만화로 쉽게 배우는 통계학

머리말

프롤로그•통계학의 핵심은 단 3개뿐
0.1 통계학으로 배우는 것

제1장 데이터 분석을 시작하기 전에
1.1 통계학으로 배우는 것
1.2 데이터의 종류(척도)
1.3 모집단과 표본
1.4 엑셀로 표본을 만들어 분석합시다
1.5 우선 데이터 분포를 표시하는 방법을 파악합시다
1.6 히스토그램 작성 방법
1.7 상자 수염 그림을 만드는 방법
1.8 히스토그램과 상자 수염 그림의 비교
1.9 피벗 테이블의 사용 방법
1.10 피벗 테이블로부터 그래프를 작성

제2장 정규분포를 이해하여 분석을 쉽게 해 보기
2.1 정규분포란
2.2 정규분포의 성질을 직접 확인
2.3 모집단과 표본의 관계를 그래프로 경험

제3장 가장 먼저 줄여야 할 것은 표준편차
3.1 표준편차의 설명 – 평균, 분산, 표준편차의 개요
3.2 표준편차의 설명 – 평균, 분산, 표준편차의 상세한 내용
3.3 먼저 암산으로 표준편차를 구해 보자
3.4 불편분산과 분산의 차이
3.5 엑셀 작업으로 측정한 개별 값에서 표준편차 구하기
3.6 엑셀 작업으로 분할표에서 표준편차 구하기
3.7 엑셀 함수로 표준편차 구하기

제4장 부분적인 데이터로 크고 작음을 말할 수 있는가?
4.1 표본 간의 대소 관계 생각하기
4.2 데이터의 대소 관계를 평균값으로 비교하기

제5장 대소 관계의 검토는 표본평균 차이의 분포로부터
5.1 표본평균 차이의 분포는 어떻게 될까?
5.2 표본평균의 차이 분포를 엑셀로 구하기
5.3 통계적 가설검정으로 표본평균의 차이를 검토
5.4 표본의 개수가 바뀌면 표준오차는 어떻게 될까
5.5 평균값 검정인 t검정은 t분포를 이용한 표본평균 차이의 검정
5.6 t분포 체험

제6장 식당 업무 개선에 t검정을 사용해 본다
6.1 검정 방법을 선택하는 것은 의외로 간단
6.2 t검정의 종류에 대하여
6.3 튀김의 길이 분석은 대응이 없는 t검정
6.4 튀김 길이의 산포도 분석은 F검정으로
6.5 산포도가 다른 데이터의 분석은 이분산 2표본을 대상으로 하는 t검정으로
6.6 같은 사람에게서 두 번 받은 데이터의 분석은 대응 표본 t검정

제7장 식당 업무를 좀더 자세히 분석한다
7.1 분산분석과 회귀분석
7.2 여러 그룹의 평균값 비교는 분산분석으로
7.3 품종 차이에 따른 토마토 크기
7.4 매출 예측은 회귀분석으로

제8장 설문조사를 하는 단계가 있어요
8.1 분할표의 비밀을 파헤치다
8.2 분할표와 그래프 만들기
8.3 피벗 테이블에서 값만 가진 분할표 만들기

제9장 설문지의 집계에서 카이제곱 검정으로
9.1 분할표에서 구하는 카이제곱값은 무엇일까?
9.2 카이제곱 분포를 경험한다

제10장 고민 해결은 카이제곱 검정으로 -취업 활동 응용편-
10.1 고민 해결은 카이제곱 검정으로
10.2 취업 활동을 조금이라도 편하게 하려면?
10.3 대학 면접 자신감 여부와 입사 시험에 대한 자신감 유무
10.4 전후 비교는 맥니마 검정으로
10.5 고등학교 때 입시에 자신 있었던 사람은 대학에서는 어떨까? - 맥니마 검정 소개
10.6 맥니마 검정이 학생 식당 업무 개선에 도움이 될까?
10.7 기존의 분포와 비교하기 위한 1표본 카이제곱 검정

에필로그•이제 통계학 혐오증은 안녕
11.1 결론

마지막으로·감사의 글
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