체육통계

서문
제1장 서장
1. 통계의 의미
2. 통계의 역할
3. 변수의 의미
4. 측정치의 분류
4.1 명명척도(命名尺度: nominal scale)
4.2 서열척도(序列尺度: ordinal scale)
4.3 동간척도(同間尺度: interval scale)
4.4 비율척도(比率尺度: ratio scale)
5. 전집과 표본
6. 기술통계와 추리통계
7. 모수적 통계와 비모수적 통계

제2장 자료의 정리
1. 빈도분포
1.1 점수범위
1.2 급간의 크기
1.3 급간의 점수한계
1.4 정확한계
2. 빈도분포의 그림 예
2.1 막대그림표(histogram)
2.2 절선그림표(frequency polygon)
2.3 누가빈도분포(cumulative frequency distribution)
2.4 누가백분율곡선(cumulative percentage curve)
2.5 백분위와 백분점수
■ 연습문제

제3장 집중경향치
1. 최빈치
2. 중앙치
3. 평균치
3.1 평균치의 수리적 성질
3.2 집중경향치들의 비교
3.3 평균치의 병합
■ 연습문제

제4장 변산도
1. 범위
2. 사분편차
3. 분산
4. 표준편차
5. 변이계수
■ 연습문제

제5장 표준점수와 정상분포
1. 표준점수
1.1 표준점수의 특성
1.2 변환된 표준점수
1.3 검사들의 가중평균
2. 정상분포
2.1 단위 정상분포(unit normal curve)
2.2 정상분포곡선의 이용
3. 확률과 확률분포
3.1 확률이론에 관한 몇 가지 법칙
3.2 확률분포
3.3 확률분포와 정상분포곡선
■ 연습문제

제6장 상관도
1. 상관계수의 개념
2. 측정치의 척도
2.1 명명척도:2 범주 비연속(Nominal-discrete dichotomy)변수
2.2 명명척도:2 범주 연속(Nominal-continuous dichotomy)변수
2.3 서열척도(ordinal scale)
2.4 동간 ? 비율척도(interval/ratio)
3. 피어슨의 적률상관계수
3.1 적률상관계수의 계산
3.2 적률상관계수의 크기에 영향을 미치는 요인
3.3 상관계수의 해석
4. 스피어먼의 등위차 상관계수
5. 켄달의 등위상관계수
6. 사간상관계수
7. 파이계수
8. 유관계수
9. 양분상관계수
10. 양류상관계수
11. 등위양분상관계수
12. 상관비
■ 연습문제

제7장 추리통계
1. 표집방법
1.1 단순무선표집
1.2 체계적 표집
1.3 층화표집
1.4 군집표집
1.5 다단계표집
1.6 할당표집
1.7 목적표집
1.8 임의표집
1.9 배합표집
2. 표본조사의 절차와 표본의 크기 결정
3. 표집분포
3.1 표집분포의 성질
3.2 분포
3.3 자유도
3.4 자유도와 분포
4. 가설검증(hypothesis testing)
4.1 전집의 특성을 모를 때의 가설검증
4.2 를 모를 때 표본 평균치의 표집분포
4.3 가설검증의 예
4.4 유의수준(수준)
5. 모수치의 추정
5.1 단일 값에 의한 추정(point estimation)
5.2 신뢰구간 설정에 의한 추정(interval estimation)
■ 연습문제

제8장 추리통계
1. 가설진술
2. 가설검증에서 범할 수 있는 오류
3. 유의수준
4. 영가설을 부정하는 영역: 양방검증
5. 영가설을 부정하는 영역: 일방검증
■ 연습문제

제9장 단일표본에 대한 가설검증
1. 전집 평균치()에 대한 가설검증
2. 전집 상관계수()에 대한 검증
3. 전집 상관계수()가 0인지의 가설검증
4. 전집의 비율()에 대한 검증
5. 전집분산()에 대한 가설검증
6. 통계적 정밀성(statistical precision)
7. 통계적 유의성과 실제적 유의성
■ 연습문제

제10장 두 표본 통계치 간의 차 검증
1. 두 표본 통계치 간의 차이 검증을 위한 가정
1.1 독립표본(independent sample)의 가정
1.2 분산의 동질성(homogeneity of variance; 등분산성) 가정
1.3 수집된 자료분포의 정상성(normality) 가정
2. 두 평균치 간의 차이검증 독립표본인 경우
2.1 영가설의 검증방법에 대한 구체적 이해 : 독립표본의 경우
2.2 독립표본에서 평균치 간의 차이검증
2.3 독립표본에서 평균치의 차이검증
3. 두 평균치 간의 차이검증 종속표본의 경우
4. 두 비율 간의 차이검증 독립표본의 경우
5. 두 비율 간의 차이검증 종속표본의 경우
6. 두 상관계수 간의 차이검증 독립표본의 경우
7. 두 상관계수 간의 차이검증 종속표본의 경우
8. 두 분산 간의 차이검증 독립표본의 경우
9. 두 분산 간의 차이검증 종속표본의 경우
10. 통계적 검증력(statistical power)
10.1 통계적 검증력에 영향을 미치는 요인
10.2 통계적 검증력의 계산
11. 효과크기
11.1 평균치 간의 차이 크기
11.2 관계강도(strength of association)
12. 표본수의 추정
12.1 가설검증의 경우
12.2 신뢰구간 설정의 경우
13. G*Power를 이용한 통계적 검증력, 표본수 추정
13.1 G*Power 사용 방법
요약
■ 연습문제

제11장 일원분산분석
1. 분산분석에서 독립변수와 종속변수
2. 분산분석의 기본개념
3. 일원분산분석의 수리적 모형
4. 자승화의 분할
5. 전체 분산의 추정치
6. 영가설 검증
7. 분산분석의 기본가정
7.1 세 집단 이상의 등분산성 검증
7.2 기본가정이 어긋났을 때의 문제
8. 분산분석과 검증과의 관계
9. 관계강도
■ 연습문제

제12장 평균치의 개별비교
1. 사후비교(Post hoc comparison)
1.1 Tukey 방법
1.2 Newman－Keuls 방법
1.3 Scheff 방법
1.4 Bonferroni 방법
2. 사전비교(A priori comparisons)
2.1 사전 독립비교(planned orthogonal contrasts)
2.2 경향분석(trend analysis)
요약
■ 연습문제

제13장 이원분산분석
1. 이원분산분석의 의미
2. 이원분산분석의 자료구조
3. 이원분산분석에서 분산의 분할
4. 자승화의 분할
5. 영가설의 검증
6. 계산공식과 적용 예
7. 상호작용효과
8. 이원분산분석에서 오차분산의 감소
9. 이원분산분석의 기본가정
10. 이원분산분석의 수리적 모형
11. 이원분산분석의 특수모형
12. 이원분산분석에서 평균치의 개별비교
13. 관계강도
14. 각 집단의 표본수가 동일하지 않은 경우
15. 무선구획 실험설계(Randomized block design)
16. 반복측정 실험설계(Repeated measure design)
요약
■ 연습문제

제14장 공분산분석
1. 그림을 이용한 ANCOVA의 이해
2. ANCOVA의 장, 단점
3. 공변량의 선정방법
4. ANCOVA가 불가능할 때 어떠한 방법을 사용하는 것이 바람직한가?
5. ANCOVA를 위해 사전에 점검해야 할 사항
5.1 비동등(unequal) 사례수와 누락치(missing data)
5.2 이탈치(outliers)
6. ANCOVA의 기본가정
6.1 다중공선성(multicollinearity)과 단일성(singularity)
6.2 분포의 정상성(正常性: normality)
6.3 등분산성(분산의 동질성 : homogeneity of variance)
6.4 직선성(linearity)
6.5 회귀선의 동등성(同等性: homogeneity of regression)
6.6 Covariate의 신뢰도(信賴度: reliability)
7. 계산공식과 적용 예
8. 관계강도(關聯强度)
9. 조정평균(調整平均)
10. ANCOVA 결과의 기술 예
요약
■ 연습문제

제15장 비모수적 검증
1. 분포
2. 명명자료(nominal date)의 검증
2.1 단일표본에 대한 검증 : 적합성 검증
2.2 두 독립표본의 비교 : 독립성 검증
2.3 개 독립표본의 비교 : 독립성 검증
2.4 두 종속표본의 비교 : McNemar 검증
3. 서열자료(ordinal data)의 검증
3.1 두 독립표본의 비교 : 중앙치(median) 검증
3.2 두 독립표본의 비교 : Mann－Whitney 검증
3.3 개 독립표본의 비교 : Kruskal－Wallis 일원분산분석
3.4 개 독립표본의 비교 : Median 검증
3.5 두 종속표본의 비교 : Wilcoxon 검증
3.6 개 종속표본의 비교 : Friedman의 이원분산분석
요약
■ 연습문제

제16장 직선회귀 : 예언과 회귀식
1. 예언과 예언식
2. 회귀선(Regression line)
3. 회귀식(Regression equation)
3.1 회귀식의 유도
3.2 원자료로부터의 회귀식 유도
3.3 예언점수와 그 분포
4. 예언의 오차
4.1 추정의 표준오차(standard error of estimate)
4.2 오차분산
4.3 추정의 표준오차 교정
4.4 회귀계수의 정확도
4.5 추정의 표준오차 해석
4.6 회귀선의 기본가정
5. 예언의 정확도
5.1 이관계수(coefficient alienation)
5.2 예언능률지수(index of forecasting efficiency)
5.3 결정계수(coefficient of determination)
6. 상관과 예언의 관계
6.1 예언변수()의 분산분할
6.2 상관계수와 회귀계수
6.3 표준점수 에 의해 표준점수 의 예언
6.4 회귀와 예언의 확률
요약
■ 연습문제

제17장 중다상관과 예언
1. 중다예언의 개념
1.1 표준점수에 의한 중다예언
1.2 중다상관계수
1.3 추정의 표준오차
2. 중다회귀분석의 적용목적
2.1 표준 회귀분석(Standard regression analysis)
2.2 위계적 회귀분석(Hierachical regression analysis)
2.3 통계적 회귀분석(Statistical regression analysis)
3. 통계적 회귀분석에서 독립변수의 선정
3.1 통계적 회귀분석에서 독립변인 선정방법
3.2 억압변수(suppressor variable)
3.3 독립변수의 수
4. 중다회귀분석을 위해 점검해야 할 사항
4.1 독립변수 수에 대한 사례수의 비
4.2 이탈치(outliers)
5. 중다회귀분석의 기본가정
5.1 중다공선성(multicollinearity)과 단일성(singularity)
5.2 잔차의 정상성, 직선성, 동분산성과 독립성
6. Doolittle 방법에 의한 중다회귀분석
7. 두 중다상관계수 간의 차 검증
8. 중다회귀분석과 ANOVA와의 관계
9. 부분상관과 준부분상관
10. 중다회귀분석 방법별 상관계수, 부분상관계수, 준부분상관계수 간의 관계
■ 연습문제

수표 부록
참고문헌
찾아보기

한국에서 지역 개념이 정부나 행정체계와 연관된 것도 유념할 필요가 있다. 이 또한 엄밀하지 않고 관행에 따른 용법이지만, ‘지역’은 기초자치단체인 시·군·구를 ‘지방’은 광역자치단체인 시·도를 가리킬 때가 많다. 이러한 지역 개념을 정부나 행정이 전유할 때 지역 개념의 국가화, 정부화, 행정화 현상이 나타난다. 즉, 주민이나 지역사회를 포함하는 공동체 개념과 달리 지역은 국가와 정부 내부를 대표하거나 설명하는 쪽으로 기울어진다. ‘지역보건법’이라는 법률 이름에서 한국어의 공동체나 영어의 ‘community’를 감지하는 사람이 얼마나 될까. 공동체는 말할 것도 없고 지역보건법과 지역사회를 연결해서 생각하기도 쉽지 않다.

국가 수준이든 지역 수준이든 한국 보건의료의 ‘자본주의화’를 논의할 때 빼놓을 수 없는 제도이자 정책이 ‘국민건강보험’이다. 흔히 한국 의료의 공공성을 증명하는 핵심 근거로 동원되는 이 제도가, 공공성과는 거리가 멀어 보이는 시장과 자본주의 원리의 핵심 요소라는 주장에 대해 반론 또는 반감이 있을 수 있다. 물론, 의료 이용을 보장한다는 점에서 국민건강보험이 공적 제도이고 따라서 공공성을 포함한다는 것은 분명하나, 이런 의미의 공공성은 국민건강보험이 의료 이용뿐 아니라 의료 ‘생산’의 토대이자 틀이라는 사실을 고려하지 않는다. 공공성이 유/무의 이분법적 개념이 아니라는 점까지 고려하면, 자본주의체제와 시장원리에 기초한 국민건강보험의 성격을 엄밀하게 검토할 필요가 있다.

지역 불평등의 구조는 분명히 다중적, 다면적, 다차원적이지만, 여러 사회적 불평등이 공간적으로 실현되고 드러나는 것으로만 접근해서는 곤란하다. 복잡계 이론과 시스템 사고를 활용하면 복잡한 상관관계를 좀 더 잘 설명할 수 있다고 하나, 구조와 메커니즘을 하나의 종합적, 총체적 현상과 경험으로 연결하기는 쉽지 않다.
어떤 관점에서 보든, 지역 불평등의 핵심 요인은 경제적 불평등이다. 예를 들어, 경제적 불평등은 어떤 지역주민의 삶을 결정하고, 더 나은 조건을 찾아 다른 곳으로 이동하게 한다. 불리한 지역의 인구는 정체 또는 감소하면서 생산과 소비를 비롯한 경제적 기반이 취약해진다. 총체성, 관계성, 형태발생론적 접근 등과는 관점이 다르지만, 수도권과 비수도권 사이에 격차와 불평등이 발생하는 다차원과 복합적 경로는 <그림 3-1>과 같은 ‘인과순환 구조’로 나타낼 수도 있다.