백영민  | 한나래아카데미

29,700원  | 20241220  | 9788955663143

실험데이터 설계부터 수집, 분석까지 체계적 수행을 제시하는 안내서! ‘실험설계’는 연구자가 연구목표를 달성하기 위하여 설정하는 체계적 방법론으로 과학적 연구의 기본이며 연구의 질을 결정하는 중요한 요소이다. ‘무작위 배치(random assignment)와 실험조작(experimental manipulation)이 포함된 실험(RCT, randomized control trial)’을 기반으로 하는 ‘실험설계기법’은 가장 타당한 인과추론 방법이며, ‘실험데이터’는 독립표본 티테스트(independent sample t-test)와 분산분석(ANOVA)과 같이 기초적 데이터 분석기법을 소개하는 입문과목에서 매우 빈번하게 활용된다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 전반적인 실험설계 과정을 소개하거나 실험데이터를 구체적으로 어떻게 분석해야 하는지 소개하는 서적들은 별로 없다. 입문서 성격을 지니는 R 관련 도서는 분산분석과 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 소개하는 수준에 머무는 경우가 많고, 실험설계와 실험데이터 분석을 전문적으로 다루는 몇몇 도서는 과도하게 전문적이어서 연구자들의 실제적 연구에 도움이 되지 못하는 경우가 많다. 이 책은 실험설계를 토대로 수집된 실험데이터를 R을 이용하여 어떻게 분석할 수 있는지 소개하였다. 행동주의 사회과학이나 공중보건 및 의학 분야 연구자들이 흔히 설계하게 되는 완전요인설계(full factorial design) 상황에서 구체적으로 실험표본을 얼마나 수집해야 하는지(sample size determination), 그리고 수집된 실험데이터를 어떻게 분석해야 하는지 상세히 서술하였다. 아울러 실험연구에서 종종 등장하는 추가 분석기법들로 단순효과 분석(simple effect analysis), 계획비교(planned contrast), 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 포괄적이고 체계적으로 서술하였다. 실험은 인과율이 확보된 처치효과를 추정할 수 있는, 알려진 모든 연구방법 중 가장 좋은 방법이다. 본서를 통해 연구자들이 효율적이고 효과적으로 실험데이터를 분석하는 방법을 습득하고, 자신의 활동분과에서 신뢰할 수 있는 연구결과를 이끌어내기를 바란다. 실험설계를 올바르게 진행하고 실험표본규모를 적정하게 추정하며, 처치효과를 다각도로 효과적으로 추정할 수 있기를 기대한다!

곽기영  | 청람

34,200원  | 20230310  | 9788959729364

이 책의 동영상 강의와 R 스크립트 코드 및 예제 파일은 다음 사이트에서 볼 수 있습니다. - 동영상 강의: https://www.youtube.com/곽기영 - R 스크립트 코드 및 예제 파일: https://github.com/kykwahk

배균섭  | 학지사메디컬

30,400원  | 20230830  | 9791192867724

자료 분석 방법의 구체적인 계산과정을 간결하게 담은 통계 기본서 이 책은 임상시험과 신약개발에 수십 년간 종사했고, 또 대학원에서 오랫동안 강의해 온 저자의 경험을 바탕으로 쓴 것이다. 시중에는 많은 통계학 또는 자료 분석 책들이 나와 있지만, 통계전공자를 위한 대학교재 이외에는 대부분이 소프트웨어 사용법과 결과를 기계적으로 해석하는 방법만 담고 있다. 즉, 이론적 배경이나 자세한 계산과정은 이해하기 어려울 뿐 아니라, 불필요하다고 생각하는 것 같다. 하지만 저자의 의견은 다르다. 연구자 또는 과학자라면 자신의 자료를 손수 분석하고 해석할 수 있어야 한다. 현실에서는 많은 연구자의 자료 분석과 해석능력이 충분하지 못하며, 특히 교육 또는 수련 기간에 잘 배워야 하는데, 그렇지 못한 경우가 대부분이다. 대부분의 연구에서는 연구 설계부터 결과 해석까지 많은 문제에 부딪히게 된다. 그런데 문제 극복을 위해서는 자료 분석 방법의 구체적인 계산과정까지 이해해야 하는 경우가 많다. 그렇지 않으면 아예 잘못된 설계를 하거나, 잘못된 계산결과를 인지하지 못하거나, 잘못된 해석을 하게 된다. 새로운 사실을 연구하면서, 이렇듯 자기가 모르는 방법을 블랙박스처럼 사용하면 자칫 큰 실수를 할 수 있다. 따라서 이 책은 결과 수치들이 구체적으로 어떻게 나왔는지 이해할 수 있도록 쓰였다. 대학원에서 자료 분석 강의를 수강하는 학생들은 대학원생이지만, 기초적인 통계 또는 자료 분석을 공부한 적이 없는 경우가 대부분이다. 이러한 상황에서 저자의 고민은 어떻게 한정된 시간에 유용한 내용을 최대한 효과적으로 전달하는가 하는 것이다. 그래서 이 책은 기초적인 내용도 최대한 간결하게 전하려고 노력하였으며, 분석 방법을 이해하는 데 도움이 되는 이론은 생략하지 않으려고 노력하였다. 부득이하게 생략된 부분들을 찾아보거나, 더 깊게 공부하고 싶은 분들을 위해 참고문헌을 제시하여 추가로 찾아볼 수 있도록 하였다.

김재희  | 르네싸이

33,250원  | 20230225  | 9791198061928

이 책은 덕성여대 정보통계학과에서 캡스톤디자인 과목을 진행하면서 쓰였던 내용을 정리한 것으로 통계학 전공자 데이터 분석자 통계 비전공자나 사회의 실무자들도 다변량과 빅데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 구성하였습니다. 2장에서의 다변량 기초 수학과 데이터 탐색에 관한 기본과 함께 주성분분석, 판별분석과 군집분석을 포함한 고전적 다변량 기법, K 근접 이 웃 분류, 연관성 분석 등을 포함한 데이터 마이닝에서 많이 활용되는 기법, 서포트 벡터 머신 기법, 의사결정나무, 신경망 앙상블 등의 머신러닝 기법 텍스트 분석을 위한 텍스트 마이닝 등을 모두 함께 다루어 관심 있는 기법을 선택하여 공부할 수 있도록 하였습니다. 각 장마다 간단한 이론과 예제를 통해 R을 이용한 통계 프로그램을 보여주어 분석 방법을 체계적으로 공부하고 사례를 참고할 수 있도록 하였습니다. 다양한 방법을 익히고 분석 사례를 통해 응용력을 키워 기본 데이터마이닝부터 다양한 통계분석까지 활용할 수 있도록 구성하였습니다.

김성용  | 한나래아카데미

31,500원  | 20220720  | 9788955662979

다양한 형태의 마이크로데이터가 의사결정의 중요한 도구로 사용되는 데이터의 시대 R을 이용한 마이크로데이터 분석의 길잡이! ■ 범용성 높은 무료 통계 패키지 R을 활용하여 마이크로데이터 분석에 적절한 통계모형을 구현할 수 있다. ■ 연구 활동, 정책 결정, 비즈니스 등 다양한 분야에서 R을 이용해 마이크로데이터 분석을 하려는 독자들에게 꼭 필요한 길잡이가 된다. ■ 학부생과 대학원생을 대상으로 통계데이터 분석을 강의해온 저자의 경험을 바탕으로 집필하여 해당 분야 전공자 및 연구자들의 실습 교재로 사용할 수 있다. ■ 가계 소비, 기업 생산, R&D 투자, 고용, 환경, 보건 등 폭넓은 주제로 구성한 40여 개의 마이크로데이터와 220여 개의 실습 예제를 독자들의 관심과 필요에 따라 손쉽게 활용할 수 있다. ■ 방대한 마이크로데이터 활용에 필수인 데이터 전처리부터 분석 결과를 R 그래프로 도출하는 방법까지, R을 이용한 마이크로데이터 분석의 전 과정을 담았다. 마이크로데이터는 개인, 가구, 사업체 등 개별 단위에 관한 세부적이고 촘촘한 정보를 기록한 자료이다. 예를 들어, 통계청에서 제공하는 경제총조사, 기업활동조사, 가계동향조사 등이 대표적인 마이크로데이터이며, 소비자를 대상으로 한 각종 설문조사, 소매점포의 매출정보를 기록한 POS 데이터, 온라인 쇼핑몰에서 수집한 고객의 구매정보를 기록한 데이터도 일종의 마이크로데이터라고 할 수 있다. 사회경제구조가 점점 복잡해지고 데이터 중심의 의사결정 문화가 정착되어감에 따라 마이크로데이터는 학술 연구뿐 아니라 기업 경영에서부터 교육, 행정 및 국가전략 수립에 이르기까지 다방면에서 활용되고 있다. 이 책은 이처럼 다양한 형태의 마이크로데이터를 R을 이용하여 분석하고 활용하고자 하는 독자들을 위해 저술되었다. 이 책은 기본적으로 통계학이나 계량경제학 비전공자가 마이크로데이터를 분석하고자 할 때 직면할 수 있는 어려움을 해소할 수 있도록 구성했다. 통계모형의 이론적인 내용은 최소화하는 대신, 각 장마다 통계모형과 실습 예제를 다채롭게 구성하여 독자들이 필요한 연구와 실무에서 활용할 수 있도록 하였다. 실습 예제에서 제시하는 R 코드를 직접 실행해보면서 문제 해결에 적합한 통계모형을 이해하고 그 실행 결과를 해석하는 방법을 습득할 수 있으며, 이러한 과정을 통해 실습 예제에 독자가 분석하고자 하는 데이터를 적용하여 동일한 통계분석을 수행하는 것이 가능하도록 하였다. 각 장의 예제에는 국내 기관(통계청, 연구기관 등)에서 제공하는 마이크로데이터, 저명한 학술지 논문의 데이터, 통계학 또는 계량경제학 도서에 수록된 예제 데이터들을 사용하였다. 사례 분석에 사용된 데이터는 기업 생산, R&D 투자, 고용, 기혼 여성의 취업문제, 국제무역, 해외직접투자, 가계비 지출, 정당 선호도, 범죄율, 교통사고율, 환경, 레저, 직업교육, 교통수단, 보건 등 폭넓은 주제로 구성하여, 다양한 관심 분야를 가진 독자들이 활용할 수 있다.

백현기  | 공동체

17,480원  | 20210130  | 9791161059297

『R을 이용한 빅데이터 분석 기초』는 〈빅데이터란 무엇인가?〉, 〈R 프로그램 설치하기〉, 〈RStudio 프로그램 설치하기〉, 〈R 기초 사용법〉, 〈데이터 형태〉, 〈외부 데이터 읽어오기〉 등을 수록하고 있는 책이다.

오대영  | 한나래아카데미

25,200원  | 20210301  | 9788955662481

공공데이터에 특화된 풍부한 분석 사례와 예제를 담은 R 데이터 분석서 4.0산업 시대의 핵심 특징은 빅데이터다. 빅데이터는 새로운 정보를 제공하면서 경제적 가치인 동시에 사회적 파워가 되었다. 선진 8개국 정상들은 2013년 〈오픈 데이터 헌장(Open Data Charter)〉을 발표하고, 각국 정부의 공공데이터를 적극적으로 개방하기로 했다. 정부가 생산하는 수많은 데이터를 민간이 이용하면 정부의 투명성과 신뢰도 향상, 데이터를 활용한 부가가치 창출 등 장점이 많고, 데이터 분석은 개인과 국가에 새로운 자산이 된다는 사실을 깨달았기 때문이다. 우리나라도 2013년 〈공공데이터 제공 및 이용활성화에 관한 법〉을 제정하고 적극적으로 데이터 공개 정책을 시행하고 있다. 이제 누구나 정부가 운영하는 공공포털이나 홈페이지에서 귀중한 공공데이터를 무료로 받아서 보고서 작성, 정책 개발, 경영전략 수립, 앱 개발 등 다양한 용도로 활용할 수 있다. 그러나 이것도 공공데이터를 분석하는 능력이 있어야 가능한 일이다. 그래서 공공데이터 분석 역량은 전공에 관계없이 매우 중요한 기본 역량이 되었다. 이 책은 이런 관점에서 누구나 쉽게 공공데이터를 분석할 수 있는 기초 역량을 학습하도록 하기 위해 출간되었다. 이 책은 세 가지 특징을 갖고 있다.

장희선  | 시대고시기획

40,500원  | 20230105  | 9791138331371

[도서 특징] ■ 빅데이터분석기사 시험대비부터 실무활용까지 한 권으로 masteR ■ 코드 및 그래프의 쉽고 실감나는 식별을 위한 ALL COLOR 구성 ■ R 초보자들의 이해를 돕는 R 설치, 기본문법 등의 내용 수록 ■ 차근차근 따라하며 익히는 장별 연습문제 + 스스로 실력을 점검하는 종합문제 수록 ■ [부록] R 데이터세트 제공

곽기영  | 청람

0원  | 20191010  | 9788959727230

오픈소스인 R의 가장 큰 장점은 확장성에 있다. R 환경에서는 통계데이터분석 기법을 선택하고 활용하는 데 있어서 사실상 제약이 없기 때문에 R이라는 하나의 도구로 필요한 거의 모든 분석을 수행할 수 있다. 이 책은 이러한 R의 장점을 최대한 살릴 수 있도록 구성하였다.

박종희  | 사회평론아카데미

27,000원  | 20201015  | 9791189946760

사회과학 연구자들이 “오류 가능성이 높은 자료분석 루틴”을 지양하고 21세기의 변화된 자료분석 환경에 걸맞는 새로운 사회과학 자료분석 루틴을 체득하도록 돕는다. 이 책은 21세기 사회과학 경험연구 방법을 새롭게 정립하기 위해 20세기 사회과학 경험연구 방법 중에서 핵심이 되는 내용을 정리하고 이를 베이지안 사회과학 방법론으로 종합하기 위한 논의를 전개했다. Part 1~3에서는 독립성을 검증하기 위한 분석으로부터 시작된 사회과학의 통계적 분석방법이 회귀분석과 일반선형모형, 그리고 최대 우도 추정을 거치면서 어떻게 하나의 통일된 체계를 갖추게 되었는지 살펴보았다. Part 4~5에서는 베이지안 방법의 기초와 추정방법에 대한 논의를 거쳐 은닉 마르코프 모형을 이용한 역사자료 분석방법을 소개했다. 은닉 마르코프 모형이 일반선형모형이나 패널모형, 네트워크모형과 결합하여 사회사적 과정의 구조적 변화를 설명하는 중요한 방법론적 도구가 될 수 있음을 밝혔다. 이 책에 등장한 모든 R코드는 저자의 깃허브(http://github.com/jongheepark/BayesianSocialScience/)에서 누구나 다운로드 받아서 직접 구현해 볼 수 있다. 책에 등장한 그래프와 테이블, 그리고 분석모형을 직접 하나씩 구현함으로써 독자들은 저자가 말하는 “사회과학자를 위한 데이터 과학”이 무엇인지를 직접 경험할 수 있다. 부록에 독자들이 이 책의 코드를 깃허브(http://github.com)에서 내려 받아 사용하는 방법을 소개한다. 스프레드 시트와 드랍다운 메뉴에 의존하는 자료분석은 치명적인 오류를 낳을 가능성이 매우 높다. R은 21세기의 새로운 자료분석 환경에 걸맞는 통합적 자료분석 플랫폼을 제공해 주는 뛰어난 통계 소프트웨어이다. 이 책은 사회과학자들이 R을 이용하여 21세기의 변화된 자료분석 환경에 걸맞는 새로운 자료분석 루틴을 체득하는 것을 돕기 위한 책이다. 이 책에서 말하는 21세기의 변화된 자료분석 환경이란 (1) 자료형태의 확대, 자료의 양적 증가, 자료처리 기술의 발전, (2) 모형의 복잡성과 다양성 증가, (3) 추정 방법의 다양화, 그리고 (4) 컴퓨터 연산 능력의 비약적 성장으로 요약할 수 있다. 저자는 지난 10여 년 동안 “사회과학자를 위한 데이터 과학이란 무엇인가?”를 고민해 왔으며 그 과정에서 느끼고 깨닫고 배운 바를 이 책에 정리하였다. 20세기 경험적 사회과학은 실험방법과 확률이론, 그리고 통계학을 수용하여 놀라운 성취를 이루었다. 21세기 경험적 사회과학이 자료분석 환경의 급격한 변화라는 도전을 과학성(scientificity) 향상의 기회로 만들 수 있을지는 전적으로 사회과학 경험연구자들의 손에 달려 있다고 볼 수 있다. 이 책은 그 도전의 길에 서 있는 사회과학자들에게 작은 안내서가 되고자 한다. 대학 수업 환경(수업시수)에 맞게 12장으로 구성했으며, 자료분석 도구로 R을 사용했다. 책에 등장하는 다양한 자료분석의 과정을 하나씩 따라가면서 분석모형을 구현해볼 수 있게 구성되어 있다. 정치외교학, 사회복지학, 사회학, 행정학, 심리학, 교육학 등 여러 사회과학 분야의 연구방법론 수업에 교재로 활용할 수 있다.

백영민, 박인서  | 한나래아카데미

25,200원  | 20210823  | 9788955662559

분석결과의 대표성과 타당성 확보를 위한 필수과정, 결측데이터 분석 사회과학 데이터를 분석하다 보면 어떤 방식으로든 결측데이터(missing data), 즉 측정되지 않은 데이터를 마주하게 된다. 특히 사람들의 태도나 의견, 지식이나 과거 행동 등을 측정할 때 ‘모름’, ‘응답거부’ 등과 같은 결측값들이 자주 등장하게 된다. 사회과학 영역이 아니더라도 환자의 진료기록이나 검진기록 등을 다루는 의료데이터에서도 결측데이터는 매우 빈번하게 등장한다. 문제는 데이터 분석에서 결측값이 발생하면 통계적 검증력이 감소한다는 것이다. 결측값이 무작위 발생 메커니즘에서 멀어질수록 통계적 검증력은 대폭 감소하게 된다. 결측데이터가 무시하기 어려운 규모로 발생할 때, 통상적인 결측데이터 제거 방법인 리스트단위 결측제거(listwise deletion)로는 분석결과의 대표성(representativeness)을 확보하기 어려운 것은 물론 타당성(validity)과 정확성(precision)도 확보할 수 없다. 이 책에서는 결측데이터에 대처하는 데이터 분석기법으로 학계에서 가장 널리 사용되는 ‘최대우도(ML, maximum likelihood)’ 결측데이터 분석기법과 ‘다중투입(MI, multiple imputation)’ 기법을 소개하고, R을 통해 두 기법을 실습하는 과정을 제시한다. 결측데이터와 관련된 기본적 개념(이를테면 MCAR, MAR, MNAR 등)을 가급적 쉬운 말로 소개하고, ML 기법과 MI 기법이 어떤 논리로 결측데이터 현상에 대처하는지 설명한 후 R을 통해 각 기법을 실습하였다. 실습과정은 시뮬레이션 데이터와 현실데이터를 사례로 단계별로 제시하였고, ML 기법과 MI 기법이 왜 통상적인 결측데이터 대처방법들에 비해 우수하며 두 기법의 장단점은 무엇인지 쉽게 설명하는 데 집중하였다. 이 책은 R을 소개하는 입문서가 아니라 R을 활용하여 어떻게 결측데이터 분석을 진행하는지를 설명하는 책이다. 따라서 독자들은 R에 대한 기초지식과 함께 (결측데이터의 발생 메커니즘에 대한 가정을 이해하기 위해) 성향점수분석에 대한 어느 정도의 사전지식을 지니고 있어야 한다. 아울러 R tidyverse 패키지의 내장함수들에 대한 기초적 지식도 필요하다. 결측데이터 분석기법이 아무리 발전한다고 하더라도, 가급적 실측된 데이터를 확보하는 것이 가장 좋다. 연구자는 연구를 계획하는 단계부터 데이터를 수집하는 단계까지 결측데이터가 발생하지 않도록 최선을 다해야 한다. 하지만 그럼에도 불구하고 결측데이터 발생을 완전히 막는 것은 불가능하다. 이 책에서 집중적으로 다룬 2가지 기법, 최대우도(ML) 기법과 다중투입(MI) 기법은 결측데이터 분석기법들 중 현재까지 가장 널리 사용되는 것이며, 가장 신뢰할 수 있는 기법이다. 모쪼록 다양한 학문분과의 연구자들이 이 책을 통해 결측데이터 분석기법을 타당하게 적용할 수 있는 방법들을 익히고, 각자의 분야에서 더욱더 신뢰할 수 있는 연구결과를 이끌어낼 수 있기를 기대한다!

박창이, 김용대, 김진석, 송종우, 최호식  | 교우사

33,250원  | 20140302  | 9788981728939

학부 또는 석사수준에서 데이터마이닝 기법들을 체계적으로 학습할 수 있도록 도와주는 입문서『데이터마이닝』. 이 책은 데이터마이닝의 주요 기법들 간의 연관성과 아이디어를 중심으로 되도록 간략하게 설명하였다.

곽기영  | 청람

35,100원  | 20220420  | 9788959728732

이 책의 동영상 강의와 R 스크립트 코드 및 예제 파일은 다음 사이트에서 볼 수 있습니다. 동영상 강의: https://www.youtube.com/곽기영 R 스크립트 코드 및 예제 파일: https://www.github.com/kykwahk

류귀열  | 한올

25,020원  | 20200225  | 9791156858652

본 서의 특징은 다음과 같다. 첫째, 1장에서 기초적인 R 프로그래밍과 데이터를 다양한 방법으로 입력받는 기능들을 공부한 다. 특히 실제 데이터를 웹 등에서 크롤링하여 입력받는 방법도 공부한다. 둘째, R의 장점 중의 하나인 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 시각화에 대한 설명이 있다. 이를 기반으로 데이터분석의 결과를 시각화할 수 있을 것이며 또한 시각화를 위한 제3자 개발자 의 소프트웨어도 이해할 수 있을 것으로 예상한다. 셋째, 기초통계학 분야를 100% R로 구현하였다. 실제 데이터로 실습함으로써 학습효과를 높 일 수 있을 것으로 기대된다. 넷째, 본서는 기초적인 분석방법에만 국한하지 않고 데이터분석의 핵심적인 응용분야인 회귀 분석을 자세히 설명되어 있다. 또한 실제 데이터를 다양한 방법으로 분석함으로써 분석에 대한 다양한 시각을 가질 수 있을 것이다. 다섯째, 빅데이터 시대에는 자료의 실시간 분석 및 예측이 많이 사용된다. 본 서는 통계학에서 사용되는 예측방법론인 시계열분석을 포함하고 있다. 본 서를 공부하면 기초적인 예측방법론을 이해하고 적용할 수 있을 것이다. 여섯째, 딥러닝의 기초인 분류분석도 포함되어 있다. 본 서를 공부하면 인공지능 분야에서 많이 사용되는 딥러닝 공부에도 많은 도움이 될 것이다.

민만식  | 한티미디어

20,700원  | 20170915  | 9788964213124

『R을 이용한 빅테이터분석 입문』은 R을 이용하여 빅데이터를 분석하기 위한 기초로 자료 분석을 위주로 주요 개념 소개와 함께 데이터를 분석을 원하는 비전공자들도 쉽게 이해할 수 있도록 쓰여 졌다. R프로그램은 통계 데이터 분석뿐만 아니라 현존하는 컴퓨터 도구 가운데 단연 최고라고 생각한다. R은 무료소프트웨어로 데이터분석, 시각화, 프로그래밍의 역할을 동시에 수행하는 꽤 좋은 도구이다. 이제 복잡한 데이터 분석은 R에 맡기고 분석자는 분석의 방향제시와 결과해석에 치중하면 된다. 이 책은 총 10장으로 구성되었으며, 제1장에서 3장까지는 R프로그램의 기초와 그래프를, 제4장과 제5장은 R을 이용한 확률분포계산과 표본분포의 모의실험, 제6장은 R을 이용한 데이터 시각화분석, 제7장에서 제10장까지는 R을 이용한 데이터의 추정, 검정, 상관분석 및 두 변수 이상이 갖는 자료탐구 등을 다루고 있다.