목차
1장 통계학과 자료의 이해
1. 왜 통계학을 알아야 하나?
(1) 통계적 문해 능력의 중요성
(2) 경험과학에서의 통계학의 중요성
2. 통계학에 대한 기본 개념
(1) 통계학과 통계의 정의
(2) 통계학의 분류
(3) 기본 용어의 정의
3. 통계적 자료의 유형
(1) 자료(Data)의
이해
(2) 자료유형의 이해를 위한 기본 용어
(3) 수체계의 속성에 따른 유형 분류
(4) 척도의 활용
4. 자료유형별 분석기법
(1) 척도별 사용할 수 있는 수학적 연산
(2) 척도별 사용할 수 있는 요약통계량
(3) 척도별 사용할 수 있는 시각화 기법
2장 자료의 시각화
1. 자료의 시각적 표현
(1) 시각화에 대한 기초적 이해
(2) 시각적 표현의 장점
(3) 시각화의 일반적 원칙
(4) 자료의 시각적 표현의 접근 방법
2. 질적변수의 시각화
(1) 도수분포표
(2) 막대그래프
(3) 파이 차트
3. 양적변수의 시각화
(1) 계급구간을 이용한 도수분포표
(2) 히스토그램
(3) 줄기-잎
그림
(4) 상자-수염
그림
(5) 누적백분율곡선
3장 자료의 수치 요약
1. 기술통계
2. 중심경향 척도
(1) 평균
(2) 중앙값
(3) 최빈값
(4) 평균, 중앙값, 최빈값의
관계
3. 위치 척도
(1) 백분위수(percentiles)
(2) 사분위수(quartiles)
4. 산포 측도
(1) 범위
(2) 사분위간 범위
(3) 분산과 표준편차
(4) 변동계수(coefficient of variation)
(5) 표준편차에 근거한 자료의 분포 법칙
(6) 그 외 지표들
4장 자료의 연관성 측도
1. 연관성 측도
2. 두 양적변수 사이의 관계
(1) 산점도
(2) 시계열 도표
(3) 상관도표
(4) 공분산
(5) 상관계수
3. 두 질적변수 사이의 관계
(1) 분할표
(2) 이차원 막대그리프
4. 범주형과 숫자형 변수 사이의 관계
(1) 수치형 방법
(2) 상자-수염그림
5장 확률이론
1. 확률의 개념적 이해
(1) 왜 확률이론을 배울까?
(2) 확률이론의 기본 용어
(3) 확률의 정의
(4) 확률의 공리
2. 확률법칙
(1) 사건의 종류
(2) 덧셈법칙
(3) 곱셈법칙
3. 결합확률, 한계확률과 조건부확률
(1) 결합확률
(2) 한계확률
(3) 조건부확률
(4) 교차표에서 결합확률, 한계확률, 조건부확률의 적용
4. 베이즈 정리
(1) 사전확률, 우도, 사후확률
(2) 전체확률의 법칙
5. 확률변수와 확률분포
(1) 확률변수의 개념
(2) 확률변수의 유형
(3) 확률밀도함수와 확률질량함수
(4) 누적분포함수
(5) 이산확률변수의 모평균과 모분산
(6) 확률변수의 주요 성질
6장 이론적 확률분포
1. 다양한 이론적 확률분포
2. 이산확률분포
(1) 이산균등분포
(2) 베르누이 분포
(3) 이항분포
(4) 초기하분포
(5) 포아송 분포
(6) 그 밖의 이산확률분포
3. 연속확률분포
(1) 연속균등분포
(2) 정규분포
(3) 표준정규분포
(4) 그 밖의 연속확률분포
7장 표집분포와 추정
1. 표집분포
(1) 추정의 통계적 과정
(2) 표집분포의 개념
(3) 표집분포의 주요 용어 정리
(4) 표집분포의 필요성
2. 평균의 표집분포
(1) 표집분포의 평균과 표준편차
(2) 중심극한정리
3. 비율의 표집분포
(1) 개념
(2) 표집분포의 평균과 표준편차
(3) 평균의 표집분포와 비율의 표집분포
(4) 표집분포의 표준화
4. 추정의 기초
(1) 통계적 추론
(2) 추정의 개념 및 유형
(3) 점추정량과 구간추정량
(4) 신뢰구간
5. 평균의 신뢰구간 추정
(1) 확률분포의 선택
(2) Z분포를 사용한 신뢰구간의 추정
(3) t분포를 사용한 신뢰구간의 추정
6. 비율의 신뢰구간 추정
7. 분산의 신뢰구간 추정
8장 단일집단 가설검정
1. 가설검정의 기본 이해
(1) 가설 설정
(2) 유의수준 설정
(3) 검정통계량 산출
(4) 유의성 검정
2. 단일 모평균에 관한 가설검정
(1) 가설 설정
(2) 유의수준 설정
(3) 검정통계량 산출
(4) 유의성 검정
3. 단일 모비율에 관한 가설검정
(1) 가설 설정
(2) 유의수준 설정
(3) 검정통계량 산출
(4) 유의성 검정
4. 단일 모분산에 대한 가설검정
(1) 가설 설정
(2) 유의수준 설정
(3) 검정통계량 산출
(4) 유의성 검정
9장 두 집단 가설검정
1. 두 집단에 관한 가설검정의 기본 이해
(1) 두 집단 가설검정의 개념
(2) 대체 어떤 경우에 이런 가설을 검정하나?
(3) 가설을 검정할 3유형의 모수
(4) 두 모집단을 비교하는 데이터 구조
2. 두 모평균 가설검정
(1) 가설 검정 절차
(2) 쌍체표본 모평균 비교 가설검정
3. 두 모비율 가설검정
(1) 가설 설정
(2) 유의수준 설정
(3) 검정통계량 산출
(4) 유의성 검정
4. 두 모분산 가설검정
(1) 두 모분산 비교를 위한 F분포의 이해
(2) 두 모분산 비교 가설검정 절차
(3) 두 모분산 비교 가설검정 시 고려사항
5. 두 모분산 가설검정 결과에 기초한 모평균 비교
11장 카이제곱 분석
1. 분할표의 개념적 이해
(1) 분할표의 정의
(2) 분할표의 작성 및 해석
(3) 분할표의 확률적 이해
2. 카이제곱 분석의 이해
(1) 카이제곱 분석(chi-square test)과 카이제곱
분포
(2) 분할표의 분석 목적과 데이터 구조
(3) 분석 목적에 따른 가설과 검정통계량
3. 분할표와 관련된 방법론적 이슈
(1) 표본크기(sample size) 문제
(2) 연속형 변수도 범주형 변수로 변환하면 카이제곱 분석이 가능
(3) 심슨의 역설(Simpson’s paradox)
12장 상관분석과 단순회귀분석
1. 상관분석과 회귀분석의 비교
2. 상관분석
(1) 상관계수의 이해
(2) 상관분석의 절차
(3) 상관계수와 유의성 검정의 해석
(4) 셋 이상의 변수에 대한 상관분석의 실제 활용
3. 단순선형회귀분석
(1) 선형회귀모형의 이해
(2) 선형회귀모형의 추정
(3) 회귀모형의 유의성 검정
(4) 회귀분석 수행 시 주의사항
13장 다중회귀분석
1. 다중회귀분석의 개념적 이해
(1) 한 학기 동안 학습한 통계분석 기법의 비교
(2) 단순회귀분석의 확장
(3) 다중회귀분석의 회귀계수
2. 다중회귀분석 절차
(1) 다중회귀모형의 추정
(2) 모형적합성 평가: 결정계수
(3) 모형적합성 검정: F검정
(4) 개별 회귀계수에 대한 유의성 검정: t검정
3. 더미 변수를 포함한 다중회귀모형
(1) 더미 변수의 이해
(2) 더미 변수의 해석
4. 다중회귀분석 수행 시 고려사항
