 분석
10. 데이터의 입력
10.1 SPSS의 시작
10.2 SPSS 데이터의 입력
10.3 SPSS 데이터의 코딩
10.4 SPSS 코딩의 변경
10.5 SPSS 변수변환
10.6 SPSS 케이스 선택
11. 기술통계법
11.1 빈도분석
11.2 기술통계
11.3 데이터 탐색
12. 표와 그림
12.1 통계분석에서 표 만들기
12.2 <표> 분석에서 표 만들기
12.3 [그래프] 메뉴에서 도표 그리기

Part Ⅴ. 변수 간의 관계 분석
13. 평균비교
(명목변수 대 계량변수의 관계)
13.1 두 집단의 평균 비교
13.2 두 변수의 평균 비교 (대응표본 평균비교)
13.3 여러 집단의 평균 비교(일원배치 분산분석)
13.4 사후분석 ** /257
13.5 반복측정한 집단의 평균 비교 **
14. 범주형 자료의 속성비교
(명목변수 대 명목변수의 관계)
14.1 범주형 자료의 분석
14.2 적합도 검정
14.3 교차분석
14.4 대수선형모형 **
15. 상관분석
(계량변수 대 계량변수의 관계)
15.1 상관분석의 개요
15.2 상관관계의 검정
15.3 상관계수의 검정 **
15.4 비모수 상관계수
15.5 편상관계수(부분상관계수) **

Part Ⅵ. 변수의 예측
16. 회귀분석
(계량변수를 계량/명목변수로 예측)
16.1 회귀분석의 개요
16.2 단순회귀분석
16.3 중회귀분석
16.4 회귀분석의 기타 문제
17. 판별분석
(명목변수를 계량변수로 예측)
17.1 판별분석의 개요
17.2 판별분석의 절차
18. 로지스틱 회귀분석 **
(명목변수를 계량/명목변수로 예측)
18.1 로지스틱 회귀분석의 개요
18.2 로지스틱 회귀분석의 절차

Par Ⅶ. 데이터의 축소
19. 요인분석
(변수의 축소, 요인의 구축 및 확증)
19.1 요인분석의 개요
19.2 탐색적 요인분석(EFA)
19.3 확증적 요인분석(CFA)
19.4 모형적합지수
20. 군집분석
(케이스의 정리, 분할, 축소)
20.1 군집분석의 개요
20.2 계층적 군집분석
20.3 -평균 군집분석
20.4 2단계 군집분석

Par Ⅷ. 변수의 영향력
21. 일반선형모형
(계량변수에 대한 명목변수의 영향력)
21.1 일반선형모형의 개요
21.2 이원배치분산분석
22. 공분산분석
(계량변수에 대한 명목변수의 영향력-계량변수 영향력 제거)
22.1 공분산분석의 개요
22.2 공분산분석의 실행
23. 선형혼합모형
(계량변수에 대한 명목변수(변량효과)의 영향력)
23.1 선형혼합모형의 개요
23.2 선형혼합모형의 실행
24. 컨조인트분석
(순위변수에 의한 속성의 영향력 추정)
24.1 컨조인트분석의 개요
24.2 컨조인트분석의 실행

참고문헌
통계표
색인