머리말

제1장 통계분석을 위한 연구의 기초
1. 연구자는 무엇에 관심을 가지는가?
2. 변인에 대한 관심과 연구모델
3. 모수에 대한 두 가지 접근 방법
4. 모수의 기술과 추론

제2장 변인의 측정과 변수
1. 측정의 의미
2. 측정 규칙의 수준과 변수의 유형

제3장 자료의 요약
1. 도표를 이용한 자료의 요약과 정리
2. 그래프를 이용한 자료 요약
3. 수치를 이용한 자료의 요약
4. 평균과 표준편차를 이용한 원자료의 기술

제4장 표준점수
1. Z점수
2. 다른 표준화 점수들
3. 표준점수 간의 비교

제5장 확률의 이해
1. 확률의 기본 개념
2. 확률을 부여하는 세 가지 방법
3. 확률의 계산
4. 확률 계산을 위한 확률 법칙
5. 확률나무와 확률 법칙

제6장 확률분포
1. 확률분포의 의미
2. 확률분포의 도출 방법
3. 확률변수의 종류와 확률분포

제7장 표본통계량의 표집분포
1. 표집분포의 도출
2. 표본평균의 표집분포 도출을 위한 가상적 확률실험
3. 표집분포와 모집단분포 간의 차이
4. 중심극한정리
5. 통계치의 표집분포와 t분포

제8장 모수추론을 위한 모수추정의 원리 및 절차
1. 모수추정을 위한 통계량의 필요조건
2. 모수추정을 위한 두 가지 접근 방법

제9장 모수추론을 위한 가설검정의 원리 및 절차
1. 가설검정의 기본 원리 및 절차
2. 통계적 유의성 검정과 통계적 판단 오류

제10장 단일 모집단 모평균의 추론
1. 모평균 추론을 위한 세 가지 기본 가정
2. 단일 모집단의 모평균 추정을 위한 절차 및 방법
3. 단일 모집단 모평균에 대한 가설검정 절차 및 방법

제11장 두 모집단 간 평균 차이의 추론
1. 두 독립 모집단 간 평균 차이 추정을 위한 기본 가정
2. 독립적 두 표본평균 차이의 표집분포
3. 독립적 두 모집단 평균 차이의 추정 절차 및 방법
4. 독립적 두 모집단 평균 차이의 가설검정 절차 및 방법
5. 의존적 두 모집단 평균 차이의 추정 절차 및 방법
6. 의존적 두 모집단 평균 차이의 가설검정 절차 및 방법

제12장 단일 모집단 모분산의 추론
1. 표본분산의 표집분포
2. 단일 모집단 모분산 추정 절차 및 방법
3. 단일 모집단 모분산에 대한 가설검정
4. 두 모집단 간 분산 차이에 대한 추론

제13장 분산분석
1. 중다t검정 실시에 따른 통계적 오류
2. 분산분석의 원리
3. 사후비교
4. 분산분석의 기본 가정
5. 동분산성의 가정 검정 절차
6. 실제적 유의성 평가

제14장 일원분산분석
1. 일원분산분석 절차 및 방법 ·
2. 분산분석의 F검정과 t검정과의 관계

제15장 이원분산분석
1. 요인설계의 목적
2. 이요인설계의 효과 모델
3. 이요인 분산분석 절차 및 방법

제16장 단일 모집단 모비율의 추론
1. 단일 모집단 모비율과 표본비율
2. 표본비율 p의 표집분포
3. 모비율의 추정 절차 및 방법
4. 모비율 추정을 위한 표본 크기의 결정
5. 단일 모집단 모비율에 대한 가설검정 절차 및 방법
6. 두 모집단 간 모비율 차이에 대한 추론
7. 단일 모집단 범주변인의 빈도분포에 대한 적합도 검정
8. 범주변인 빈도분포의 두 모집단 간 동질성 검정
9. 두 범주변인 간 독립성 검정
10. Cramer 상관계수 Vc와 파이계수

제17장 상관분석
1. 공분산
2. Pearson의 적률상관계수 rxy
3. 모집단 상관계수 pxy의 추론
4. 두 독립적 표본상관계수의 차이 검정

제18장 단순회귀분석
1. 준거변인의 예측
2. 준거변인과 예측변인 간 관계의 성질
3. 회귀분석의 원리
4. 비표준화 회귀계수와 표준화 회귀계수
5. 회귀모델의 예측력과 결정계수 R2
6. 분산분석을 통한 회귀모델의 예측력 검정
7. 회귀분석과 추론

제19장 중다회귀분석
1. 중다회귀모델의 설정 목적
2. 중다회귀모델의 예측변인과 통제변인
3. 중다회귀계수의 추정 원리
4. 중다회귀분석의 유형과 절차
5. 비표준화 중다회귀계수와 표준화 중다회귀계수
6. 중다결정계수 R2과 조정된 중다결정계수 AdjR
7. 중다회귀계수 Bj의 추론
8. 중다회귀모델의 억제 효과
9. 중다회귀분석과 표본의 크기

부록
참고문헌
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