목차 일부
Chapter 1 통계학의 시작 ... 31
1. 통계학 ... 33
2. 기본 용어 ... 34
2.1 모집단(Population)과 표본(Sample) ... 34
2.2 모수(Parameter)와 통계량(Statistic) ... 35
3. 자료의 종류 ... 36
Chapter 2 분포의 특성 ... 41
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Chapter 1 통계학의 시작 ... 31
1. 통계학 ... 33
2. 기본 용어 ... 34
2.1 모집단(Population)과 표본(Sample) ... 34
2.2 모수(Parameter)와 통계량(Statistic) ... 35
3. 자료의 종류 ... 36
Chapter 2 분포의 특성 ... 41
1. 집중경향(Central tendency) ... 44
1.1 중앙값(Median) ... 44
1.2 산술평균(Arithmetic mean) ... 45
1.3 가중평균(Weighted arithmetic mean) ... 46
1.4 집중경향의 위치와 특징 ... 49
2. 분산도(Dispersion) ... 50
2.1 범위(Range) ... 50
2.2 분산(Variance) ... 50
2.3 표준편차(Standard deviation) ... 54
2.4 변동계수(Coefficient of variation, C.V.) ... 56
2.5 체비셰프의 정리(Tchebychev theorem) ... 57
3. 비대칭도 ... 58
3.1 왜도(Skewness) ... 58
3.2 첨도(Kurtosis) ... 61
Chapter 3 확률분포 ... 63
1. 확률분포의 기본 개념 ... 65
1.1 표본공간(Sample space)과 사건(Event) ... 65
1.2 독립사건과 종속사건 ... 66
1.3 복원 추출과 비복원 추출 ... 67
1.4 확률변수(Random variable)와 확률분포(Probability distribution) ... 68
1.5 결합확률(Joint probability)과 조건부확률(Conditional probability) ... 70
2. 확률의 기대값과 분산 ... 77
2.1 기대값(Expected value) ... 77
2.2 확률분포의 분산과 표준편차 ... 79
Chapter 4 이산확률분포 ... 83
1. 이항분포(Binomial distribution) ... 85
1.1 베루누이 시행(Bernoulli trial) ... 85
1.2 이항분포의 확률계산 ... 86
2. 포아송 분포 (Poisson distribution) ... 87
3. 초기하분포(Hypergeometric distribution) ... 88
Chapter 5 연속확률분포 ... 89
1. 확률밀도함수(Probability density function) ... 91
2. 정규분포(Normal distribution) ... 92
3. 표준정규분포(Standard normal distribution) ... 96
Chapter 6 표준의 추출 및 표본분포 ... 105
1. 표본의 추출 ... 107
1.1 비표본추출오차(Non-sampling error) ... 108
1.2 표본추출오차(Sampling error) ... 108
1.3 확률표본추출(Probability sampling) ... 109
1.3.1 단순무작위추출방법(Simple random sampling) ... 110
1.3.2 층별추출방법(Stratified sampling) ... 110
1.3.3 군집추출방법(Cluster sampling) ... 110
1.3.4 단계적 추출방법(Stage sampling) ... 110
1.3.5 체계적 추출방법(Systematic sampling) ... 111
1.4 비확률적 표본추출(Non-probability sampling) ... 111
1.4.1 편의추출방법(Convenience sampling) ... 111
1.4.2 판단추출방법(Judgment sampling) ... 111
2. 표본분포(Sampling distribution) ... 112
2.1 표본분표 ... 112
2.3 평균의 표본분포의 평균 ... 112
2.3 평균의 표본분포의 분산 ... 115
2.4 평균의 표준오차 ... 116
3. 모집단의 분포와 평균의 표본분포 ... 117
3.1 모집단이 정규분포일 경우 ... 117
3.2 모집단이 정규분포가 아닌 경우 ... 119
Chapter 7 추론통계학(Inferential statistics) ... 121
1. 모집단 평균에 관한 추정 ... 123
1.1 추정치와 추정량 ... 123
1.2 신뢰구간 ... 124
1.3 모집단 평균의 신뢰구간 추정 ... 126
1.3.1 모집단의 표준편차(σ)를 알고 있는 경우 ... 126
1.3.2 모집단의 표준편차(σ)를 모르는 경우 ... 128
1.3.3 t-분포 ... 129
1.3.4 t-분포를 이용한 신뢰구간 추정 ... 130
2. 집단간 평균에 관한 추정 ... 131
2.1 평균차의 표본분포 ... 131
2.2 평균차의 표본분포의 평균과 표준편차 ... 133
2.3 평균차의 표본분포에서의 Z 값 ... 135
2.4 두 모집단 평균의 차에 관한 추정 ... 137
2.4.1 두 모집단의 표준편차를 알고 있을 때. ... 137
2.4.2 두 모집단의 표준편차는 모르나 σ₁＝σ₂을 가정할 때. ... 137
Chapter 8 가설검정(Hypothesis Test) ... 141
1. 가설검정의 기본 용어 ... 143
1.1 귀무가설과 대립가설 ... 143
1.2 유의수준(Significance level)과 임계치(Critical value) ... 144
1.3 양측검정과 단측검정(Two-tailed test & One-tailed test) ... 147
1.4 α-오류와 β-오류 ... 148
Chapter 9 모집단 평균에 관한 가설검정 ... 151
1. 모집단의 분산을 알고 있을 때의 가설 검정 ... 154
1.1 양측검정 ... 155
1.2 단측검정 ... 155
2. 모집단의 분산을 모르고 있을 때의 가설검정 ... 157
2.1 양측검정 ... 159
2.2 단측검정 ... 159
Chapter 10 두 모집단 평균에 관한 가설검정 ... 161
1. 두 모집단 평균의 차에 대한 가설검정 ... 163
1.1 두 모집단의 분산을 알고 있는 경우 ... 163
1.1.1 대표본인 경우 ... 163
1.1.2 소표본인 경우 ... 165
1.2 두 모집단의 분산을 모르고 있는 경우 ... 166
1.2.1 대표본의 경우 ... 166
1.2.2 소표본의 경우 ... 167
2. 짝을 이룬 표본의 차에 대한 가설검정 ... 170
Chapter 11 모집단 분산에 관한 가설검정 ... 173
1. 단일모집단 분산에 대한 가설검정 ... 178
1.1 가설의 설정과 임계치의 결정 ... 178
2. 두 모집단 분산에 대한 가설검정 ... 180
2.1 F-분포 ... 181
2.2 가설의 설정과 임계치의 결정 ... 181
Chapter 12 상관분석(Correlation Analysis) ... 183
1. 상관분석의 개념 ... 185
2. 상관계수 ... 187
3. 표본상관계수 ... 190
4. 상관계수의 의미 ... 192
5. 상관계수의 특징 ... 195
Chapter 13 회귀분석(Regression Analysis) ... 199
1. 회귀분석의 개념 ... 201
2. 회귀모형 ... 202
2.1 모집단의 회귀모형 ... 203
2.2 표본의 회귀모형과 회귀식 ... 205
3. 표본회귀식의 결정기준 ... 206
4. 표본회귀식의 산출 ... 208
5. 상관계수 r과 회귀계수b와의 관계 ... 211
Chapter 14 단순회귀분석(Simple regression analysis) ... 213
1. 표본회귀식에 대한 적합도 검정 ... 215
1.1 추정의 표준오차에 의한 적합도검정 ... 216
1.2 결정계수에 의한 적합도 검정 ... 219
1.2.1 편차와 제곱합 ... 219
1.2.2 결정계수 ... 221
2. 결정계수와 상관계수 ... 222
3. 단순회귀분석의 검정 ... 222
3.1 단순회귀모형에 대한 F-검정 ... 223
3.2 β에 대한 t-검정 ... 225
4. 모수 $$μ_Y·X$$의 신뢰구간추정 ... 227
Chapter 15 다중회귀분석(Multiple regression analysis) ... 231
1. 다중회귀모형 ... 233
2. 표본의 다중회귀식 ... 235
3. 다중회귀식의 적합도 추정 ... 237
3.1 추정의 표준오차에 의한 적합도 검정 ... 237
3.2 결정계수에 의한 적합도 검정 ... 238
4. 다중회귀분석의 검정 ... 241
4.1 다중회귀모형의 F-검정 ... 242
4.2 개별모수 $$β_k$$에 관한 t-검정 ... 244
Chapter 16 분산분석(Analysis of Variance) ... 247
1. 분산분석의 기본 개념 ... 249
2. 일원분산분석의 전개과정 ... 252
2.1 분산분석의 수리적 전개 ... 256
2.2 자유도와 평균제곱 ... 258
2.3 분산분석표와 가설검정 ... 259
2.4 개별집단 평균차에 대한 사후검정 ... 260
3. 이원분산분석의 기본 개념 ... 263
3.1 주효과(Main effect)와 상호작용효과(Interaction effect) ... 263
3.2 이원분산분석의 전개과정 ... 265
Chapter 17 비모수통계학(Non-parametric statistics) ... 273
1. χ²-검정 ... 276
1.1 독립성에 관한 검정 ... 276
1.2 여러 표본의 비율에 관한 검정 ... 280
1.3 이론비율에 관한 검정 ... 282
1.4 적합도에 관한 검정(Goodness of fit test) ... 282
1.5 Kolmogorov-Smirnov의 적합도 검정 ... 283
1.6 부호검정(Sign test) ... 286
1.7 순위검정(Rank test) ... 288
1.7.1 Wilcoxon의 부호화된 순위검정(signed rank test) ... 288
1.7.2 Spearman의 rho(ρ) ... 290
Chapter 18 SAS를 이용한 통계분석 ... 293
1. SAS의 일반적인 소개 ... 296
2. SAS의 기본 명령어 ... 302
3. SAS 프로그램 작성 ... 304
3.1 DATA 단계 ... 305
3.2 INPUT 단계 ... 305
3.3 CARDS∼RUN 단계 ... 306
3.4 PROC∼RUN 단계 ... 306
Chapter 19 SAS를 이용한 기술통계 분석 ... 307
1. MEANS PROCEDURE ... 309
2. UNIVARIATE PROCEDURE ... 312
3. FREQ PROCEDURE ... 314
Chapter 20 SAS를 이용한 T-test 검정 ... 321
1. T-test는 어떠한 경우에 사용하는가? ... 323
2. 독립 T-test(Independent T-test) ... 324
2.1 SAS의 이용법 ... 324
2.2 SAS Program for Independent T-test ... 324
2.3 Independent T-test program에 대한 설명 ... 324
2.4 Independent T-test 분석 결과 ... 326
2.5 Independent T-test 분석 결과 보는 방법 ... 327
2.6 Independent T-test 해석 방법 및 절차 ... 328
3. Paired T-test(Dependant T-test) ... 328
3.1 SAS의 이용법 ... 329
3.2 SAS Program for Paired T-test ... 329
3.3 Paired T-test program에 대한 설명 ... 329
3.4 Paired T-test 분석 결과 ... 330
3.5 Paired T-test 해석 방법 및 절차 ... 331
Chapter 21 SAS를 이용한 상관분석(CORR) ... 333
1. CORR PROCEDURE에 대한 간략한 소개 ... 335
2. SAS program for CORR procedure ... 336
3. CORR procedure 프로그램에 대한 설명 ... 337
4. CORR procedure의 분석 결과 ... 338
5. CORR procedure의 해석 방법 및 절차 ... 340
5.1 단순통계량 ... 340
5.2 피어슨의 상관계수 ... 340
5.3 스피어만의 상관계수 ... 341
5.4 켄달의 상관계수 ... 342
5.5 호에프딩의 상관계수 ... 343
6. 부분 상관(Partial Correlation) ... 343
7. CORR procedure의 option : RANK, BEST, WITH ... 344
7.1 RANK option ... 344
7.2 BEST option ... 344
7.3 WITH option ... 345
8. Cronbach's coefficient α ... 345
8.1 크롬박 계수 α의 소개 ... 345
8.2 크롬박 계수를 위한 SAS 프로그램 ... 346
8.3 SAS program for Cronbach's coefficient 분석 결과 ... 347
8.4 Cronbach's coefficient 결과 해석 방법 ... 348
Chapter 22 SAS을 이용한 회귀분석 ... 349
1. SAS를 이용한 단순회귀분석 ... 351
1.1 SAS program for REG procedure ... 351
1.2 SAS program for REG procedure에 대한 설명 ... 353
1.3 REG procedure의 분석 결과 ... 354
1.4 REG procedure의 해석 방법 및 절차 ... 354
2. SAS을 이용한 다중회귀분석 ... 357
2.1 SAS program for REG procedure(multiple analysis) ... 357
2.2 SAS program for Multiple REG procedure에 대한 설명 ... 358
2.3 REG procedure의 분석 결과 ... 358
2.4 Multiple REG procedure 결과의 해석 방법 및 절차 ... 359
Chapter 23 SAS의 REG procedure 사용법 ... 361
1. MODEL 문장 : 분석과 관계된 통계량 ... 363
1.1 프로그램에 대한 설명 ... 365
1.2 분석 결과 및 해석 ... 365
1.2.1 REG 분석 출력 결과 1 : Descriptive Statistics ... 366
1.2.2 REG 분석 출력 결과 3 : Correlation ... 366
1.2.3 REG 분석 출력 결과 6 : Analysis of Variance & Parameter Estimates ... 367
1.2.4 REG 분석 출력 결과 7 : Parameter Estimates - 기타 ... 372
1.2.5 Variance Inflation Factor(VIF : 분산 팽창 요인)와 Tolerance(허용도) ... 375
1.2.6 REG 분석 출력 결과 10 : Sequential Parameter Estimates ... 376
1.2.7 REG 분석 출력 결과 11 : 공선성진단 - Collinearity Diagnostics ... 377
1.2.8 REG 분석 출력 결과 12 : 이분산성 검정 ... 379
1.2.9 REG 분석 출력 결과 13 : 잔차분석 및 영향분석 ... 380
1.2.10 REG 분석 출력 결과 14 : PARTIAL ... 384
2. MODEL 문장 : 모형 선택 ... 385
2.1 모형선택을 위한 SAS 프로그램 - FORWARD 방법 ... 386
2.2 모형선택을 위한 SAS 프로그램 - BACKWARD 방법 ... 390
2.3 모형선택을 위한 SAS 프로그램 - STEPWISE 방법 ... 393
2.4 모형선택을 위한 SAS 프로그램 - 맬로우스의 CP 방법 ... 396
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