Detail View

기초적인 통계분석인 빈도분석, 기술통계, 교차분석, 평균비교, 상관분석 등의 방법과 중급 통계분석 수준인 회귀분석, 판별분석, 요인분석, 군집분석 등을 포함하고 있다. 또한 이 교재를 자료분석 교재로 사용하는 독자들을 위해서 난이도가 높은 장이나 절은 “**”을 표시하여 생략(skip)할 수 있도록 하였다.

실증적인 데이터 분석이 모든 주장의 기초가 되고 마땅한 백데이터 없이 무슨 주장이라도 할라치면 과학적 사고나 합리적인 마인드가 부족한 미개인으로 취급받기 쉬운 시대에 우리는 살고 있다. 자신의 경험이나 통찰력보다는 주변사람들에게 얻은 허술한 설문결과를 더 믿는 시대가 되었지만 그보다 더 큰 문제는 그러한 자료조차 제대로 분석할 수 없는 부족한 분석능력과 이에 수반하는 분석 오류가 아닌가 싶다.

데이터를 분석하고자 하는 연구자들의 어려움은 적당한 책을 찾는 일에서부터 시작한다. 많은 통계자료분석 서적이 전공자를 위주로 쓰여 있다 보니 어렵고 체계도 비슷하여 일반 독자가 접근하기가 쉽지 않다. 물론 그것이 잘못되었다는 의미는 아니다. 이론적 체계를 쌓아서 분석을 원리부터 근본적으로 이해하는 것이 맞지만 일반 독자들은 그 많은 내용을 다 볼 여유도 없고 준비도 부족한 것이 문제이다.

분석방법을 사용법 위주로 설명한 매뉴얼 형식의 서적을 찾더라도 여전히 해결해야 할 문제는 남는다. 알고 싶은 내용을 데이터로부터 도출해내기 위해 어떤 분석을 적용해야 하는지 알기 어렵다는 것이다. 또한 원리에 대한 이해가 부족하여 책에 나온 예제와 약간이라도 다른 경우에는 어떻게 분석해야 할지 난감해지곤 한다.

그래서 본 책에서는 자료의 척도나 형태 등을 먼저 파악하고 그때 적용할 수 있는 분석방법을 이론과 함께 소개하는 형식을 따랐다. 분석방법에 대한 설명이 다른 교재와 많이 다른 것은 아니지만 자료와 가설에 따라 분석방법을 소개하고 개념을 강조한 점이 본서가 다른 자료분석 교재와 가장 큰 차이점이라 본다. 분석목적에 따라 분류한 각 챕터 앞장에 간략하게 소개되어 있는 분석법의 특징을 독자들이 반드시 참고해서 최소한 명목변수의 평균을 구하는 오류는 범하지 말기를 바라는 심정이다.

본 책에는 기초적인 통계분석인 빈도분석, 기술통계, 교차분석, 평균비교, 상관분석 등의 방법과 중급 통계분석 수준인 회귀분석, 판별분석, 요인분석, 군집분석 등을 포함하고 있다. 추가적으로 지난 20년간 주변의 동료교수들의 질문을 해결해주면서 필요하다고 생각되는 분석법(로그선형분석, 로지스틱분석, CFA, GLM, LLM, 컨조인트분석 등)을 모두 포함하다보니 수준이 높은 분야도 포함되어 있는 것이 사실이다. 본서를 자료분석 교재로 사용하는 독자들을 위해서 난이도가 높은 장이나 절은 “**”을 표시하여 생략(skip)할 수 있도록 하였다.

Information Provided By: :

목차
Part Ⅰ. 확률과 확률분포  
 1. 확률 = 3
  1.1. 확률의 개념 = 3
  1.2. 확률의 성질 = 5
  1.3. 확률변수 = 11
 2. 모집단의 확률분포 = 18
  2.1. 이산형 확률분포 = 18
  2.2. 연속형 확률분포 = 27
 3. 표본의 확률분포 = 41
  3.1. 표본평균의 분포 = 42
  3.2. 표본분산의 분포 = 46
  3.3. 표본분산 비의 분포 = 50
  3.4. 표본비율의 분포 = 52
Part Ⅱ. 데이터 분석의 틀  
 4. 추정 = 57
  4.1. 추정의 개요 = 57
  4.2. 점추정 = 58
  4.3. 구간추정 = 60
 5. 검정 = 65
  5.1. 가설검정의 개요 = 65
  5.2. 모평균의 가설검정 = 70
  5.3. SPSS에 의한 모평균의 추론 = 73
Part Ⅲ. 데이터 수집  
 6. 데이터의 측정 = 81
  6.1. 데이터의 형태 = 81
  6.2. 데이터의 척도에 따른 분석기법 = 86
  6.3. 설문지의 작성법 = 92
 7. 필요한 표본수 결정 = 99
  7.1. 서베이 연구에서 표본수 결정 = 99
  7.2. 실험 연구에서 표본수 결정 ＊＊ = 102
 8. 표본추출 = 113
  8.1. 표본추출의 개요 = 113
  8.2. 표본추출 방법 = 115
  8.3. 표본배정 방법 ＊＊ = 117
 9. 데이터의 검토 = 126
  9.1. 데이터 신뢰성의 개요 = 126
  9.2. 타당성의 평가 = 129
  9.3. 신뢰성의 평가 = 135
  9.4. 일반화가능도 이론(Generalizability Theory) ＊＊ = 139
Part Ⅳ. 기초적 데이터 분석  
 10. 데이터의 입력 = 147
  10.1. SPSS의 시작 = 147
  10.2. SPSS 데이터의 입력 = 149
  10.3. SPSS 데이터의 코딩 = 156
  10.4. SPSS 코딩의 변경 = 161
  10.5. SPSS 변수변환 = 169
  10.6. SPSS 케이스 선택 = 171
 11. 기술통계법 = 174
  11.1. 빈도분석 = 174
  11.2. 기술통계 = 183
  11.3. 데이터 탐색 = 185
 12. 표와 그림 = 190
  12.1. 통계분석에서 표 만들기 = 190
  12.2. 〈표〉 분석에서 표 만들기 = 198
  12.3. [그래프] 메뉴에서 도표 그리기 = 209
Part Ⅴ. 변수 간의 관계 분석  
 13. 평균비교(명목변수 대 계량변수의 관계) = 232
  13.1. 두 집단의 평균 비교 = 232
  13.2. 두 변수의 평균 비교 (대응표본 평균비교) = 243
  13.3. 여러 집단의 평균 비교(일원배치 분산분석) = 251
  13.4. 사후분석 ＊＊ = 257
  13.5. 반복측정한 집단의 평균 비교 ＊＊ = 260
 14. 범주형 자료의 속성비교(명목변수 대 명목변수의 관계) = 270
  14.1. 범주형 자료의 분석 = 270
  14.2. 적합도 검정 = 272
  14.3. 교차분석 = 280
  14.4. 대수선형모형 ＊＊ = 291
 15. 상관분석(계량변수 대 계량변수의 관계) = 301
  15.1. 상관분석의 개요 = 301
  15.2. 상관관계의 검정 = 307
  15.3. 상관계수의 검정 ＊＊ = 313
  15.4. 비모수 상관계수 = 315
  15.5. 편상관계수(부분상관계수) ＊＊ = 319
Part Ⅵ. 변수의 예측  
 16. 회귀분석(계량변수를 계량／명목변수로 예측) = 325
  16.1. 회귀분석의 개요 = 325
  16.2. 단순회귀분석 = 327
  16.3. 중회귀분석 = 338
  16.4. 회귀분석의 기타 문제 = 348
 17. 판별분석(명목변수를 계량변수로 예측) = 360
  17.1. 판별분석의 개요 = 360
  17.2. 판별분석의 절차 = 368
 18. 로지스틱 회귀분석＊＊(명목변수를 계량／명목변수로 예측) = 377
  18.1. 로지스틱 회귀분석의 개요 = 377
  18.2. 로지스틱 회귀분석의 절차 = 379
Part Ⅶ. 데이터의 축소  
 19. 요인분석(변수의 축소, 요인의 구축 및 확증) = 399
  19.1. 요인분석의 개요 = 399
  19.2. 탐색적 요인분석(EFA) = 401
  19.3. 확증적 요인분석(CFA) = 419
  19.4. 모형적합지수 = 437
 20. 군집분석(케이스의 정리, 분할, 축소) = 458
  20.1. 군집분석의 개요 = 458
  20.2. 계층적 군집분석 = 461
  20.3. k-평균 군집분석 = 471
  20.4. 2단계 군집분석 = 476
Part Ⅷ. 변수의 영향력  
 21. 일반선형모형(계량변수에 대한 명목변수의 영향력) = 485
  21.1. 일반선형모형의 개요 = 485
  21.2. 이원배치분산분석 = 487
 22. 공분산분석(계량변수에 대한 명목변수의 영향력-계량변수 영향력 제거) = 495
  22.1. 공분산분석의 개요 = 495
  22.2. 공분산분석의 실행 = 497
 23. 선형혼합모형(계량변수에 대한 명목변수(변량효과)의 영향력) = 506
  23.1. 선형혼합모형의 개요 = 506
  23.2. 선형혼합모형의 실행 = 507
 24. 컨조인트분석(순위변수에 의한 속성의 영향력 추정) = 515
  24.1. 컨조인트분석의 개요 = 515
  24.2. 컨조인트분석의 실행 = 516
참고문헌 = 531
통계표 = 539
색인 = 545