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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9791130421063
· 쪽수 : 570쪽
· 출판일 : 2014-10-17
책 소개
목차
책을 내며
서론: 이 책의 특징과 사용 방법
1주. 연구 프로젝트의 시작
2주. 연구계획부터 데이터 수집까지
1. 연구질문
2. 연구가설
3. 연구모델
4. 측정도구
5. 설문지 초안 만들기
6. 기초연구
7. 자료수집
3주. 데이터의 조직
1. 데이터 입력
1) SPSS에 직접 데이터 입력
2) 마이크로소프트 엑셀 이용
3) 외부에서 받은 SPSS 데이터 가져오기
2. 데이터의 가공
1) 더미변수 만들기
2) 나이 계산
3) 등간척도를 서열척도로 변환
4) 변수의 위치 변경
5) 변수 정의에 대한 수정
6) 역코딩
7) 지수화하기
4주. 기술 통계
1. 범주형 변수의 기술
1) 범주형 변수의 오류 검토와 데이터 가공
2) 범주형 변수의 요약과 기술
2. 연속형 변수의 기술
1) 연속형 변수의 오류 검토와 데이터 가공
2) 연속형 변수의 요약와 기술
(1) 분포의 형태
(2) 대표값
(3) 산포도·분산도
3. 과제하기
예시문: 범주형 데이터의 요약 기술
예시문: 연속형 데이터의 요약 기술
5주. 추론통계
1. 기술통계 vs. 추론통계
2. 세 가지 분포: 표본분포, 모집단분포, 표집분포
3. 표집분포의 확률분포모델들
1) z분포, 언제나 변함없는 ‘표준’ 모델
2) t분포, 자유도에 따라 확률분포가 달라지는 모델
6주. 범주형 변수에 대한 추정
1. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
2. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
3. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
4. 모비율 간의 ‘차이’ 추정
5. 과제하기
예시문: 범주형 변수에 대한 신뢰구간 추정
7주. 연속형 변수에 대한 추정
1. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
2. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
3. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
4. 과제하기
예시문: 연속형 변수의 신뢰구간 추정
8주. 독립표본 t검정
1. 간단한 설명: 추정 vs. 가설검정
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본분포
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본분포
3) 독립표본 t분석: 2집단 평균차에 대한 가설검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 독립표본 t-분석
9주. 일원배치 분산분석
1. 간단한 설명: 독립표본 t검정 vs. 일원배치 분산분석
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 종속변수의 표본데이터 기술
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본데이터 기술
3) 일원배치 분산분석: 3집단 평균차에 대한 가설검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 일원배치 분산분석
10주. 이원배치 분산분석
1. 간단한 설명: 상호작용효과를 검정하는 완전요인 모형 vs. 주효과만 포함한 가법모형
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 정규성검정을 위한 파일 분할
3) 이원배치 분산분석(완전요인모형: 상호작용을 포함한 모형)
4) 이원배치 분산분석(가법모형: 상호작용효과를 없애고 주효과만 포함한 모형)
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 이원배치 분산분석
11주. 단순회귀분석과 다중회귀분석
1. 간단한 설명: 독립변수의 값에 따라 종속변수의 값 예측해 주는 회귀식
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 잔차 생성 및 회귀분석 실행
3) 정규성검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본분포에 대한 기술통계
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추론
5. 과제하기
예시문: 다중회귀분석
12주. 위계적회귀분석을 이용한 연구모델의 검정
1. 간단한 설명: 독립변수들의 그룹별 영향을 알아보는 위계적회귀분석
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 종속변수의 표본분포
2) 위계적회귀분석과 잔차 생성
3) 정규성검정
3. 위계적회귀분석과 관련된 설명과 정리
1) 모델 설계상의 오류
2) 서로 다른 연구모델에서 독립변수(성별)의 영향
4. 과제하기
예시문: 위계적회귀분석의 원리
13주. 카이제곱검정
1. 간단한 설명: 비모수적 검정인 카이제곱검정에 대한 개요
2. 컴퓨터를 이용한 통계처리 절차: SPSS야, 분석하거라!
1) 독립변수의 영향을 고려하지 않은 종속변수의 표본데이터 기술
2) 독립변수에 따른 종속변수의 표본분포: 교차분석
3) 독립변수의 영향을 검정하는 카이제곱 독립성검정
3. 기본 사항 정리: 결과를 술술 써 보자!
4. 심층 탐구: 원리를 찬찬히 살펴봅시다!
1) 표본데이터에 대한 기술
2) 모집단에 대한 상상
3) 표집분포를 이용한 추정
5. 과제하기
예시문: 카이제곱 독립성검정분석
14주. 복습: 통계분석에 대한 요약
15주. 결론: 통계란 무엇인가?
1. 통계는 연구과정의 일부다
2. 통계는 거짓말을 하지 않는다?
3. 통계를 근거로 한 주장의 오류가능성
1) 부적절한 표본추출 방법
2) 무응답에 대한 부적절한 처리
3) 연구모델 설계상의 오류
4) 잘못된 측정
5) 부적절한 해석
4. 통계가 거짓말이 되지 않으려면?
그리고 그 후…
미주
저자소개
책속에서
통계 초보에는 여러 단계가 있다. 아예 처음 접하기 때문에 모르는 사람들도 있고, 한두 번 통계를 접했기 때문에 ‘통계적 유의’라는 말을 들어 본 적은 있으나 그 의미를 개념적으로 이해하지 못하는 초보 아닌 초보도 있다. 개념적으로 이해하는데 막상 통계분석을 해서 보고서를 내라고 하면 머릿속이 새하얗게 되는 초보도 있다. 이 책은 이런 이들을 위한 책이다.
난알아: 보통 ‘이 95% 신뢰구간(10~12세) 안에 모수치가 있을 확률이 95%다’라고 얘기하기 쉽거든. 하지만 이렇게 말할 수는 없고, 이 ‘전체 사고과정’에 있는 오류가 5% 있다는 걸 자꾸 상기시켜야 해.
나몰라: 알 것 같다가도…. 그렇게 알고 넘어갈게. 그런데 실제 모집단의 평균은 13세였잖아. 이렇게 열심히 추론을 했건만. ‘95% 신뢰구간(10~12세)에 모수치가 포함될 것이다’라고 하는 것은 결국 오류가 되는 거구나. 애초에 이 정도 오류(5%)는 감수하기로 결정한 거고. 그것도 모르고 우리는 그저 표본조사 결과를 보고 큰 소리들을 치고 있는 거군.
난알아: 추론의 결과에 대해서 절대로 ‘확신’해서는 안 된다는 거 이해하겠지?