사회과학 기초통계 - R을 이용한 분석과 활용

이 책은 사회과학도들이 중요한 연구문제나 정책문제에 대한 통계 자료를 효과적으로 정리, 요약하고 타당하게 자료를 분석할 수 있도록 통계학 지식과 데이터 분석에서 그 중요성이 점차 강조되고 있는 빅데이터에 대한 내용과 함께 R프로그램을 활용한 실습내용을 다루고 있습니다.

제 1 장 통계학이란? 제1절 통계학의 정의 제2절 모집단과 표본 그리고 모수와 통계량 제3절 자료의 유형: 변수·측정·척도 그리고 자료 제4절 통계학의 구분 제5절 사회과학 연구에서 통계의 역할 제6절 통계학의 역사 제7절 통계학과 컴퓨터 통계 프로그램 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] R 프로그램의 소개 제 2 장 도표에 의한 자료의 정리·요약 제1절 질적 자료 1 도수분포표 2 막대도표 3 원형그림 4 분할표 제2절 양적 자료 1 도수분포표 2 히스토그램 3 도수다각형 4 누적백분율곡선 5 줄기-잎 그림 6 점산도 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] 도표에 의한 자료의 정리·요약 제 3 장 특성값 산출에 의한 자료분포의 특성 분석 제1절 양적 자료 1 집중도 2 산포도 3 분포의 모양 제2절 질적 자료 1 백분율과 비율 2 질적 변이계수 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] 특성값 산출에 의한 자료분포의 특성 분석 제 4 장 확률의 기초 제1절 확률의 의미과 유형 제2절 확률의 기초 개념 제3절 사건과 집합 1 집합의 개념과 사건과의 관계 2 집합연산과 사건 제4절 확률의 공리 제5절 확률의 계산 법칙 1 확률의 덧셈 법칙 2 확률의 곱셈 법칙 제6절 베이즈 정리 주요 용어와 공식 제 5 장 확률분포 제1절 확률변수(이산형, 연속형) 제2절 확률분포(이산, 연속) 1 이산형 확률분포 2 연속형 확률분포 3 이산형 확률분포와 연속형 확률분포의 특성 비교 제3절 확률변수와 수학적 기댓값과 분산 1 이산형 확률변수의 기댓값과 분산 2 연속형 확률변수의 기댓값과 분산 3 확률변수 기댓값의 일반적 특성 제4절 두 확률변수의 결합확률분포와 연관도 1 결합확률분포와 주변확률분포 2 공분산과 상관계수 주요 용어와 공식 제 6 장 이산형 확률분포 제1절 이항분포 1 이항분포의 개념 2 이항분포의 확률밀도함수와 확률의 계산 3 이항분포의 특성 제2절 포아송분포 1 포아송분포의 개념 2 포아송분포의 확률밀도함수와 확률의 계산 3 포아송분포의 특성 제3절 이항분포와 포아송분포의 관계 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] 이항확률함수의 기댓값과 분산 [R 프로그램 활용] 포아송 확률밀도함수의 기댓값과 분산 제 7 장 연속형 확률분포 제1절 확률밀도함수 제2절 균일확률분포 제3절 정규분포 1 정규분포의 의미 2 표준정규분포 3 정규분포의 확률 계산 주요 용어와 공식 제 8 장 표본추출 제1절 표본추출의 의미 제2절 표본추출오차와 비표본추출오차 1 표본추출오차 2 비표본추출오차 제3절 표본추출 방법 1 확률표본추출 2 비확률표본추출 주요 용어와 공식 제 9 장 표본분포 제1절 표본분포의 의미 제2절 평균의 표본분포 1 평균의 표본분포의 평균, 표준편차, 표준오차 2 모집단의 분포와 평균의 표본분포 제3절 표본 비율의 표본분포 1 표본 비율의 표본분포의 평균과 표준편차 2 표본 비율의 표본분포의 형태 주요 용어와 공식 제 10 장 추정 제1절 점 추정 제2절 구간 추정 1 σ가 알려져 있는 경우 2 σ가 알려져 있지 않은 경우 3 표본 크기의 결정 제3절 두 모집단 평균 차이에 관한 추정 1 두 모집단 평균 차이에 대한 추정: σ1, σ2가 알려져 있는 경우 2 두 모집단 평균 차이에 대한 추정: σ1, σ2가 알려져 있지 않은 경우 제4절 모집단 비율에 관한 추정 1 단일모집단 비율에 관한 구간 추정 2 모집단 비율의 구간 추정을 위한 표본 크기의 결정 주요 용어와 공식 제 11 장 가설검정 제1절 가설검정의 기초 1 가설검정의 의의 2 가설검정의 오류: α-오류와 β-오류 및 유의 수준 3 가설검정의 순서 제2절 한 모집단 모평균에 대한 가설검정 1 모집단의 분산을 알고 있을 때 2 모집단의 분산을 모를 때 제3절 한 모집단 비율에 대한 가설검정 1 단측검정 2 양측검정 제4절 두 모집단 평균에 관한 가설검정 1 두 모집단 평균의 차에 관한 가설검정 2 짝을 이룬 표본의 차이에 관한 가설검정 제5절 두 모집단 비율의 차이에 관한 가설검정 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] t 검정 제 12 장 분산분석 제1절 분산분석의 의의 1 분산분석의 용어 2 분산분석의 종류 3 분산분석의 기본 가정 제2절 일원분산분석 1 모집단 분산에 대한 집단 간 추정값 2 모집단 분산에 대한 집단 내 추정값 3 분산 추정값의 비교: F 검정 4 분산분석표의 작성 5 개별집단 평균 차에 대한 사후검정 제3절 이원분산분석 1 무작위 블록설계 분석 2 2요인 이원분산분석 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] R: 분산분석 제 13 장 상관분석 제1절 상관분석의 의의 제2절 상관 관계와 상관계수 제3절 상관분석의 과정 제4절 표본상관계수와 유의성 검정 1 ρ = 0 검정 2 ρ = ρ0 검정 3 ρ1 = ρ2 검정 제5절 표본상관계수의 신뢰구간 추정 제6절 중상관분석 제7절 편상관분석 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] R: 상관분석 제 14 장 회귀분석 제1절 회귀분석의 기초 제2절 단순회귀분석 1 회귀모형과 회귀식 2 최소자승법에 의한 추정량 3 최소자승법의 기본 가정 4 회귀분석 결과의 적정성 평가 5 추정과 예측을 위한 추정회귀식 활용 제3절 다중회귀분석 1 다중회귀분석의 개념 2 다중회귀분석에서 최소자승법에 의한 추정량 3 다중결정계수 4 다중회귀분석의 가정 5 다중회귀분석의 유의성 검증 6 추정 및 예측을 위한 추정회귀식 활용 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] R: 회귀분석 제 15 장 빅데이터와 통계 제1절 빅데이터란 무엇인가? 1 빅데이터의 속성 2 빅데이터의 통계학적 특징 제2절 빅데이터 분석 기술 주요 용어와 공식 [R 프로그램 활용] R: 텍스트 분석