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책소개

책요약(저자작성)

저자/역자소개

PPT/도서자료

이 책을 쓰게 된 주요 동기는 수학적 지식이 충분하지 않은 학생들에게 통계학적 원리를 이해하게 하고 이를 실제 경험자료에 적용시키는 방법을 제시하는 데 있다. 그러나 한국의 고등학교 수학 수준이 서양의 수준보다는 높다는 점을 고려하여 우리나라 학생들의 고등학교 수학 수준에서 통계학 이론을 설명하였다.
또한 이 책에서는 최근 연구분석방법론의 변화를 가능한 한 반영하기 위해 노력하였다. 특히 다음의 세 가지 변화에 주목하였다. 첫째, 가설검증의 무분별한 사용에 대한 회의가 꾸준하게 제기됨에 따라 이에 대한 보완책으로 강조되고 있는 효과크기, 신뢰구간, 검증력에 대한 분석들을 포함하였다. 둘째, 빈도주의 통계학에 대한 대안으로 베이지안(Baysian) 통계학이 제안되어 사용됨에 따라 이에 대한 소개를 포함하였다. 셋째, 통계분석에서 통계패키지의 사용은 필수적이나, 기존의 상업용 패키지는 가격이 비싸고 접근하기가 쉽지 않아서 비상용 패키지인 R의 이용이 급증하고 있다. 따라서 여기에서는 R을 이용한 분석 방법을 포함시켰다. R에 대한 기초는 부록에 제시되어 있으며, 여기에 기술통계치를 구하는 방법도 포함되어 있다. 또한 예제로 다루는 자료 파일에 대한 설명도 부록에 포함되어 있는데, 자료 파일은 http://qpsy.snu.ac.kr/stats에서 내려받을 수 있다.
틀에 박힌 기계적인 몇 가지의 가설검증 절차를 이해하는 것을 넘어서서 통계적 원리를 이해하고 자신에게 적합한 통계분석 방법을 찾을 수 있는 능력을 기르는 데 이 책이 조금이라도 도움이 되었으면 하는 것이 저자의 희망사항이다.

책소개

책요약(저자작성)

저자/역자소개

PPT/도서자료

머리말

제1장 자료의 기술
1. 빈도분포
2. 대표값과 손실함수
3. 변산성
4. 측정의 수준, 척도

제2장 기초 확률/분포 이론
1. 무선변수의 정의
2. 확률
3. 확률질량함수
4. 확률밀도함수
5. 무선변수 X의 기대값과 분산

제3장 무선변수와 자료의 만남
1. 이산무선변수의 확률분포
2. 연속무선변수의 확률분포

제4장 통계량과 표집분포
1. 모집단과 표본
2. 통계량
3. 표본 평균의 표집분포
4. 중앙극한정리

제5장 점추정과 구간추정
1. 점추정
2. 추정방법
3. 불편추정량
4. 구간추정

제6장 가설검증의 논리
1. 가설검증의 논리
2. 가설검증 절차
3. 가설검증에서 고려되어야 할 사항

제7장 평균의 비교
1. 관찰치가 하나인 자료에 대한 추리
2. 집단 평균에 대한 가설검증
3. 독립적인 두 집단의 평균 차이
4. 동일한 개체에 두 번의 측정치를 관찰하였을 때
5. R을 이용한 분석
6. 효과크기와 검증력

제8장 분산, 공분산, 상관계수
1. 분산의 분포
2. 분산에 대한 가설검증
3. 두 분산의 비교와 F 분포
4. 공분산과 상관계수
5. 상관계수에 대한 가설검증
6. 상관계수의 신뢰구간
7. R을 이용한 분석
8. 효과크기와 검증력

제9장 단순회귀분석
1. 회귀식의 유도
2. 결정계수
3. 표준회귀계수와 회귀현상
4. R을 이용한 분석

제10장 다중회귀분석
1. 다중회귀식
2. 다중회귀식의 행렬형식 표현
3. 결정계수
4. R을 이용한 회귀분석
5. 편상관계수와 부분상관계수
6. 공선성의 문제
7. 단계적 회귀분석
8. R을 이용한 단계적 회귀분석
9. 위계적 회귀분석
10. 범주변수의 처리
11. 조절효과
12. 매개효과

제11장 회귀분석의 가정과 잔차의 분석
1. 회귀분석의 가정
2. 극단값의 처리
3. 영향점의 처리
4. R을 이용한 회귀분석 가정의 검증과 영향점 분석

제12장 로지스틱 회귀분석
1. 로지스틱 회귀분석의 논리
2. 프로빗 모형
3. 로지스틱 모형
4. 로지스틱 회귀계수의 해석
5. 다항 로지스틱 회귀분석
6. R을 이용한 로지스틱 회귀분석

제13장 분산분석(일원분산분석)
1. 분산분석의 논리
2. 일원분산분석
3. 계획된 비교와 사후검증
4. 효과크기와 검증력
5. 분산분석의 가정

제14장 다원분산분석
1. 이원분산분석
2. 다원분산분석
3. 제곱합의 유형
4. R을 이용한 분석

제15장 피험자 내 설계, 혼합설계
1. 피험자 내 설계
2. 피험자 내 분산분석 모형
3. 피험자 내 분산분석의 가정
4. 혼합설계
5. R을 이용한 피험자 내 설계 분석

제16장 정규분포에 기반을 두지 않는 분석
1. 빈도분포에 대한 분석
2. 만－휘트니 검증
3. 크루스칼－월리스 검증
4. 부트스트래핑

제17장 베이지안 접근법
1. 베이지안 통계의 논리
2. 베이지안 분석 패러다임
3. 사전분포
4. 베이지안 추론
5. 베이지안 통계에서의 계산 문제
6. WinBUGS

부록
자료의 설명
R의 기초: R의 간단한 안내서
Probability-distribution 앱을 이용한 확률 계산

참고문헌
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