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100 | 1 | ▼a 민대기 |
245 | 2 0 | ▼a (SPSS를 이용한) 설문지 작성과 분석 / ▼d 민대기 지음 |
246 | 1 1 | ▼a Questionnaire preparation and analysis using SPSS |
260 | ▼a 서울 : ▼b 한나래아카데미, ▼c 2018 | |
300 | ▼a 144 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 26 cm | |
504 | ▼a 참고문헌(p. 142)과 색인수록 | |
536 | ▼a 이 저서는 2016년 덕성여자대학교 학술연구비 지원을 받아 출판되었음 | |
945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
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No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 519.50285 2018z6 | Accession No. 121246135 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 2 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 519.50285 2018z6 | Accession No. 151340182 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
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Contents information
Book Introduction
통계학에 익숙지 않은 학부생들을 대상으로 통계 이론과 복잡한 수식은 가급적 배제하고 ‘Storytelling with data’ 관점에서 데이터 처리 작업에 대해 기술하였다. 객관적 자료를 정리하여 표로 만들고, 시각적 도표로 작성하여 이야기를 전개하고, 통계학 검증을 통하여 결론을 맺는 방식으로 구성하였다. 이로써 독자들은 연구문제와 가설을 설정하고, 이를 검정하기 위해 분석을 실행하고, 결과 해석에 이르는 일련의 과정을 이 책을 통해 습득할 수 있을 것이다.
데이터 처리의 기본을 다져주는 책!
보고서나 논문 작성에서 데이터 처리는 필수적 과정이며, 자료 분석을 위해서는 이를 수집하고정리하는 과정을 반드시 수행해야 한다. 그런데 데이터 처리 작업에는 상당한 통계적 지식이 필요하기 때문에 많은 사람들이 지레 부담을 느끼고 어려움을 겪는다.
이 책은 통계학에 익숙지 않은 학부생들을 대상으로 통계 이론과 복잡한 수식은 가급적 배제하고 ‘Storytelling with data’ 관점에서 데이터 처리 작업에 대해 기술하였다. 객관적 자료를 정리하여 표로 만들고, 시각적 도표로 작성하여 이야기를 전개하고, 통계학 검증을 통하여 결론을 맺는 방식으로 구성하였다. 이로써 독자들은 연구문제와 가설을 설정하고, 이를 검정하기 위해 분석을 실행하고, 결과 해석에 이르는 일련의 과정을 이 책을 통해 습득할 수 있을 것이다. 더 나아가 통계에 대한 부담에서 벗어나 자료를 근거로 이야기를 전개하는 방법을 익힐 수 있을 것이다 !
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Author Introduction
Table of Contents
1장 연구 문제와 가설 1. 연구 문제와 가설 2. 개념과 변수 3. 연구 질문에 따른 통계분석 4. 연구 자료 수집을 위한 표본설계 5. 분석자료 설명 2장 간단한 SPSS 사용법 1. SPSS 시작하기 2. 데이터 보기 3. 변수 보기 4. 출력결과 보기 5. 명령문 편집기 6. 변수 계산(생성) 7. 변수 재코딩(변숫값 재분류) 8. 시각적 구간화 9. 다중응답군 자료분석 3장 가설검정 4장 기술통계분석 1. 빈도분석 2. 기술통계 3. 데이터 탐색 4. 교차분석 5장 범주형 자료분석 1. 카이제곱검정 6장 평균비교 1. 일표본 T 검정 2. 독립표본 T 검정 3. 대응표본 T 검정 4. 일원배치 분산분석 7장 상관분석 8장 스케일 만들기 1. 신뢰도 검사 2. 타당도 검사 9장 회귀모형 1. 단순회귀모형 2. 다중회귀모형 3. 계층적 회귀분석 찾아보기