행동과학을 위한 통계의 핵심

제1장. 통계에 대한 소개
1-1 통계, 과학, 그리고 관찰
1-2 변수와 측정
1-3 세 가지 자료 구조, 연구 방법, 그리고 통계
1-4 통계 표기법

제2장. 빈도 분포와 빈도 분포표
2-1 빈도 분포 및 빈도 분포표
2-2 묶음 빈도 분포표
2-3 빈도 분포 그래프

제3장. 중심 경향값
3-1 개요
3-2 평균
3-3 중위수
3-4 최빈값
3-5 중심 경향값과 분포의 형태
3-6 중심 경향 측정값의 선택

제4장. 변산성
4-1 변산성에 대한 소개
4-2 분산과 표준편차의 정의
4-3 모집단에서의 분산과 표준편차의 측정
4-4 표본에서의 분산과 표준편차의 측정
4-5 불편 통계량으로서의 표본의 분산
4-6 분산과 표준편차에 대한 추가 설명

제5장. z 점수: 표본 분포와 점수들의 위치
5-1 소개
5-2 분포에서 z 점수와 위치
5-3 z, X, 평균, 표준편차 간의 관계
5-4 분포의 표준화를 위한 z 점수 사용
5-5 z 점수에 기반한 다른 표준 분포
5-6 추론 통계 미리 보기

제6장. 확률
6-1 확률에 대한 소개
6-2 정규분포와 확률
6-3 정규분포에서 특정 점수의 확률과 비율
6-4 추론 통계 미리 보기

제7장. 확률과 표본: 표본 평균의 분포
7-1 표본, 모집단, 표본 평균의 분포
7-2 표본 평균 분포의 모양, 중심 경향값, 변산성
7-3 z 점수와 표본 평균에 대한 확률
7-4 표준오차에 대해 더 알아보기
7-5 추론 통계 미리 보기

제8장. 가설 검정의 소개
8-1 가설 검정의 논리
8-2 가설 검정에서의 불확실성과 오류
8-3 가설 검정에 대해 더 알아보기
8-4 방향성이 있는(단방) 가설 검정
8-5 가설 검정에 대한 우려들: 효과 크기 측정
8-6 통계적 검정력

제9장. t 통계량에 대한 소개
9-1 t 통계량: z에 대한 대안
9-2 t 통계량을 사용한 가설 검정
9-3 t 통계량에 대한 효과 크기 측정
9-4 방향성이 있는 가설과 단방 검정

제10장. 두 독립 표본 t 검정
10-1 독립 측정 설계 소개
10-2 독립 측정 t 통계량과 가설
10-3 독립 측정 t 통계량을 이용한 가설 검정
10-4 독립 측정 t 검정의 효과 크기와 신뢰 구간
10-5 독립 측정 t 검정에서 표본 분산과 표본 크기의 역할

제11장. 두 개의 연관된 표본에 대한 t 검정
11-1 반복 측정 설계 소개
11-2 반복 측정 설계 연구를 위한 t 통계량
11-3 반복 측정 설계에 대한 가설 검정
11-4 반복 측정 t 검정에서 효과 크기, 신뢰 구간, 표본 크기와 표본 분산의 역할
11-5 반복 측정 설계와 독립 측정 설계의 비교

제12장. 분산 분석 소개
12-1 분산 분석 소개
12-2 분산 분석의 논리
12-3 ANOVA 표기법과 공식
12-4 ANOVA 가설 검정 예시와 효과 크기
12-5 사후 검정
12-6 ANOVA에 대해 더 알아보기

제13장. 반복 측정과 2요인 분산 분석
13-1 반복 측정 ANOVA 소개
13-2 반복 측정 ANOVA의 가설 검정과 효과 크기
13-3 반복 측정 설계에 대해 더 알아보기
13-4 2요인 독립 측정 ANOVA 개관
13-5 2요인 ANOVA와 효과 크기 예시

제14장. 상관과 회귀
14-1 소개
14-2 피어슨 상관
14-3 피어슨 상관 사용하고 해석하기
14-4 피어슨 상관의 가설 검정
14-5 피어슨 상관계수의 대안
14-6 선형 방정식과 회귀식 소개

제15장. 카이제곱 통계량: 적합도와 독립성에 대한 검정
15-1 카이제곱 소개: 적합도 검정
15-2 카이제곱 적합도 검정의 예
15-3 카이제곱 독립성 검정
15-4 효과 크기와 카이제곱 검정의 가정
15-5 카이제곱과 다른 통계 절차 간 관계

부록 A. 통계표 모음
부록 B. 연습문제 해답
참고 문헌
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