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사회과학통계의 기본-R 예제와 함께

  • 김수영
  • 학지사
  • 2019년 10월 15일
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ISBNISBN-13 : 9788999719561
쪽수613쪽
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책 소개
사회과학 분야에 이미 여러 통계학 책이 출판 되어 있음에도 불구하고 이렇게 ‘사회과학통계’라는 이름으로 또 하나의 책을 쓰고 출판하게 된 것은 독자들에게 좋은 책을 전달하고자 하는 마음 때문이었다. 좋은 책을 쓰고자 하는 필자에게 ‘좋은’ 책이란 어렵고 중요한 내용을 생략하지 않으면서도 ‘이해할 수 있는’ 또는 ‘이해 가능한’ 책을 의미한다. 즉, 필자에게 있어서 이 책을 집필하게 된 가장 주요한 목적은 사회과학 분야의 학생과 교수를 포함한 연구자들이 혼자서도 충분히 통계적 원리를 이해하도록 돕는 것이었다. 이 책은 사회과학통계 서적으로서 필요한 경우에 적절히 수식을 사용하였으나 되도록 그림과 말로써 이해가 가능하도록 쉽게 서술하였다. 그리고 이해에 도움을 줄 수 있는 여러 가상의 자료와 실제 자료도 함께 제공하였다. ‘이해할 수 있는’ 통계학 책을 쓰기 위해 최선을 다하면서 동시에 통계 프로그램에 대해서도 고민 하였고 R을 이용한 예제를 책 전반에 제공하였다. 사회과학 분야에서 많이 사용하는 SPSS는 이미 완전하게 이해한 통계 내용의 예제를 실행하는 데 반해, R은 예제의 실행뿐 아니라 통계 원리의 이해에 도움을 주 는 방향으로 활용할 수 있다. 더군다나 R은 오픈소스 소프트웨어로서 영원히 무료로 사용할 수 있으며, 최근 5∼10년간의 세계적인 흐름을 보면, 특히 사회과학 분야에서 그 중요성이 점점 더 커지고 있다. SPSS를 잘 다루는 것도 여전히 유효하지만, R이야말로 자연과학, 공학, 의학, 사회과학 전체를 아울러 가장 광범위한 프로그램이다. 이 책은 존재하는 그 어떤 R 관련 책하고도 비교할 수 없을 정도로 기초 수준에서 쉽고 자세하게 모든 명령어를 설명하였다. 통계학과 함께 R을 배워 보려는 마음이 있는 독자라면 진정한 도움이 될 것이라고 확신한다.
목차
머리말 Ⅰ 통계의 기초 제1장 통계학의 개관 1.1. 모집단과 표본 1.2. 변수와 측정 1.3. 무선표집과 무선할당 1.4. 책의 개요와 방향 제2장 R 프로그램 소개 2.1. R 언어 2.2. R의 설치 2.3. R의 기초 제3장 표와 그래프 3.1. 빈도분포 3.2. 묶음 빈도분포와 백분위 3.3. 분포의 모양 제4장 자료의 중심 4.1. 평균 4.2. 중앙값 4.3. 최빈값 4.4. 중심경향 측정치의 비교 4.5. 평균의 특징 제5장 자료의 퍼짐 5.1. 범위 5.2. 분산과 표준편차 5.3. 표준편차의 특징 제6장 표준점수와 정규분포 6.1. 표준점수 6.2. 정규분포 6.3. 정규분포의 확률 6.4. 왜도와 첨도 제7장 표집이론 7.1. 표집분포의 이해 7.2. 표본평균의 표집분포 7.3. 표집분포의 확률 II 평균의 검정 제8장 단일표본 z검정 8.1. 통계적 가설검정의 이해 8.2. 가설검정의 단계 8.3. 단일표본 z검정의 예 제9장 검정의 주요 개념 9.1. p-value 9.2. 의사결정의 오류 9.3. 효과크기 9.4. 신뢰구간 제10장 단일표본 t검정 10.1. t검정의 필요성 10.2. t분포 10.3. 단일표본 t검정의 예 제11장 독립표본 t검정 11.1. 독립표본 검정의 필요성 11.2. 독립표본 t검정의 가정과 가설 11.3. 독립표본 검정의 표집이론 11.4. 독립표본 검정 11.5. 독립표본 t검정의 예 제12장 종속표본 t검정 12.1. 종속표본 12.2. 종속표본 검정 12.3. 종속표본 t검정의 예 제13장 F 분포와 검정 13.1. F 분포 13.2. 등분산성 검정 제14장 일원분산분석 14.1. 분산분석의 소개 14.2. 분산분석 검정의 원리 14.3. 분산분석 검정 14.4. 분산분석의 모형 14.5. 분산분석의 예 14.6. t검정과 F 검정의 관계 제15장 등분산성 가정 15.1. Levene의 등분산성 검정 15.2. Welch’s F 검정 제16장 다중비교 절차 16.1. 집단평균의 비교 16.2. 다중비교의 이해 16.3. 다양한 다중비교 절차 제17장 이원분산분석 17.1. 실험설계 17.2. 이원분산분석의 소개 17.3. 분산분석 검정 17.4. 이원분산분석의 예 17.5. 일원분산분석과 이원분산분석의 검정력 비교 III 상관과 회귀 제18장 범주형 자료의 검정 18.1. χ²분포 18.2. 적합도 검정 18.3. 독립성 검정 18.4. χ²검정 사용 시 유의점 18.5. 원자료를 이용한 χ²검정 제19장 연속형 자료의 상관 19.1. 상관 19.2. 공분산 19.3. 상관계수 19.4. 상관의 올바른 사용 19.5. 기타 상관계수 제20장 단순회귀분석 20.1. 상관과 회귀 20.2. 회귀모형 20.3. 모형의 추정 20.4. 회귀모형의 평가 20.5. 회귀분석의 가설검정 20.6. 회귀분석 예제 20.7. 회귀분석의 가정과 진단 20.8. 범주형 독립변수의 사용 제21장 다중회귀분석 21.1. 변수의 다중적인 관계 21.2. 회귀모형 21.3. 모형의 평가와 검정 21.4. 범주형 독립변수의 사용 21.5. 상호작용효과 21.6. 위계적 회귀분석 부록 참고문헌 찾아보기
저자 소개
저자 : 김수영
    김수영(Kim Su-young)
    연세대학교 상경대학 응용통계학과를 졸업하고, Wisconsin 대학교 교육심리학과에서 양적 방법론(Quantitative Methods)으로 석사 및 박사 학위를 취득하였으며, 현재 이화여자대학교 심리학과에서 심리측정 및 통계 전공을 담당하고 있다. 『구조방정식 모형의 기본과 확장』(학지사, 2016)을 출판하는 등 구조방정식 분야에 전문성을 지니고 연구활동 및 강의활동을 하고 있다. 특히 성장모형(growth modeling), 혼합모형(mixture modeling), 범주형 변수의 사용, 베이지안 추정(Bayesian estimation) 등의 주제에 관심을 가지고 있으며, Structural Equation Modeling, Multivariate Behavioral Research 등의 해외저널과 한국심리학회지(일반)에 연구 결과를 출판하고 있다. 현재 한국심리측정평가학회의 부회장으로서 활발히 학회활동 중이며, 다변량분석, 실험설계, 구조방정식, 다층모형 등 다양한 연구방법론 주제에 대한 강의 역시 진행 중이다.
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