A. FIELD 통계분석 번역서
저자
Andy Field
출판사
군자출판사
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간호학 > 한글 > 기본간호학
정가
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판매가
85,500원
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발행일
2016-08-02
페이지수
976 Pages
 
ISBN13
 
9791159550638
에디션
4 Edition
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해외주문가능

 

행동과학, 사회과학 및 보건·간호학과 관련된 많은 학생들이나 연구자들은 통계분석이라는 수단을 통해 양적연구를 수행하고 있다. 하지만 수학이나 통계학을 전공하지 않은 사람들이 수학방정식 위주로 구성된 통계학 책을 이해한다는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 이런 연구자들을 위해 현실적으로 필요한 통계학 책은, 그 구성 내용이 수학적 접근이기보다는 개념적 설명 위주이면서 또한 실제로 자료를 어떻게 다루는지에 중점을 둔 것일 필요가 있다. Andy Field의 통계분석 책은 이 모두를 만족시킨다고 할 수 있다. 이 책은 이론부터실무, 기초부터 고급통계에 이르기까지 전반적인 내용을 포함하고 있다. 또한 다양하고 재미있는 주제의 자료를 사용해 통계분석을 어떻게 실시해야 하는지를 제시하고 있다. 그리고 실제로 자료를 분석할 때 생길 수 있는 골치 아픈 문제들을 어떻게 풀어나가야 하는 지에대한 여러 가지 방법을 제시해 주고 있는 것이 가장 큰 특징이라고 할 수 있다. 더 나아가 분석된 자료를 보고할 , 어떻게 진술하고 기록해야 하는지에 대한 정보도 같이 제공하고 있다.

약 천 쪽에 달하는 분량의 이 책을 번역한다는 것은 많은 시간과 노력을 투자해야 한다는 것을 의미하기 때문에 역자들 역시 결코 쉬운 결정은 아니었다. 하지만 이 책은 많은 학생들과 연구자들에게 큰 도움이 될 것이라는 확신을 가졌기 때문에 한글 번역을 시도하게 된 것이다. 번역된 이 책이 앞으로 여러분의 통계분석과 연구논문 작성에 많은 도움이 될수 있기를 기대해본다.

 

2016 옮긴이 일동

 

1. 왜 통계학을 배워야 하는가? 1

1.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1

1.2. 무엇을 하려고 하는가? 2

1.2.1. 연구과정 2

1.3. 초기 관찰: 설명이 필요한 무엇인가를 찾기 2

1.4. 이론 생성 및 검증 3

1.5. 이론을 검증하기 위한 자료수집 5

1.5.1. 변수 5

1.5.2. 측정오차 7

1.5.3. 타당도와 신뢰도 8

1.5.4. 상관관계 연구방법 9

1.5.5. 실험연구방법 9

1.5.6. 무작위화 11

1.6. 자료분석 12

1.6.1. 도수분포 12

1.6.2. 분포의 중심 14

1.6.3. 분포의 산포성 16

1.6.4. 도수분포의 사용 21

1.6.5. 자료에 적합한 통계모형 24

1.7. 자료에 대한 보고 24

1.7.1. 연구결과의 발표 24

1.7.2. 자료 보고 방법 24

1.7.3. 간단한 원칙에 대한 안내 26

1.8. 개념에 대한 요약도 27

1.9. 다음 장은? 28

1.10. 주요 용어 28

1.11. 스마트 알렉스의 과제 29

1.12. 참고도서 30

 

 

2. 통계학을 이해하기 위한 기초 지식 31

2.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 31

2.2. 통계모형의 수립 31

2.3. 모집단과 표본 34

2.4. 통계모형 34

2.4.1. 통계모형으로서의 평균 37

2.4.2. 모형의 적합도 사정: 제곱합 및 분산 37

2.4.3. 모수 추정 41

2.5. 자료 이외에 알아두어야 할 것들 43

2.5.1. 표준오차 43

2.5.2. 신뢰구간 45

2.6. 연구문제 검증을 위한 통계모형의 사용 50

2.6.1. 귀무가설 유의성 검정 51

2.6.2. 귀무가설 유의성 검정(NHST)의 문제 62

2.7. 이론검증에 대한 현대적 접근 66

2.7.1. 효과크기 66

2.7.2. 메타분석 69

2.8. 통계모형의 보고 70

2.9. 개념에 대한 요약도 71

2.10. 다음 장은? 72

2.11. 주요 용어 72

2.12. 스마트 알렉스의 과제 72

2.13. 참고도서 73

3. IBM SPSS 사용 74

3.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 74

3.2. IBM SPSS 통계 버전 75

3.3. WindowsMacOS 75

3.4. SPSS의 시작 75

3.5. 데이터 편집기 76

3.5.1. 데이터 편집창에 자료 입력하기 82

3.5.2. 변수 보기 82

3.5.3. 결측값 90

3.6. 자료 불러오기 91

3.7. SPSS 출력결과 창 91

3.8. SPSS 결과물 보내기 94

3.9. 명령문 편집기 94

3.10. 파일 저장하기 95

3.11. 파일 열기 96

3.12. 개념에 대한 요약도 97

3.13. 다음 장은? 97

3.14. 주요 용어 97

3.15. 스마트 알렉스의 과제 98

3.16. 참고도서 99

 

4. 도표를 이용한 자료탐색 100

4.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 100

4.2. 자료발표 기술 100

4.2.1. 좋은 그래프란? 100

4.2.2. 그래프 102

4.3. SPSS 도표 그리기 103

4.4. 히스토그램 105

4.5. 상자도표 108

4.6. 막대도표와 오차막대 112

4.6.1. 독립평균들에 대한 단순 막대도표 113

4.6.2. 독립평균들에 대한 수평누적 막대도표 115

4.6.3. 관련성 있는 평균들에 대한 단순 막대도표 116

4.6.4. 관련성 있는 평균에 대한 수평누적 막대도표 119

4.6.5. 혼합설계에 대한 수평누적 막대도표 120

4.7. 선도표 123

4.8. 관계에 대한 그래프: 산점도 123

4.8.1. 단순 산점도 124

4.8.2. 집단 산점도 126

4.8.3. 단순과 집단화 3차원 산점도 128

4.8.4. 산점도 행렬 129

4.8.5. 단순 점도표 또는 조밀도 131

4.8.6. 하락-선 그래프 131

4.9. 그래프 편집 131

4.10. 개념에 대한 요약도 134

4.11. 다음 장은? 134

4.12. 주요 용어 134

4.13. 스마트 알렉스의 과제 135

4.14. 참고도서 136

5. 편향의 위험성 137

5.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 137

5.2. 편향이란 무엇인가? 138

5.2.1. 가정 139

5.2.2. 이상값 139

5.2.3. 가법성과 선형성 142

5.2.4. 정규분포 142

5.2.5. 등분산성/분산의 동질성 148

5.2.6. 독립성 150

5.3. 편향을 점도표로 그리기 151

5.3.1. 이상값을 점도표로 그리기 151

5.3.2. 정규성 점도표 그리기 154

5.3.3. 선형성과 이분산성/분산 이질성의 점도표 167

5.4. 편향의 감소 171

5.4.1. 자료의 절삭 172

5.4.2. 윈저화 173

 

5.4.3. 로버스트 방법 174

5.4.4. 자료의 변환 177

5.5. 개념에 대한 요약도 186

5.6. 다음 장은? 186

5.7. 주요 용어 187

5.8. 스마트 알렉스의 과제 187

5.9. 참고도서 188

6. 비모수 모형 189

6.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 189

6.2. 비모수 검정은 언제 사용하나? 190

6.3. SPSS에서 비모수 검정의 일반적인 절차 191

6.4. 두 독립적인 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정과 맨-위트니 검정 193

6.4.1. 이론 195

6.4.2. 자료 입력과 탐색 198

6.4.3. SPSS를 사용한 맨-위트니 검정 199

6.4.4. -위트니 검정의 결과물 201

6.4.5. 효과크기 계산 203

6.4.6. 결과 작성 204

6.5. 두 개의 연관된 조건의 비교: 윌콕슨 부호-순위 검정 205

6.5.1. 윌콕슨 부호-순위 검정의 이론 205

6.5.2. 분석하기 208

6.5.3. 환각제 집단의 결과물 208

6.5.4. 알코올 집단의 결과물 210

6.5.5. 효과크기 계산 211

6.5.6. 결과의 기술 212

6.6. 여러 독립 집단의 비교: 크러스칼-월리스 검정 213

6.6.1. 크러스칼-월리스 검정의 이론 214

6.6.2. 추가 검정 216

6.6.3. 자료 입력과 탐색 217

6.6.4. SPSS에서 크러스칼-월리스 검정의 수행 219

6.6.5. 크러스칼-월리스 검정의 결과물 220

6.6.6. 자료의 경향을 보기 위한 검정: Jonckheere-Terpstra test 224

6.6.7. 효과크기의 계산 226

6.6.8. 결과의 기술과 해석 227

6.7. 여러 개의 관련성 있는 집단 간의 차이: 프리드만의 분산분석 228

6.7.1. 프리드만의 분산분석의 이론 229

6.7.2. 자료 입력과 탐색 231

6.7.3. SPSS에서 프리드만 분산분석의 수행 232

6.7.4. 프리드만의 분산분석 결과물 233

6.7.5. 프리드만 분산분석의 추후 분석 234

6.7.6. 프리드만 효과크기의 계산 235

6.7.7. 결과의 기술과 해석 236

6.8. 개념에 대한 요약도 237

6.9. 다음 장은? 238

6.10. 주요 용어 238

 

6.11. 스마트 알렉스의 과제 238

6.12. 참고도서 240

7. 상관분석 241

7.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 241

7.2. 관계에 대한 모형 242

7.2.1. 공변량이란? 243

7.2.2. 표준화와 상관계수 245

7.2.3. 상관계수의 의미 ③   247

7.2.4. r 에 대한 신뢰구간 248

7.2.5. 해석시 주의할 점: 인과성 249

7.3. SPSS를 사용해 상관분석을 위한 자료 입력하기 250

7.4. 이변량 상관분석 250

7.4.1. SPSS에서 상관분석의 일반적인 절차 252

7.4.2. 피어슨 상관계수 254

7.4.3. 스피어만의 상관계수 256

7.4.4. 켄달의 타우(비모수) 257

7.4.5. 이연 상관과 점-이연 상관 258

7.5. 편상관 261

7.5.1. 부분상관과 편상관에 대한 이론 261

7.5.2. SPSS에서 편상관분석 262

7.5.3. 준편상관(또는 부분상관) 264

7.6. 독립적인 상관관계 265

7.6.1. 독립적인 r s의 비교 265

7.6.2. 상호관련성이 있는 r s의 비교 266

7.7. 효과크기의 계산 267

7.8. 상관계수를 보고하는 방법 267

7.9. 개념에 대한 요약도 269

7.10. 다음 장은? 270

7.11. 주요 용어 270

7.12. 스마트 알렉스의 과제 270

7.13. 참고도서 271

8. 회귀분석 272

8.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 272

8.2. 회귀분석의 소개 273

8.2.1. 공변량이란? 273

8.2.2. 여러 예측 요인을 가진 선형 모형 275

8.2.3. 모형 예측 277

8.2.4. 적합도, 제곱합, 회귀계수( R )와 결정계수( R 2)의 사정 279

8.2.5. 개별적 예측요인의 사정 282

8.3. 회귀모형에서의 편향 283

8.3.1. 모형이 이상값에 의해 편향되는가? ②   283

8.3.2. 모형의 일반화 288

8.3.3. 회귀분석의 표본크기 292

 

8.4. SPSS를 사용한 회귀분석: 한 개의 예측요인 294

8.4.1. 회귀분석: 일반적인 절차 295

8.4.2. SPSS를 사용한 단순회귀분석 수행 296

8.4.3. 단순회귀분석의 해석 297

8.4.4. 모형의 사용 299

8.5. 다중회귀분석 300

8.5.1. 회귀분석의 방법 301

8.5.2. 모형의 비교 303

8.5.3. 다중공선성 304

8.6. SPSS를 사용한 다중회귀분석 306

8.6.1. 주요 선택 306

8.6.2. 통계량 308

8.6.3. 회귀분석 도표 309

8.6.4. 회귀진단의 저장 311

8.6.5. 추가 옵션 312

8.6.6. 로버스트 회귀분석 313

8.7. 다중회귀분석의 해석 314

8.7.1. 기술통계 314

8.7.2. 모형의 요약 315

8.7.3. 모형 계수 318

8.7.4. 제외된 변수 322

8.7.5. 다중공선성의 사정 322

8.7.6. 모형의 편향: 사례별 진단 325

8.7.7. 모형의 편향: 가정 328

8.8. 가정을 위반했다면 무엇을 해야 하나? 로버스트 회귀분석 330

8.9. 다중회귀분석 보고 방법 332

8.10. 개념에 대한 요약도 333

8.11. 다음 장은? 334

8.12. 주요 용어 334

8.13. 스마트 알렉스의 과제 334

8.14. 참고도서 336

9. 두 개의 평균 비교하기 337

9.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 337

9.2. 두 집단 간 차이에 대해 알아보기 338

9.2.1. 문제 예시: 투명인간은 장난을 좋아하는가? 339

9.2.2. 선형모형의 분류형 예측변수 342

9.3. t -검정 343

9.3.1. t -검정에 대한 이론적 원리 344

9.3.2. 독립 t -검정 공식 345

9.3.3. 짝비교 t -검정 공식 설명하기 348

9.4. t -검정 수행을 위한 가정 350

9.5. SPSS를 이용한 독립 t -검정 351

9.5.1. 일반적 절차 351

9.5.2. 자료탐색과 t -검정 가정 확인 351

9.5.3. 독립 t -검정 계산하기 352

 

9.5.4. 독립 t -검정의 결과 353

9.5.5. 효과크기 계산 355

9.5.6. 독립 t -검정 보고하기 356

9.6. SPSS를 이용한 짝 t -검정 357

9.6.1. 자료 입력하기 357

9.6.2. 자료 탐색과 분석을 위한 가정 확인하기 358

9.6.3. t -검정 계산하기 363

9.6.4. 효과크기 계산하기 366

9.6.5. t -검정 결과 보고하기 366

9.7. 집단 간 또는 반복 측정 367

9.8. 검정을 위한 가정이 위배되었다면? 367

9.9. 개념에 대한 요약도 368

9.10. 다음 장은? 368

9.11. 주요 용어 369

9.12. 스마트 알렉스의 과제 369

9.13. 참고도서 370

10. 조절효과, 매개효과 및 기타 회귀분석 371

10.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 371

10.2. SPSS에서 대화상자 설정하기 372

10.3. 조절: 회귀분석에서의 교호작용 373

10.3.1. 개념모형 373

10.3.2. 통계모형 376

10.3.3. 중심화 변수 377

10.3.4. 교호작용 변수 만들기 378

10.3.5. 교호작용 효과 추후 분석하기 379

10.3.6. 분석하기 380

10.3.7. 조절효과 분석 결과 381

10.3.8. 조절분석의 보고 386

10.4. 매개 386

10.4.1. 개념모형 386

10.4.2. 통계모형 388

10.4.3. 매개변수의 효과크기 390

10.4.4. 분석 돌리기 392

10.4.5. 매개분석 결과 393

10.4.6. 매개분석의 보고 397

10.5. 회귀분석에서의 범주형 예측변수 398

10.5.1. 가변수 부호화 398

10.5.2. 가변수가 포함된 SPSS 결과표 401

10.6. 개념에 대한 요약도 405

10.7. 다음 장은? 405

10.8. 주요 용어 406

10.9. 스마트 알렉스의 과제 406

10.10. 참고도서 407

 

11. 여러 평균 비교: 분산분석(GLM 1) 408

11.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ①   408

11.2. ANOVA의 기반 이론 ②   409

11.2.1. 평균 비교를 위한 선형모형 409

11.2.2. F 비율의 논리 413

11.2.3. 총제곱합(SST) 415

11.2.4. 모델제곱합(SSM) 418

11.2.5. 잔차제곱합(SSR) 419

11.2.6. 평균제곱 420

11.2.7. F -비율 420

11.2.8. F 해석하기 421

11.3. ANOVA의 가정 421

11.3.1. 분산의 동질성 421

11.3.2. ANOVA에서 가정이 위반된 자료 분석 423

11.3.3. 가정이 위반되었을 때 해결방법 424

11.4. 계획된 대비 424

11.4.1. 대비 선택하기 425

11.4.2. 가중치를 이용한 비교 427

11.4.3. -직교 대비 434

11.4.4. 표준 대비 434

11.4.5. 다항 대비: 경향 분석 435

11.5. 사후검정 436

11.5.1. 사후검정에 대한 제1종 제2종 오류 437

11.5.2. 사후검정은 강력한가? 437

11.5.3. 사후검정 방법 요약 438

11.6. SPSS에서 일원분산분석 실행하기 439

11.6.1. 일원분산분석 흐름도 439

11.6.2. SPSS를 이용하여 계획된 대비 실행하기 440

11.6.3. SPSS에서 사후검정하기 442

11.6.4. 선택창 443

11.6.5. 붓스트래핑 444

11.7. 일원분산분석의 결과표 445

11.7.1. 주 분석결과 445

11.7.2. 계획된 대비의 결과표 447

11.7.3. 사후검정 결과표 448

11.8. 효과크기 계산하기 450

11.9. 일원분산분석 보고하기 452

11.10. 주요 용어 453

11.11. 개념에 대한 요약도 454

11.12. 다음 장은? 454

11.13. 스마트 알렉스의 과제 454

11.14. 참고도서 456

12. 공분산분석(GLM 2) 457

12.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 457

 

12.2. 공분산분석이란? 458

12.3. ANCOVA 가정 463

12.3.1. 공변수와 실험효과의 독립성 463

12.3.2. 회귀분석 기울기의 동질성 465

12.3.3. 가정이 위배되었을 때 어떻게 할 것인가? 467

12.4. SPSS에서 ANCOVA 실행하기 467

12.4.1. 일반적 절차 467

12.4.2. 자료 입력 467

12.4.3. 치료변수와 공변수의 독립성 검정 467

12.4.4. 주 분석 469

12.4.5. 대비 469 12.4.6. 기타 선택 470

12.4.7. 붓스트래핑과 도표 472

12.5. ANCOVA 결과표 해석하기 472

12.5.1. 공변수를 제외하면 어떻게 될까? 472

12.5.2. 주 분석 473

12.5.3. 대비 476 12.5.4. 공변수 해석 476

12.6. 회귀 기울기의 동질성 가정 검정 478

12.7. 효과크기 계산 479

12.8. 결과 보고 482

12.9. 개념에 대한 요약도 483

12.10. 다음 장은? 484

12.11. 주요 용어 484

12.12. 스마트 알렉스의 과제 484

12.13. 참고도서 485

13. 요인분산분석(GLM 3) 486

13.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 486

13.2. 요인분산분석의 이론(독립설계) 487

13.2.1. 요인설계 487

13.2.2. 선형모형으로서의 요인분산분석 488

13.2.3. 이원분산분석에 대한 이해 493

13.2.4. 총제곱합(SST) 493

13.2.5. 모델제곱합(SSM) 494

13.2.6. 잔차제곱합(SSR) 497

13.2.7. F 498

13.3. 요인분산분석의 가정 499

13.4. SPSS로 요인분산분석 실행하기 499

13.4.1. 요인분산분석의 일반적 절차 499

13.4.2. 자료 입력 및 주 대화상자 열기 499

13.4.3. 교호작용 그래프 501

13.4.4. 대비 502

13.4.5. 사후검정 503

13.4.6. 붓스트래핑과 선택 503

 

13.5. 요인분산분석 결과표 505

13.5.1. Levene 검정 505

13.5.2. ANOVA 주효과 표 505

13.5.3. 대비 508

13.5.4. 단순효과분석 509

13.5.5. 사후검정 510

13.6. 교호작용 도표 해석하기 512

13.7. 효과크기 계산하기 515

13.8. 이원분산분석 결과 보고하기 517

13.9. 개념에 대한 요약도 519

13.10. 다음 장은? 519

13.11. 주요 용어 519

13.12. 스마트 알렉스의 과제 520

13.13. 참고도서 521

14. 반복측정설계(GLM 4) 522

14.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 522

14.2. 반복측정설계 입문 523

14.2.1. 구형성 가정 524

14.2.2. 구형성은 어떻게 측정하나? 524

14.2.3. 구형성 정도 사정하기 525

14.2.4. 구형성이 충족되지 않으면 어떤 문제가 발생하나? 525

14.2.5. 구형성이 위배되면? 526

14.3. 단일변량 반복측정 분산분석 이론 527

14.3.1. 총제곱합(SST) 529

14.3.2. 개체-내 제곱합(SSW) 530

14.3.3. 모형제곱합(SSM) 531

14.3.4. 잔차제곱합(SSR) 532

14.3.5. 평균제곱합 532

14.3.6. F 533

14.3.7. 개체-간 제곱합 533

14.4. 반복측정 분산분석의 가정 534

14.5. 일원배치 반복측정 분산분석 SPSS 534

14.5.1. 반복측정 분산분석: 일반적인 방법 534

14.5.2. 주 분석 534

14.5.3. 반복측정에서 대비 정의하기 536

14.5.4. 사후검정과 기타 옵션 537

14.6. 일원배치 반복측정 분산분석 출력물 539

14.6.1. 기술통계와 초기 진단 539

14.6.2. 구형성 평가와 보정: Mauchly의 구형성 검정 539

14.6.3. 주 분산분석 540

14.6.4. 대비 542

14.6.5. 사후 검정 544

14.7. 반복측정 분산분석의 효과크기 545

14.8. 단일변량 반복측정 분산분석의 보고 547

 

14.9. 반복측정 요인설계 548

14.9.1. 주 분석 549

14.9.2. 대비 553

14.9.3. 단순효과분석 553

14.9.4. 교호작용 도표 그리기 554

14.9.5. 기타 옵션 554

14.10. 반복측정 요인분산분석의 출력물 556

14.10.1. 기술통계와 주 분석 556

14.10.2. 반복측정 변수의 대비 561

14.11. 반복측정 요인분산분석에서 효과크기 566

14.12. 반복측정 요인분산분석 보고하기 568

14.13. 개념에 대한 요약도 569

14.14. 다음 장은? 569

14.15. 주요 용어 570

14.16. 스마트 알렉스의 과제 570

14.17. 참고도서 571

15. 혼합설계 분산분석(GLM 5) 572

15.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 572

15.2. 혼합설계 573

15.3. 혼합설계의 가정 573

15.4. 이성 상대에게 원하는건 무엇일까? 574

15.5. SPSS에서 혼합설계 분산분석하기 575

15.5.1. 혼합설계 분산분석: 일반적 방법 575

15.5.2. 데이터 입력하기 576

15.5.3. 주 분석 576

15.5.4. 기타 옵션 579

15.6. 혼합설계 요인분산분석 출력물 581

15.6.1. 성별의 주효과 583

15.6.2. 외모의 주효과 584

15.6.3. 카리스마의 주효과 586

15.6.4. 성별과 외모의 교호작용 587

15.6.5. 성별과 카리스마의 교호작용 588

15.6.6. 외모와 카리스마의 교호작용 589

15.6.7. 외모와 카리스마, 성별 간의 교호작용 592

15.6.8. 결론 595

15.7. 효과크기 계산 596

15.8. 혼합설계 분산분석 결과 보고하기 599

15.9. 개념에 대한 요약도 602

15.10. 다음 장은? 602

15.11. 주요 용어 603

15.12. 스마트 알렉스의 과제 603

15.13. 참고도서 605

 

16. 다변량 분산분석(MANOVA) 606

16.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 606

16.2. MANOVA가 필요한 경우 607

16.3. 개요 607

16.3.1. ANOVAMANOVA의 유사점과 차이점 607

16.3.2. 종속변수 선택 608

16.3.3. 예제 608

16.4. MANOVA 이론 610

16.4.1. 행렬 개요 610

16.4.2. 주요 행렬과 기능 611

16.4.3. MANOVA 통계량 직접 계산하기: 연습 611

16.4.4. MANOVA 검정통계량의 원리 619

16.5. MANOVA 분석시 주의점 624

16.5.1. MANOVA 분석의 가정 624

16.5.2. 가정이 위배되는 경우의 해법 625

16.5.3. 검정통계량 선택 625

16.5.4. 추후 분석 626

16.6. SPSSMANOVA 분석하기 626

16.6.1. 일반적인 일원배치 MANOVA 분석 626

16.6.2. 주 분석 627

16.6.3. MANOVA 다중비교 628

16.6.4. 기타 옵션 628

16.7. MANOVA 출력물 629

16.7.1. 초기 분석과 가정 검정하기 629

16.7.2. MANOVA 검정 통계량 630

16.7.3. 단일변량 검정 통계량 631

16.7.4. 제곱합행렬 632

16.7.5. 대비 634

16.8. MANOVA 결과 보고하기 634

16.9. MANOVA 사후분석: 판별분석 635

16.10. 판별분석 결과 638

16.11. 판별분석결과 보고하기 642

16.12. 최종 해석 642

16.13. 개념에 대한 요약도 644

16.14. 다음 장은? 645

16.15. 주요 용어 645

16.16. 스마트 알렉스의 과제 646

16.17. 참고도서 647

17. 탐색적 요인분석 648

17.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 648

17.2. 요인분석이 필요한 경우 649

17.3. 요인과 성분 650

17.3.1. 요인을 도표로 나타내기 651

17.3.2. 요인을 수식으로 나타내기 652

 

17.3.3. 요인점수 654

17.4. 요인 찾기 657

17.4.1. 분석 방법 선택 657

17.4.2. 공통성 657

17.4.3. 요인분석과 주성분분석 중 선택하기 658

17.4.4. 주성분분석 관련 이론 659

17.4.5. 요인추출: 고유값과 스크리도표 659

17.4.6. 요인회전: 해석 쉽게 하기 662

17.5. 연구 예제 664

17.5.1. 일반적인 요인분석 과정 666

17.5.2. 분석을 시작하기 전에 666

17.6. SPSS로 요인분석하기 669

17.6.1. 요인추출 671

17.6.2. 요인회전 672

17.6.3. 요인점수 673

17.6.4. 옵션 673

17.7. SPSS 출력물 해석하기 675

17.7.1. 예비분석 675

17.7.2. 요인추출 678

17.7.3. 요인회전 682

17.7.4. 요인점수 686

17.7.5. 요약 687

17.8. 요인분석결과 보고하기 687

17.9. 신뢰도 분석 688

17.9.1. 신뢰도 척도 688

17.9.2. Cronbach α의 해석과 주의사항 691

17.9.3. SPSS로 신뢰도 분석하기 692

17.9.4. 신뢰도 분석 결과 694

17.10. 신뢰도 분석 결과 보고하기 698

17.11. 개념에 대한 요약도 698

17.12. 다음 장은? 699

17.13. 주요 용어 699

17.14. 스마트 알렉스의 과제 699 17.15. 참고도서 701

18. 범주형 자료분석 702

18.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 702

18.2. 범주형 자료 분석 703

18.3. 범주형 자료 분석 이론 703

18.3.1. Pearson 카이제곱검정 704

18.3.2. Fisher의 정확 검정 705

18.3.3. 우도비 706

18.3.4. Yates 연속성 수정 707

18.3.5. 기타 연관성 측정 방법 707

18.3.6. 여러 범주형 변수: 로그선형 분석 708

 

18.4. 범주형 자료 분석의 가정 718

18.4.1. 독립성 718

18.4.2. 기대빈도 719

18.4.3. 고려할 문제점 719

18.5. SPSS로 카이제곱 분석하기 720

18.5.1. 범주형 종속변수 분석의 일반적 과정 720

18.5.2. 데이터 입력 720

18.5.3. 분석하기 722

18.5.4. 카이제곱검정 출력물 724

18.5.5. 표준화 잔차가 있는 유의한 카이제곱검정의 세분화 727

18.5.6. 효과크기 계산하기 728

18.5.7. 카이제곱 결과 보고하기 730

18.6. SPSS를 이용한 로그선형 분석 730

18.6.1. 초기 고려사항 730

18.6.2. 로그선형 분석하기 732

18.6.3. 로그선형분석 출력물 735

18.6.4. 로그선형분석의 후속 738

18.7. 로그선형분석에서 효과크기 740

18.8. 로그선형분석 결과 보고하기 741

18.9. 개념에 대한 요약도 742

18.10. 다음 장은 742

18.11. 주요 용어 742

18.12. 스마트 알렉스의 과제 743

18.13. 참고도서 744

19. 로지스틱 회귀분석 745

19.1. 이 장에는 어떤 것이 있을까? 745

19.2. 로지스틱 회귀분석의 배경 746

19.3. 로지스틱 회귀분석 원리는 무엇인가? 746

19.3.1. 모형 평가: 로그 우도 통계량 748

19.3.2. 모형 평가: 이탈도 통계량 748

19.3.3. 모형 평가: R R 2 749

19.3.4. 예측변수 기여도 평가: Wald 통계량 751

19.3.5. 승산비: exp (B) 751

19.3.6. 모형 구성과 간소화 법칙 752

19.4. 편향 원인 및 문제점 753

19.4.1. 가정 753

19.4.2. 예측변수에 대한 불완전한 정보 754

19.4.3. 완전분리 755

19.4.4. 과대산포 757

19.5. 이진 로지스틱 회귀분석: 뱀장어 예 758

19.5.1. 모형 구성하기 758

19.5.2. 로지스틱 회귀분석: 일반적 과정 759

19.5.3. 자료 입력 759

19.5.4. SPSS에서 모형 구성하기 759

19.5.5. 회귀분석 방법 761

 

19.5.6. 범주형 예측변수 762

19.5.7. 모형 비교 763

19.5.8. 모형 재시행하기 765

19.5.9. 잔차 구하기 765

19.5.10. 추가 사양 766

19.5.11. 붓스트래핑 767

19.6. 로지스틱 회귀분석 해석 767

19.6.1. 블록 0 767

19.6.2. 모형 요약 768

19.6.3. 예측확률 목록 773

19.6.4. 잔차 해석 774

19.6.5. 효과크기 계산 776

19.7. 로지스틱 회귀분석 보고하기 776

19.8. 가정 검정: 다른 예 777

19.8.1. 로짓 선형성 검정 778

19.8.2. 다중공선성 검증 779

19.9. 여러 범주 예측하기: 다항 로지스틱 회귀분석 782

19.9.1. SPSS로 다항 로지스틱 회귀분석 시행하기 784

19.9.2. 통계량 787

19.9.3. 다른 선택 사양 788

19.9.4. 다항 로지스틱 회귀분석 출력물 해석 790

19.9.5. 결과 보고 796

19.10. 개념에 대한 요약도 796

19.11. 다음 장은? 797

19.12. 주요 용어 797

19.13. 스마트 알렉스의 과제 797 19.14. 참고도서 799

20. 다수준 선형모형 800

20.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 800

20.2. 위계적 자료 801

20.2.1. 급내상관 802

20.2.2. 다수준 선형모형 유익성 804

20.3. 다수준 회귀분석 이론 805

20.3.1. 예제 805

20.3.2. 고정계수와 임의계수 806

20.4. 다수준 모형 809

20.4.1. 적합도 평가와 다수준 모형 비교 812

20.4.2. 공분산 구조 형태 813

20.5. 현실적 논점 814 20.5.1. 가정 814

20.5.2. 로버스트 다수준 모형 815

20.5.3. 표본 수와 크기 815

20.5.4. 예측변수 중심화 816

20.6. SPSS를 이용한 다수준 모형 만들기 817

20.6.1. 데이터 입력하기 818

 

20.6.2. 데이터 구조 무시하기: ANOVA 818

20.6.3. 데이터 구조 무시하기: ANCOVA 822

20.6.4. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편 824

20.6.5. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편과 임의기울기 828

20.6.6. 모형에 교호작용 추가하기 832

20.7. 성장모형 837

20.7.1. 성장곡선(다항식) 837

20.7.2. 예제: 신혼밀월기간 838

20.7.3. 데이터 재구조 840

20.7.4. SPSS에서 성장모형 수행하기 841

20.7.5. 추가 분석 848

20.8. 다수준 모형 보고 방법 849

20.9. 마지막 메시지 850

20.10. 개념에 대한 요약도 851

20.11. 다음 장은? 851

20.12. 주요 용어 852

20.13. 스마트 알렉스의 과제 852

20.14. 참고도서 853

용어사전 (GLOSSARY) 854

부록 (APPENDIX) 871

참고문헌 (REFERENCES) 883

색인 (INDEX) 892

책에 사용된 기호들 (SYMBOLS USED IN THIS BOOK) 898

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