|
이 책은 복잡한 용어를 되도록 쉽게 표현하고, 수식을 최소한도로 사용하고, 현실의 사례들을 되도록 많이 넣고, 우리가 통계를 어떻게 활용할 수 있는지를 이해가 용이하도록 집필했다. 기본적인 통계서적으로서 필요한 개념과 기법들을 모두 다 다루고 있으며 대규모 자료를 사용할 경우를 위해서 비교적 쉬운 통계패키지인 SPSS도 소개를 했다.
이 책을 쉽게 활용하는 방식으로 첫째, 개념적인 부분들(1장, 2장, 3장)은 워밍업으로 생각해서 통계학의 기본, 통계량의 개념, 모집단에서 표본을 뽑는 이유와 방법들을 설명하고 있다. 둘째, 수식적인 부분들(4장, 5장, 6장)은 앞에서 이해한 개념을 가지고 분포가 통계학에서 하는 역할, 통계적 추정의 실제 방식, 가설검정의 절차들을 개념을 따라가면서 예제와 연습문제들을 손으로 풀어보면 거의 다 이해할 수 있다.
셋째, 기법적인 부분들(7장, 8장, 9장, 10장)은 개념과 수식을 이해한 바탕 위에서 현실에서 가장 많이 쓰이는 차이분석들(T 검정, 분산분석)과 관계분석들(상관분석, 교차분석, 회귀분석)의 개념과 논리를 설명했다. 실제의 데이터를 가지고 SPSS를 하면서 컴퓨터 분석을 하고 결과를 이해하는 방식으로 진행하면 된다.
|
|
1장 통계학의 기본
1. 통계학이란 무엇인가
2. 통계학에서 배우는 것
3. 통계학의 목적
4. 통계학의 중요성
5. 통계학의 핵심분석
6. 통계학의 자료수집 방법
7. 통계학의 측정척도
8. 현실 속의 통계학
2장 통계량
1. 통계량의 필요성
2. 통계량이란 무엇인가
3. 통계량과 통계학의 차이
4. 통계분석의 수준
5. 주요한 통계량의 개념
6. 활용방식
7. 신뢰도와 타당도
8. 현실 속의 통계량
3장 모집단과 표본
1. 모집단의 개념
2. 모집단의 중요성
3. 표본의 개념
4. 표본의 이론적 추출방법
5. 표본의 현실적 추출방법
6. 표본을 통한 모수의 추정
7. 현실 속의 모집단과 표본
4장 분포
1. 확률분포의 개념
2. 확률분포의 종류
3. 정규분포가 아닌 경우에도 정규분포의 논리가 사용 가능한 이유
4. 정규분포의 현실적인 응용방법
5장 통계적 추정
1. 통계적 추정의 의의와 목적, 중요성
2. 점추정과 구간추정
3. 구간추정의 방식
4. 구간추정과 관련된 세 가지 관심사들
6장 가설검정
1. 가설검정의 개념과 중요성
2. 가설검정의 구성요소29
3. 가설검정의 사례
4. SPSS를 이용한 가설검정
5. 현실 속의 가설검정
7장 차이분석 1(T 검정)
1. 차이분석의 개념과 중요성
2. 두 집단 간의 차이분석: T 검정
3. SPSS를 이용한 T 검정
8장 차이분석 2(분산분석)
1. 분산분석의 개념과 중요성
2. 분산분석의 논리
3. SPSS를 이용한 분산분석
9장 관계분석 1(상관분석과 교차분석)
1. 관계분석의 중요성
2. 상관분석의 개념과 논리
3. SPSS를 이용한 상관분석
4. 교차분석
5. SPSS를 이용한 교차분석
6. 현실 속의 관계분석
10장 관계분석 2(회귀분석)
1. 회귀분석의 개념과 중요성
2. 단순회귀분석의 논리
3. 단순회귀분석의 신뢰도
4. 단순회귀분석의 설명력
5. 중회귀분석의 개념, 논리와 사례
6. SPSS를 이용한 회귀분석
7. 현실 속의 회귀분석
부록 1 표준정규분포표
부록 2 스튜던트 분포―오른쪽 꼬리 확률
부록 3 카이제곱분포―오른쪽 꼬리 확률
부록 4 사용 데이터 목록
|
2012-09-05 | 978-89-90245-29-8 93310){kind=small}
