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출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 회귀분석으로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일의 이해와 그 이유 알아보기
■ 엑셀에서 기본 제공되는 회귀 함수 마스터하기
■ 상관관계와 단순회귀분석 작업하기
■ 엑셀의 향상된 LINEST() 함수를 최대한 활용하기
■ 다중회귀분석 실험 계획과 수행하기
■ 문제가 되는 회귀분석의 가정과 그렇지 않은 가정 구별하기
■ 일반적인 분산분석 대신 회귀분석을 사용해 분석의 옵션 확장하기
■ 공변량을 분석에 추가, 편향을 줄이고 통계적 검증력을 강화하기

1장. 변동 측정: 값들이 얼마나 다른가
__어떻게 변동이 측정되는가
____편차의합(Sum of Deviations)
____편차제곱의합(Summing Squared Deviations)
____제곱의합에서 분산으로
____VAR.P()와 VAR.S() 함수의 사용
__표준편차
__평균의 표준오차
____z-점수와 z-값
____t-값

2장. 상관관계
__상관관계 측정
____상관관계의 강도 나타내기
____상관관계의 방향 결정
__상관관계 계산
____1단계: 공분산
____부호에 주의하라
____공분산에서부터 상관계수까지
____CORREL() 함수의 사용
____상관관계에서의 편향 이해하기
____상관관계에서 선형성과 특이점 체크
____차트를 그릴 때 조심해야 하는 부분
__상관관계와 인과관계
____원인의 방향
____제3의 변수
__범위의 제한

3장. 단순회귀분석
__상관관계와 표준점수를 이용한 예측
____예측 계산하기
____본래 단위로 변환
____예측 일반화
__회귀계수와 절편을 이용한 예측
____SLOPE() 함수
____INTERCEPT() 함수
__공유분산
____표준편차, 리뷰
____제곱의합 자세히 보기
____제곱의합은 가산적이다
____단순회귀분석에서의 R2
____잔차제곱의 합과 그룹내제곱의 합
__TREND() 함수
____TREND()에 배열 입력하기
____TREND()의 new x's 인자
____TREND()의 const 인자
____제로-상수 회귀 계산
__부분상관과 준부분상관
____부분상관
____준부분상관 이해하기

4장. LINEST() 함수
__배열을 입력받는 LINEST()
____배열 수식의 메커니즘 이해하기
____실수 목록
__LINEST()와 SLOPE(), INTERCEPT()의 비교
__회귀계수의 표준오차
____회귀계수의 표준오차의 의미
____0의 회귀계수
____모집단의 회귀계수가 0일 확률 측정하기
____주관적인 결정으로서의 통계적인 추론
____t-비와 F비
____간격척도와 명목척도
__상관관계의 제곱, R2
__추정의 표준오차
____t분포와 표준오차
____잔차의 표준편차로서의 표준오차
____등분산성: 균등하게 퍼짐
____LINEST()의 F비의 이해
__분산분석과 F비의 일반적인 사용
____분산분석과 회귀에서의 F비
____회귀에서 제곱의합의 분할
____분산분석에서의 F비
____회귀분석에서의 F비
____F비와 R2의 비교
__일반선형모델, ANOVA, 회귀분석
__LINEST()의 기타 보조 통계량

5장. 다중회귀분석
__합성 예측변수
____단일 예측변수에서 다중 예측변수로의 일반화
____오차제곱의합의 최소화
__추세선의 이해
__LINEST() 결과를 워크시트에 매핑하기
__다중회귀분석을 기초부터 만들어 가기
____변수를 상수로 고정하기
____두 개의 예측변수가 있는 회귀에서의 준부분상관
____제곱의합 구하기
____R2과 추정의 표준오차
____F비와 잔차자유도
____회귀계수의 표준오차 계산
____몇 가지 추가 예제
__회귀계수의 표준오차 사용
____양쪽꼬리검정
____한쪽꼬리검정
__예측변수를 평가하기 위한 모델 비교 접근법 사용
____모델 통계량 얻기
____R2 대신 제곱의합을 사용
__R2의 축소 추정

6장. 회귀분석에 관한 가정과 주의 사항
__가정에 관하여
____강건성: 문제가 되지 않을 수도 있다
____가정과 통계적 추론
__허수아비
__비선형과 기타 분포 다루기
__균등퍼짐 가정
____더미코딩 사용
____회귀 접근법과 t-검정 접근법 비교
____같은 목적지를 향하는 두 개의 경로
__불균등 분산과 표본 크기
____불균등퍼짐: 보수적 검정
____불균등퍼짐 : 진보적인 검정
____불균등퍼짐과 균등 표본 크기
____분석 도구 대신 LINEST() 사용
____T.DIST() 함수들 간의 차이 이해
____웰치의 보정 사용
____TTEST() 함수

7장. 회귀분석을 이용한 그룹 평균 간 차이 검정
__더미코딩
____더미코딩의 예
____벡터 자동으로 채우기
____던네트 다중비교 과정
__효과코딩
____0 대신 -1로 코딩
____일반선형모델과의 관계
____효과코딩으로 다중비교
__직교코딩
____대비 설정하기
____ANOVA를 통한 계획된 직교대비
____LINEST()를 사용한 계획된 직교대비
__요소분석
____직교코딩을 사용한 요소분석
____효과코딩으로 요인분석
__통계적 검증력, 제1종 오류, 제2종 오류
__통계적 검증력 계산하기
____통계적 검증력 높이기
__불균등한 셀 크기 다루기
____회귀 접근법 사용
____순차적 분산 할당

8장. 공분산분석
__결과 대조
____ANCOVA 도표화
__일반적인 ANCOVA 구조화
____공변량 없이 분석
____공변량을 포함한 분석
__회귀를 사용한 ANCOVA 구조화
__공통 회귀선 확인
____분석 요약
__조정된 평균 검정: ANCOVA에서 계획된 직교코딩
__회귀접근법을 사용한 ANCOVA와 다중비교
__계획된 비직교대비를 통한 다중비교
__사후 비직교대비를 통한 다중비교