엑셀 2013을 활용한 통계 분석

chapter 01 변수(Variable)와 값(Value)에 대해
1. 변수(Variable)와 값(Value)
2. 측정(measurement)의 척도(scale)
3. 엑셀에서 숫자 변수로 차트 그리기
4. 도수분포(Frequency Distribution) 이해하기

chapter 02 값들은 어떻게 모여 있을까
1. 평균(mean) 계산하기
2. 중간값(median) 계산하기
3. 최빈값(mode) 계산하기
4. 중심성향(central Tendency)에서 변이성

chapter 03 변동(variability) : 값이 어떻게 흩어지는 가
1. 범위(range) 안에서 변동(variability, 변이) 측정하기
2. 표준편차(Standard Deviation)의 개념
3. 표준편차(Standard Deviation)와 분산(Variance) 계산하기
4. 추정값(estimate)의 편향(bias, 치우침)
5. 엑셀의 변동 함수

chapter 04 변수가 어떻게 함께 움직이는가 : 상관(correlation)
1. 상관(Correlation)을 이해하기
2. 상관(Correlation)을 사용하기
3. 다중 회귀(Multiple Regression)를 위해 TREND()사용하기
4. 통계적 추론으로 이동

chapter 05 변수를 어떻게 함께 분류할까 : 분할표(contingency table)
1. 1차원 피벗 테이블(One-Way Pivot Table) 이해하기
2. 가정을 만들기
3. 2차원 피벗(Two-Way Pivot Table) 테이블 이해하기
4. 율 심슨 효과(Yule Simpson effect)
5. 카이제곱 함수 요약

chapter 06 통계로 사실 알아보기
1. 추론통계의 문맥(context)
2. 엑셀 도움말의 문제
3. F-검정 : 분산에 대한 두 집단

chapter 07 정규분포로 엑셀 사용하기
1. 정규분포(Normal Distribution)에 대해
2. 정규분포를 위한 엑셀 함수들
3. 신뢰구간(Confidence Intervals)과 정규분포(Normal Distribution)
4. 중심 극한 정리(The Central Limit Theorem)

chapter 08 평균 사이에서 검증하기 : 기본사항
1. 평균 검정 : 이유
2. z-검정 대신 t-검정 사용하기

chapter 09 평균 간의 차이를 테스트하기 : 더 많은 이슈
1. 가설을 검정하기 위해 엑셀의 T.DIST()와 T.INV() 사용하기
2. T.TEST() 함수 사용하기
3. 데이터 분석 추가 기능의 t-검정 사용하기

chapter 10 평균 간의 차이 검증하기 : 분산분석
1. t-검정을 쓰면 왜 안될까?
2. ANOVA의 논리
3. F-분포를 위한 엑셀의 워크시트 함수
4. 불균등한 그룹 크기
5. 다중 비교 절차(Multiple Comparison Procedures)

chapter 11 분산분석 : 더 많은 이슈
1. 요인 ANOVA(Factorial ANOVA)
2. 교호작용(Interaction)의 의미
3. 불균등 그룹 크기의 문제
4. 엑셀의 함수와 도구 : 한계와 해결책

chapter 12 실험 설계와 ANOVA
1. 교차요인(Crossed Factors)과 중첩요인(Nested Factors)
2. 고정요인(Fixed Factor)과 임의요인(Random Factor)
3. F-비 계산하기

chapter 13 통계적 검정력
1. 위험을 제어하기
2. t-검정의 검정력
3. F-분포에서 비중심성 모수(Noncentrality Parameter)
4. F-검정의 검정력 계산하기

chapter 14 다중회귀분석과 효과 코딩 : 기본
1. 다중회귀(Multiple Regression)와 ANOVA
2. 다중회귀와 분산의 비율
3. 엑셀에서 효과 코드할당하기
4. 불균형 그룹 크기인 경우 엑셀 회귀분석 도구 사용하기
5. 엑셀에서 효과 코딩, 회귀, 그리고 요인 디자인
6. 준부분상관제곱(Squared Semipartial Correlations)대신 Trend() 사용하기
chapter 15 다중회귀분석과 효과 코딩 : 더 많은 이슈
1. 다중회귀를 사용하여 불균형 요인 디자인 해결하기
2. 실험 디자인, 관찰 연구 그리고 상관
3. LINEST() 통계치 모두 사용하기
4. 실제 실험에서 불균등한 그룹 크기를 관리하기
5. 관찰 연구에서 불균등한 그룹 크기를 관리하기

chapter 16 공분산분석 : 기본
1. ANCOVA의 목적
2. 검정력을 증가시키기 위해 ANCOVA 사용하기
3. 공통 회귀선 검증하기
4. 편향 삭제 : 다른 결과

chapter 17 공분산분석 : 더 많은 이슈
1. LINEST()와 효과 코딩으로 평균 조정하기
2. 효과 코딩과 조정된 그룹 평균
3. ANCOVA 후 다중 비교
4. 다중 공변량 분석