[목 차]
제1부 논문통계분석의 기초
제1장 논문통계분석의 기초 이론과 개념
1. 연구 프로세스
2. 변수의 개념과 분류, 변수 간의 관계 및 측정척도
3. 측정척도와 통계분석방법
4. 모집단과 표본
5. 가설과 가설검증
6. 이 책의 구성
제2부 기술통계분석: 표본의 일반적 특성
제2장 빈도분석과 기술통계분석
1. 빈도분석
2. 기술통계분석
제3장 다중반응 빈도분석
1. 다중반응 빈도분석
2. 다중반응 빈도분석의 SPSS 통계 실습
제4장 데이터의 정규성검증: 콜모고로프-스미르노프검증과 샤피로-윌크검증
1. 데이터의 정규성검증
2. 데이터의 정규성검증의 SPSS 통계 실습
제5장 기술통계분석의 응용: 중요도-성과분석
1. 중요도-성과분석
2. 중요도-성과분석의 SPSS 통계 실습
제3부 신뢰도와 타당도분석: 크론바흐 알파검증과 요인분석
제6장 신뢰도분석: 크론바흐 알파검증
1. 신뢰도분석
2. 신뢰도분석의 SPSS 통계 실습
제7장 타당도분석: 탐색적 요인분석
1. 탐색적 요인분석
2. 탐색적 요인분석의 SPSS 통계 실습
제4부 연관성검증: 교차분석과 상관분석
제8장 교차분석과 카이제곱검증, 피셔의 정확검증, 코크란-맨텔-헨젤검증, 맥니머검증
1. 교차분석과 카이제곱검증
2. 교차분석의 SPSS 통계 실습(1): 카이제곱검증
3. 교차분석의 SPSS 통계 실습(2): 피셔의 정확검증
4. 교차분석의 SPSS 통계 실습(3): 제어변수가 있는 카이제곱검증(범주형 변수가 3개 이상인 경우)
5. 교차분석의 SPSS 통계 실습(4): 교차표가 주어지는 경우의 카이제곱검증(빈도수를 가중치로 이용하는 방법)
6. 교차분석의 SPSS 통계 실습(5): 두 시점에서 반복 측정한 경우의 맥니머검증(대응표본 교차분석)
제9장 상관분석: 피어슨 상관분석, 스피어만 순위상관분석, 켄달 순위상관분석
1. 상관분석
2. 상관분석의 SPSS 통계 실습(1): 피어슨 단순상관분석
3. 상관분석의 SPSS 통계 실습(2): 피어슨 다중상관분석
4. 상관분석의 SPSS 통계 실습(3): 스피어만 순위상관분석과 켄달 순위상관분석
제10장 편상관분석
1. 편상관분석
2. 편상관분석의 SPSS 통계 실습
제5부 평균비교검증(1): t-검증
제11장 일표본 t-검증과 윌콕슨 부호순위검증
1. 두 집단의 평균비교검증
2. 일표본 t-검증
3. 일표본 t-검증의 SPSS 통계 실습(1): 일표본 t-검증
4. 일표본 t-검증의 SPSS 통계 실습(2): 윌콕슨 부호순위검증
제12장 독립표본 t-검증과 맨-휘트니검증
1. 독립표본 t-검증
2. 독립표본 t-검증의 SPSS 통계 실습
3. 맨-휘트니검증의 SPSS 통계 실습
제13장 대응표본 t-검증과 윌콕슨 부호순위검증
1. 대응표본 t-검증
2. 대응표본 t-검증의 SPSS 통계 실습
제6부 평균비교검증(2): 분산분석
제14장 일원분산분석과 크루스칼-왈리스검증
1. 세 집단 이상의 평균비교검증
2. 일원분산분석
3. 크루스칼-왈리스검증
제15장 이원분산분석
1. 이원분산분석
2. 이원분산분석의 SPSS 통계 실습
제16장 다변량분산분석
1. 다변량분산분석
2. 다변량분산분석의 SPSS 통계 실습
제17장 공분산분석
1. 공분산분석
2. 공분산분석의 SPSS 통계 실습
제18장 다변량공분산분석
1. 다변량공분산분석
2. 다변량공분산분석의 SPSS 통계 실습
제19장 반복측정분산분석
1. 반복측정분산분석
2. 반복측정분산분석의 SPSS 통계 실습
제7부 영향관계와 예측검증: 회귀분석
제20장 단순회귀분석
1. 회귀분석의 의의와 기초
2. 단순회귀분석
3. 단순회귀분석의 SPSS 통계 실습
제21장 다중회귀분석
1. 다중회귀분석
2. 다중회귀분석의 SPSS 통계 실습
제8부 분류분석
제22장 군집분석
1. 군집분석
2. 계층적 군집분석의 SPSS 통계 실습
3. 비계층적 군집분석의 SPSS 통계 실습
4. 2단계 군집분석의 SPSS 통계 실습
저자 서문
기업이나 조직의 현장에는 숨겨진 비밀과 보물이 있다. 연구자들은 사회와 현장의 삶 속에서 당면한 문제들을 해결하기 위해서 끊임없이 탐구해야 한다.
처음에는 간단한 연구 주제와 모형 그리고 적절한 통계기법의 적용으로부터 출발해야 한다. 연구자는 선행연구의 결과를 토대로 단순한 연구모형으로부터 시작하여 복잡한 연구모형을 만들고 분석해야 한다. 이때 중요한 것이 올바른 통계기법들을 선택하여 적용하는 것이다.
통계학은 연구변수 간의 상관관계는 물론 변수 간의 인과관계를 규명하고자 하는 학문 분야이며, 연구자들이 학술논문이나 학위논문을 이해하고 작성하는 데 필요한 필수적인 언어이다. 연구자들은 문제해결에 필요한 데이터를 수집하고 코딩한 후에 최적의 통계기법을 적용해야 한다. 그러나 연구자들은 문제해결에 필요한 통계학의 지식 습득이 매우 어렵다고 푸념하기도 한다. 일부의 연구자들은 통계기법을 적용하여 출간된 논문들을 아예 이해하지 못하거나 논문의 작성 과정에서 통계기법의 적용을 포기하는 사례가 늘어나고 있다. 과연 통계기법을 배우고 배운 지식을 문제해결에 적용하는 것이 그렇게 어렵기만 한 것일까? 저자는 연구자들이 통계학을 학습하고 논문을 작성하는 과정에서 느끼는 여러 가지 어려움을 해소하는 데 조금이라도 조력하기 위해서 이 책을 저술하게 되었다.
이 책의 몇 가지 특징은 다음과 같다.
첫째, 논문통계분석에 필수적으로 요구되는 기초 이론과 개념을 쉽게 기술하고 있다.
둘째, 각 장에서 실습할 수 있는 데이터 파일을 제공하고 있으며, 논문의 작성 과정에서 요구되는 각 통계기법들의 사용목적과 적용상황을 제시하고 있다.
셋째, SPSS를 처음 접하는 연구자들도 쉽게 논문 작성이 가능하도록 전체 내용을 실습 중심과 따라하기 방식으로 설명하고 있다.