제1장 자료의 특징을 알아보려면 = 1
1.1 모집단과 표본 = 1
1.2 대표값 = 3
1.2.1 평균(mean, average) = 4
1.2.2 중위수(median) = 6
1.2.3 최빈수(mode) = 7
1.3 퍼짐의 정도 = 8
1.3.1 범위(range) = 8
1.3.2 사분위편차(quartile deviation) = 8
1.3.3 분산(variance) 또는 표준편차(standard deviation) = 9
1.4 왜도와 첨도 = 12
1.5 도수분포표 = 15
연습문제 = 21
제2장 분포란 무엇인가 = 25
2.1 확률변수의 분류 = 25
2.2 확률변수와 확률분포 = 29
2.3 기대값 = 33
2.4 베르누이분포 = 37
2.5 정규분포 = 40
2.6 결합분포와 상관계수 = 47
2.7 기대값과 분산의 응용 = 57
연습문제 = 63
제3장 표본에 대한 설명과 이해 = 67
3.1 표본 = 67
3.2 통계량 = 70
3.3 표본평균( X ? )의 분포 = 72
3.4 표본비율의 분포 = 81
3.5 표본분산의 분포 = 83
3.6 표본추출방법 = 85
3.6.1 확률적 추출 = 85
3.6.2 비확률적 추출 = 87
연습문제 = 89
제4장 무엇을 알아보고 싶은가(추정) = 91
4.1 점추정 = 92
4.2 구간추정 = 96
4.3 평균(μ)에 대한 신뢰구간 추정 = 98
4.4 비율(ρ)에 대한 신뢰구간 추정 = 102
4.5 분산(σ²)에 대한 신뢰구간 추정 = 104
4.6 서로 독립인 두 집단의 평균들 차이에 대한 신뢰구간 추정 = 106
4.7 짝으로 이루어진 자료들의 차에 대한 신뢰구간 추정 = 112
4.8 표본크기의 결정 = 115
연습문제 = 120
제5장 의사결정을 하기 위한 절차(가설검증) = 123
5.1 귀무(영)가설과 대립가설 = 123
5.2 검증통계량과 귀무가설의 기각역 = 125
5.3 유의수준 = 128
5.4 가설검증의 예 = 131
5.4.1 μ에 대한 가설검증 = 131
5.4.2 비율(ρ)에 대한 가설검증 = 136
5.5 유의확률(ρ-value) = 139
5.6 분산(σ²)에 대한 가설검증 = 143
5.7 두 모집단간의 차에 대한 검증 = 145
5.8 짝으로 된 자료에 대한 검증 = 152
5.9 두 모집단 비율들의 차에 대한 검증 = 157
5.10 두 집단 분산간의 차에 대한 가설검증 = 160
연습문제 = 162
제6장 분류되어지는 자료에 대한 분석 = 167
6.1 다항분포 = 168
6.2 적합성검증 = 170
6.3 독립성검증 = 177
6.4 관련도 측정 = 184
6.4.1 Φ(phi) = 185
6.4.2 크레머(Cramer) V = 185
6.4.3 분할계수(contingency coefficient) C = 185
6.4.4 람다(lambda) = 186
6.5 동질성검증 = 188
연습문제 = 191
제7장 여러 집단들간에 차이가 있는가(분산분석) = 195
7.1 분산분석의 원리 : F-분포 = 196
7.2 분산분석의 가정 = 201
7.3 1인자 분산분석 = 206
7.3.1 제곱합(Sum of Squares; SS) = 208
7.4 2인자 분산분석 = 213
7.4.1 반복이 없는 2인자 분산분석 = 214
7.4.2 반복이 있는 2인자 분산분석 = 224
7.5 다중비교검증(범위검증) = 231
7.5.1 Fisher의 최소유의차 검증법 = 232
7.5.2 Scheffe의 방법 = 235
7.5.3 기타 다중비교검증법 = 237
7.6 잔차분석 = 238
7.8 자료변환 = 244
7.7.1 제곱근변환 : y 또는 = 245
7.7.2 대수변환 : log y = 245
7.7.3 제곱변환 : y² = 245
7.7.4 역사인 함수변환 : = 245
7.8 비모수적 분산분석 : 순위자료에 대한 분산분석 = 253
7.9 공분산분석 = 263
7.10 두 집단 분산간의 차에 대한 가설검증 = 268
7.11 등분산 가정에 대한 가설검증 = 272
연습문제 = 275
제8장 회귀분석 = 281
8.1 단순선형회귀모형 = 283
8.1.1 최소자승법 = 284
8.1.2 오차의 분산(σ²)의 추정치 = 289
8.2 = 290
8.3 Y ^ 에 대한 통계적 성질 = 290
8.4 결정계수 = 296
8.5 잔차분석 = 300
8.6 원점을 지나는 회귀모형 = 303
8.7 변수변환 = 305
8.7.1 비선형의 관계 : X만을 변환시키는 경우 = 305
8.7.2 오차의 가정이 성립하지 않을 경우 : Y를 변환시키는 경우 = 310
8.8 다중선형회귀모형 = 314
8.9 표준화 = 315
8.10 질적변수의 설명변수 사용 = 321
8.11 부분가설검증 = 325
8.11.1 H0 : ＝＝0에 대한 가설검증 = 329
8.12 변수선택 = 337
8.12.1 후진제거법 = 338
8.12.2 전진선택법 = 338
8.12.3 단계적 선택법 = 339
8.13 교호모형 = 344
8.14 꺾은선 회귀모형 = 350
8.15 두 개 이상의 회귀선 비교 = 357
8.16 자기상관 = 366
8.16.1 Durbin-Watson 검증 = 370
8.16.2 Cochrane-Orcutt 방법 = 376
8.17 가중최소자승법 = 379
연습문제 = 386
제9장 시뮬레이션 = 393
9.1 시뮬레이션의 개념 = 394
제10장 통계패키지 = 399
10.1 SAS의 기초개념 = 400
10.1.1 SAS란 = 400
10.1.2 SAS의 주요기능 = 400
10.1.3 SAS의 시작과 프로그램 구성 = 401
10.2 SAS 프로그래밍 = 404
10.2.1 자료의 입력 = 405
10.2.2 자료의 변환 = 411
10.2.3 자료의 처리 = 415
10.3 SPSS의 기초개념 = 420
10.3.1 SPSS란 = 420
10.3.2 SPSS의 특징 = 421
10.3.3 SPSS의 시작 = 421
10.4 SPSS 프로그래밍 = 422
10.4.1 자료의 입력 = 422
10.4.2 자료의 변환 = 427
10.4.3 SPSS 통계분석 = 434
부록 = 439
[부록 1] 표준정규분포표 = 440
[부록 2] t-분포표 = 441
[부록 3] F-분포표 = 442
[부록 4] χ²-분포표 = 454
[부록 5] Duncan의 (r, υ) = 455
[부록 6] Turkey의 (k, υ) = 456
[부록 7] Durbin-Watson = 458
[부록 8] Kruskal-Wallis 통계량의 임계치 = 460
[부록 9] ＝／ = 461
[부록 10] The Greek Alphabet = 462
찾아보기 = 463
