PART I 자료의 이해와 해석
CHAPTER 01 사회현상과 통계학
1.1 통계학 공부의 필요성
1.2 자료수집과 분석의 목적
1.3 비판적 자료분석 사례
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이 장의 요약
CHAPTER 02 자료의 정리: 기술통계분석
2.1 변수의 측정과 유형
2.2 빈도분포표와 교차분포표
2.3 대표치
2.4 분산도
2.5 분포의 모양: 왜도와 첨도
2.6 극단값과 결측치 처리
2.7 균과 분산 정보의 활용
2.8 그래프를 이용한 기술통계분석: 자료의 시각적 이해
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
PART II 확률이론과 통계적 추론의 기초
CHAPTER 03 확률 이론
3.1 확률의 개념
3.2 결합확률, 주변확률, 그리고 조건부확률
3.3 베이즈 정리
3.4 제3의 변률 추정: 심슨의 역설
생각해 보기
이 장의 요약
CHAPTER 04 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수의 개념
4.2 확률분포
4.3 대표적인 이산형 확률분포
4.4 대표적인 연속형 확률분포
4.5 통계프로그램을 이용한 확률, 누적확률, 그리고 분위수 구하기
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 05 표본통계량과 확률분포
5.1 표본통계량의 기본 개념
5.2 표본평균의 표본분포: 정규분포와 t-분포
5.3 표본분산의 표본분포: 카이제곱 분포
5.4 표본비율의 표본분포: 정규분포
5.5 표본분산 비율의 표본분포: F-분포
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 06 통계적 추론: 점추정과 신뢰구간 추정
6.1 통계적 추정의 기본적인 구조
6.2 점추정과 신뢰구간 추정
6.3 설문조사와 통계학
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 07 통계적 가설검정 I: 단일표본
7.1 가설검정의 원리
7.2 단일표본에 대한 가설검정
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 08 통계적 가설검정 II: 두 표본
8.1 모평균의 차이에 대한 검정
8.2 두 모분산의 차이에 대한 검정
8.3 독립인 두 집단의 모비율의 차이에 대한 검정
8.4 동등성 검정(equivalence test)
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
PART III 변수 간의 관계 분석
CHAPTER 09 범주형 자료의 연관성 분석
9.1 범주형 자료의 연관성 분석
9.2 제3의 변수 통제와 범주형 자료분석
9.3 두 시점에서 반복적으로 측정된 자료분석
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 10 상관관계 분석
10.1 공분산
10.2 상관계수의 개념
10.3 상관계수 분석의 기본 절차
10.4 제3의 변수를 고려한 상관계수: 편상관계수와 다중상관계수
10.5 상관분석의 응용: 측정도구의 내적 일관성 측정
이 장의 요약
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CHAPTER 11 분산분석(ANOVA)
11.1 분산분석(Analysis of Variance)의 개요
11.2 일원분산분석의 방법
11.3 이원분산분석의 방법
11.4 다중비교(Multiple Comparison)
11.5 효과크기 분석
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리
CHAPTER 12 회귀분석이론의 기초
12.1 모집단 회귀모형식의 의미
12.2 회귀계수 추정의 방법
12.3 회귀모형의 적합도 평가
12.4 회귀계수의 분포와 통계적 유의성 검정
12.5 종속변수의 신뢰구간 추정과 예측
이 장의 요약
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CHAPTER 13 다중회귀분석
13.1 다중회귀분석의 기본 개념
13.2 다중회귀모형의 구축과 해석
13.3 다중회귀모형의 구축과 해석: 변수변환의 문제
13.4 독립변수 간의 상대적 중요성 판단
13.5 독립변수 선택 방법
13.6 상관계수와 다중회귀분석
이 장의 요약
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CHAPTER 14 회귀진단
14.1 영향점, 지렛점, 이상점 진단
14.2 오차항의 정규성 가정
14.3 오차항의 등분산성 가정
14.4 오차항의 독립성 가정
14.5 선형성 가정
14.6 독립변수 간의 상관관계에 따른 다중공선성의 문제
14.7 독립변수의 외생성 가정
14.8 종속변수와 독립변수의 무측정오차 가정
이 장의 요약
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REFERENCE 참고문헌
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2.2 빈도분포표와 교차분포표
2.3 대표치
2.4 분산도
2.5 분포의 모양: 왜도와 첨도
2.6 극단값과 결측치 처리
2.7 균과 분산 정보의 활용
2.8 그래프를 이용한 기술통계분석: 자료의 시각적 이해
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3.1 확률의 개념
3.2 결합확률, 주변확률, 그리고 조건부확률
3.3 베이즈 정리
3.4 제3의 변률 추정: 심슨의 역설
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CHAPTER 04 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수의 개념
4.2 확률분포
4.3 대표적인 이산형 확률분포
4.4 대표적인 연속형 확률분포
4.5 통계프로그램을 이용한 확률, 누적확률, 그리고 분위수 구하기
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CHAPTER 05 표본통계량과 확률분포
5.1 표본통계량의 기본 개념
5.2 표본평균의 표본분포: 정규분포와 t-분포
5.3 표본분산의 표본분포: 카이제곱 분포
5.4 표본비율의 표본분포: 정규분포
5.5 표본분산 비율의 표본분포: F-분포
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CHAPTER 06 통계적 추론: 점추정과 신뢰구간 추정
6.1 통계적 추정의 기본적인 구조
6.2 점추정과 신뢰구간 추정
6.3 설문조사와 통계학
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7.1 가설검정의 원리
7.2 단일표본에 대한 가설검정
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8.1 모평균의 차이에 대한 검정
8.2 두 모분산의 차이에 대한 검정
8.3 독립인 두 집단의 모비율의 차이에 대한 검정
8.4 동등성 검정(equivalence test)
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9.1 범주형 자료의 연관성 분석
9.2 제3의 변수 통제와 범주형 자료분석
9.3 두 시점에서 반복적으로 측정된 자료분석
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10.1 공분산
10.2 상관계수의 개념
10.3 상관계수 분석의 기본 절차
10.4 제3의 변수를 고려한 상관계수: 편상관계수와 다중상관계수
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12.1 모집단 회귀모형식의 의미
12.2 회귀계수 추정의 방법
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12.4 회귀계수의 분포와 통계적 유의성 검정
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13.2 다중회귀모형의 구축과 해석
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13.4 독립변수 간의 상대적 중요성 판단
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CHAPTER 14 회귀진단
14.1 영향점, 지렛점, 이상점 진단
14.2 오차항의 정규성 가정
14.3 오차항의 등분산성 가정
14.4 오차항의 독립성 가정
14.5 선형성 가정
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14.7 독립변수의 외생성 가정
14.8 종속변수와 독립변수의 무측정오차 가정
이 장의 요약
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