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ISBN : 9791195662333 / 436쪽 170 x 250 (㎜)
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출판사 리뷰
출판사 서평 데이터 분석 더 이상 어려워 마라! 최근 들어 학문적 연구뿐만 아니라 비즈니스 현장의 문제해결 과정에서 통계적 사고의 필요성이 점차 늘고 있다. 통계를 ‘새빨간 거짓말’로 경시하거나 어려운 수학이라고 회피하던 시절은 지났다. 이 책은 어렵다고 생각하는 통계를 눈으로 직접 확인하며, 차근차근 배울 수 있도록 구성되었다. 꼼꼼한 저자의 설명을 잘 따라간다면 독자들의 통계 실력이 눈에 띄게 향상될 것이다. 특히 저자가 제공하는 예제파일은 막연했던 SPSS, 엑셀을 쉽게 익혀 자신의 것으로 만드는 데 도움이 될 것이다. SPS... 데이터 분석 더 이상 어려워 마라! 최근 들어 학문적 연구뿐만 아니라 비즈니스 현장의 문제해결 과정에서 통계적 사고의 필요성이 점차 늘고 있다. 통계를 ‘새빨간 거짓말’로 경시하거나 어려운 수학이라고 회피하던 시절은 지났다. 이 책은 어렵다고 생각하는 통계를 눈으로 직접 확인하며, 차근차근 배울 수 있도록 구성되었다. 꼼꼼한 저자의 설명을 잘 따라간다면 독자들의 통계 실력이 눈에 띄게 향상될 것이다. 특히 저자가 제공하는 예제파일은 막연했던 SPSS, 엑셀을 쉽게 익혀 자신의 것으로 만드는 데 도움이 될 것이다. SPSS 산출방법과 분석결과 확인은 저자가 제공한 예제파일로 확인할 수 있습니다. 예제파일 자료는 다음카페 'SPSS, 엑셀 2013으로 풀어 쓴 통계해례(http://cafe.daum.net/booklike)'에서 내려 받을 수 있습니다. 출판사 서평 쉽고 재미있게 배워 통계의 달인이 되자! 굳이 빅데이터와 같은 신조어를 언급하지 않더라도, 정보화와 지식경제 시대에 살고 있는 우리가 갖춰야 할 역량은 자료로부터 정보를 탐색하고 의미를 부여하는 일이다. 이러한 능력과 정보력의 기초는 통계적인 사고에 있다. 문제는 그 내용이 너무 어렵고 복잡하며 매우 수학적이라는 데에 있다. 쉽고 재미있게 배워 올바른 의사결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 방법이 없을까? 저자는 다년간의 현장 실무와 대학 강의 경험에서 얻은 데이터 분석 노하우를 친절하게 설명하고 있다. 이 책을 펼쳐 저자가 안내하는 대로 공부한다면 자신도 모르는 사이 통계의 달인이 되어 있을 것이다. 통계 분석 누구에게 왜 필요한가? 통계적 사고는 눈에 보이지 않지만, 우리를 둘러싼 세계의 많은 부분을 규정하고 추측 가능케 한다. 따라서 논문을 작정하는 사람들이나 실무 현장에서 일어난 문제를 해결하고자 하는 사람들에겐 여러 가지 데이터를 수집, 가공, 분석하는 능력이 반드시 필요하다. 통계적 사고의 진수를 직접 체험하고 싶다면, 또한 자신의 생각과 주장을 설득력 있게 펼치고 싶다면 이 책에서 해법을 찾을 수 있게 될 것이다. 특히 초보자들에게는 흥미를, 통계 실력을 어느 정도 갖춘 분들에게는 디테일에 정통한 자신감을 불어넣어 줄 것이다. 이런 분들에게 도서를 추천한다! - 사회과학 분야의 논문을 준비하는 분 - MBA에서 경영/경제통계를 재도전하는 분 - 무조건 따라하기 식으로 배워 통계가 자신이 없는 분 - 고급통계를 배웠으나 응용 및 적용이 안 되는 분 - 빅데이터에 접근하기 위해 통계기초가 필요한 분 - 비즈니스 현장에서 문제해결 프로젝트를 추진하는 분 - 업무에 통계적 품질관리(SQC)를 적용하는 분

목차
PART 1 자료를 표현하고 요약하기, 기술통계
1. 통계의 시작, 히스토그램
2. 절대도수를 이용한 히스토그램 작성
3. 다양한 히스토그램 작성
4. 그래프의 유용성과 적용방법
5. 그래프에서 통계량으로
6. 양동이 물과 기하평균
7. 화음과 조화평균
8. 정중앙에 위치하는 중위수
9. 자주 발견되지만, 자주 사용하지 않는 최빈수
10. 자료의 중심경향을 산출하는 엑셀함수들
11. 측정의 수준, 연속형과 이산형
12. 자료의 흩어진 정도, 산포
13. 평균으로부터 떨어진 거리, 분산과 표준편차
14. 평균과 산포를 동시에, 지배원리
15. ‘바르지 아니함’과 ‘큰 것 위에 작은 것’, 왜도와 첨도
PART 2 설명과 예측을 위한 다리, 확률분포
16. 통계학의 진화: 기술로부터 설명, 예측으로
17. 차별화와 일반화
18. 자료의 특이성을 알려주는 표준화점수
19. 경험법칙의 일반화, 확률분포
20. 자연의 수학적 질서, 정규분포
21. 확률분포를 아로새긴 엑셀함수들
22. 통계학 전공자만 아는 제3의 분포, 표집분포
23. 평균의 표집분포를 구명하는 중심극한정리
24. 중심극한정리 증명하기
25. 표본비율의 표집분포
26. 모수를 포함하는, 신뢰구간
27. 신뢰구간 산출하기
28. 신뢰구간의 확대?적용으로 신의 경지에...
29. 신뢰구간의 진화, 유의확률
PART 3 산포의 분해를 활용한 가설검정
30. 연구가설의 양다리 걸치기
31. 두 집단에 대한 산포의 분해
32. 산포의 분해와 분산분석
33. 같이 변화하는 분산, 공분산
34. 공분산의 표준화, 상관계수
35. 분할표를 분석하는 카이제곱분석
36. 측정도구의 정밀성, 신뢰도
37. 혼자 노는 것보다 같이 놀아야 좋아지는 Cronbach’s α
38. 이구동성을 판정하는 rwg와 ICC
39. 상관관계로는 불충분한, 인과관계
40. 회귀선, 어디로 되돌아가는 선이지?
41. 단순하지만은 않은, 단순회귀분석
42. 통제하고 제거하고 남은 나머지, 오차
PART 4 핵심원인을 찾아라, 회귀분석의 진화
43. 다중회귀분석, 독립변수 다 덤벼!
44. 다중회귀분석의 활용 및 점검
45. 이산형 자료로의 회귀분석 확장, 더미변수
46. 같으면서 다른 개념, 상관계수와 표준화회귀계수
47. 다중회귀분석의 모형 선택
48. 입체적인 회귀분석, 매개효과
49. 독립변수의 기울기를 바꾸는, 조절효과
50. 매개효과 및 조절효과의 확장





































