회귀분석 - SPSS 및 PROCESS 예제와 함께

이 책은 회귀분석의 기본부터 중고급 기법까지 포괄적으로 다루며, 다양한 배경을 지닌 독자들이 이 중요한 도구를 깊이 이해하고 활용할 수 있도록 돕고자 한다.

이 책의 구성은 다음과 같다. 먼저, 첫 장에서는 회귀분석 모형을 제대로 이해하기 위한 준비과정으로서 상관분석과 표집이론 등에 대한 리뷰를 제공한다. 다음 장들에서는 단순회귀분석과 다중회귀분석의 정의와 기본 원리, 추정 방법, 검정의 과정, 결과의 해석을 다룬다. 이후 변수의 중심화와 척도화는 무엇인지, 다중공선성이란 또 무엇인지, 범주형 독립변수는 어떤 식으로 변환하여 회귀분석 모형에 사용할 수 있는지도 설명한다. 그리고 변수 간의 설명을 목적으로 하는 위계적 회귀분석 및 예측을 목적으로 하는 몇몇 전통적 모형들을 소개한다. 다음으로, 회귀분석 모형을 사용하는 데 있어서 중요한 가정들을 확인하고, 자료 안에 존재하는 극단치를 판별하는 다양한 방법들도 제공한다. 그다음에는 이 책의 가장 중요한 목적 중 하나인 상호작용효과 또는 조절효과의 기본과 다양한 변형들을 설명하며, 몇몇 기본적인 매개효과 모형들도 소개한다. 마지막으로, 회귀분석에서 어떻게 표본크기를 결정해야 하는지를 다룬다.

 

 

이 책이 사회과학 및 응용과학의 연구자들과 학생들에게 회귀분석에 대한 깊은 이해와 실질적인 분석 능력을 줄 수 있기를, 그리고 독자들의 연구와 학문적 성취에 작은 보탬이 되기를 진심으로 바란다.

[목 차]

머리말

 

 

제1장 회귀분석과 통계 리뷰

1.1. 상관

1.2. 평균과 표준편차의 특성

1.3. 표집이론

1.4. 신뢰구간

 

제2장 단순회귀분석

2.1. 상관과 회귀의 관계

2.2. 단순회귀모형

2.3. 회귀모형의 추정

2.4. 회귀모형의 평가

2.5. 회귀분석의 가설검정

2.6. 단순회귀분석의 예

 

제3장 다중회귀분석

3.1. 변수의 다중적 관계

3.2. 다중회귀모형

3.3. 다중회귀분석의 통제

3.4. 회귀모형의 평가와 가설검정

3.5. 다중회귀분석의 예

 

제4장 회귀분석의 주요 개념

4.1. 변수의 변환

4.2. 다중공선성

4.3. 억제효과와 거짓효과

 

제5장 범주형 독립변수

5.1. 범주가 두 개인 경우

5.2. 범주가 세 개인 경우

5.3. 효과코딩

 

제6장 회귀분석의 종류

6.1. 위계적 회귀분석

6.2. 예측과 변수의 선택

 

제7장 회귀분석의 가정과 진단

7.1. 정규성

7.2. 선형성

7.3. 등분산성

7.4. 독립성

 

제8장 극단치의 판별

8.1. 극단치와 잔차

8.2. 레버리지

8.3. 불일치

8.4. 영향력

 

제9장 연속형 변수와 이분형 변수의 상호작용

9.1. 상호작용효과의 이해

9.2. 이분형 조절변수와의 상호작용

9.3. PROCESS 매크로의 이용

 

제10장 연속형 변수와 연속형 변수의 상호작용

10.1. 연속형 조절변수와의 상호작용

10.2.PROCESS 매크로의 이용

 

제11장 상호작용효과 분석에서 유의할 점

11.1. 표준화 추정치

11.2. 다중공선성과 평균중심화

11.3. 변수의 통제

11.4. 상호작용과 단순기울기의 관계

 

제12장 연속형 변수와 다분형 변수의 상호작용

12.1. 다분형 조절변수와의 상호작용

12.2.PROCESS 매크로의 이용

 

제13장 두 개의 조절변수가 있는 상호작용

13.1. 병렬적인 두 개의 조절변수와의 상호작용

13.2.삼원상호작용(조절된 조절효과)

 

제14장 단순매개효과

14.1. 매개효과의 이해

14.2.매개효과의 검정

14.3.매개효과 예제

 

제15장 매개효과의 확장

15.1. 두 개의 병렬적 매개변수

15.2. 두 개의 독립변수

15.3.두 개의 직렬적 매개변수

 

제16장 회귀분석의 표본크기

16.1. 통계적 검정력

16.2.검정력과 표본크기

 

 

참고문헌

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