008210817s2019    ggkacd        001a  kor
 020  ▼a9791188621361▼g93000▼c\48000 
 0411 ▼akor▼heng 
 056  ▼a413.7▼25
 090  ▼a413.7▼b필228ㅇ
 1001 ▼a필드, 앤디▼d1973- 
 24520▼a(앤디 필드의) 유쾌한 R 통계학▼d앤디 필드▼e제레미 마일스▼e조이 필드 [공저]
 260  ▼a파주▼bJpub(제이펍)▼c2019 
 300  ▼axxxv, 1215 p.▼b삽화, 도표, 초상▼c25 cm 
 50010▼a옮긴이 : 류관 
 50010▼a권말부록으로 "표준 정규분포표" 등 수록
 504  ▼a참고문헌 : p.1182-1190, 색인 수록 
 50710▼tDiscovering statistics using R 
 50710▼aAndy Field
 50710▼aJeremy Miles
 50710▼aZoë Field 
 653  ▼a통계프로그램▼a통계학
 7001 ▼aField, Andy▼d1973-
 7001 ▼aMiles, Jeremy▼d1968- 
 7001 ▼aField, Zoë 
 7001 ▼a류광 
 90010▼a마일스, 제리미▼d1968- 
 90010▼a필드, 조이 
 9500 ▼b\48000

CHAPTER 1 사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유 = 1
 1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 1
 1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① = 2
 1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ① = 4
 1.4 이론 생성 및 검증 ① = 5
 1.5 자료 수집 1: 무엇을 측정할 것인가? ① = 8
 1.6 자료 수집 2: 어떻게 측정할 것인가? ① = 16
 1.7 자료 분석 ① = 24 
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 37  
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 37 
 똑똑한 알렉스의 과제 = 38
 더 읽을거리 = 39
 흥미로운 실제 연구 = 39

CHAPTER 2 여러분이 통계학에 관해 알고 싶어 했던 모든 것 (아마도) = 41
 2.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 41
 2.2 통계적 모형의 구축 ① = 42
 2.3 모집단과 표본 ① = 45
 2.4 단순한 통계적 모형 몇 가지 ① = 46
 2.5 자료 이상의 것을 얻으려면 ① = 52
 2.6 통계적 모형을 이용한 연구 질문 검증 ① = 62
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 75 
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 76
 똑똑한 알렉스의 과제 = 76
 더 읽을거리 = 77
 흥미로운 실제 연구 = 77

CHAPTER 3 R 환경 = 79
 3.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 79
 3.2 시작하기 전에 ① = 80
 3.3 R 시작하기 ① = 85
 3.4 R의 기본적인 사용법 ① = 88
 3.5 R에 자료 도입하기 ① = 102
 3.6 R Commander로 자료 입력하기 ① = 118
 3.7 전용 소프트웨어를 이용한 자료 입력과 편집 ① = 121
 3.8 자료의 저장 ① = 130
 3.9 자료의 조작 ③ = 132 
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 144
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 144 
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 144
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 145 
 똑똑한 알렉스의 과제 = 145
 더 읽을거리 = 147

CHAPTER 4 그래프를 이용한 자료 탐색 = 149
 4.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 149
 4.2 자료 표현의 예술 ① = 150
 4.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① = 155
 4.4 ggplot2 소개 ① = 156
 4.5 변수들의 관계를 보여주는 산점도 ① = 174
 4.6 명백한 문제점을 포착하기에 좋은 히스토그램 ① = 181
 4.7 상자그림(상자수염도) ① = 184
 4.8 밀도 그림 ① = 189
 4.9 평균을 그래프로 그리기 ③ = 190
 4.10 테마와 옵션 ① = 205 
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 207 
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 207
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 208
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 208
 똑똑한 알렉스의 과제 = 208
 더 읽을거리 = 209
 흥미로운 실제 연구 = 209

CHAPTER 5 자료에 관한 가정 = 211
 5.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 211
 5.2 가정이란 무엇인가? ① = 212
 5.3 모수적 자료의 가정들 ① = 213
 5.4 이번 장에서 사용하는 R 패키지 ① = 214
 5.5 정규성 가정 ① = 215
 5.6 분포의 정규성 검정 ① = 231
 5.7 분산의 동질성 검정 ① = 235
 5.8 자료의 문제점 수정 ② = 241 
 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① = 257 
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 257
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 258
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 258
 똑똑한 알렉스의 과제 = 258
 더 읽을거리 = 259

CHAPTER 6 상관 = 261
 6.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 261
 6.2 눈으로 관계 파악하기 ① = 262
 6.3 관계를 측정하는 방법 ① = 262
 6.4 상관분석을 위한 자료 입력 ① = 270
 6.5 이변량 상관 ① = 271
 6.6 편상관 ② = 297
 6.7 상관계수의 비교 ③ = 303
 6.8 효과크기 계산 ① = 305
 6.9 상관분석의 보고 ① = 306
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 308
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 308
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 308
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 309
 똑똑한 알렉스의 과제 = 309
 더 읽을거리 = 310
 흥미로운 실제 연구 = 310

CHAPTER 7 회귀 = 311
 7.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 311
 7.2 회귀의 소개 ① = 312
 7.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① = 321
 7.4 R을 이용한 회귀분석 절차 ① = 322
 7.5 단순회귀의 해석 ① = 326
 7.6 다중회귀: 기초 ② = 330
 7.7 회귀모형의 정확도 평가 ② = 337
 7.8 R Commander와 R을 이용한 다중상관 분석 ② = 350
 7.9 회귀모형의 정확도 검정 ② = 363
 7.10 강건한 회귀: 부트스트래핑 ③ = 378
 7.11 다중회귀의 보고 ② = 381
 7.12 범주형 예측변수와 다중회귀 ③ = 383
 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① = 391
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 392
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 392
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 392
 똑똑한 알렉스의 과제 = 393
 더 읽을거리 = 394
 흥미로운 실제 연구 = 394

CHAPTER 8 로지스틱 회귀 = 395
 8.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 395
 8.2 로지스틱 회귀의 배경 ① = 396
 8.3 로지스틱 회귀에 깔린 원리들 ③ = 397
 8.4 가정과 잠재적 문제점 ④ = 406
 8.5 이번 장에서 사용하는 패키지들 ① = 411
 8.6 이항 로지스틱 회귀: 미끈미끈한 예제 하나 ② = 412
 8.7 로지스틱 회귀분석 보고 방법 ② = 433
 8.8 가정 검사: 또 다른 예 ② = 434
 8.9 여러 범주의 예측: 다항 로지스틱 회귀 ③ = 440
 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① = 451
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 452
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 452
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 452
 똑똑한 알렉스의 과제 = 452
 더 읽을거리 = 454
 흥미로운 실제 연구 = 454

CHAPTER 9 두 평균의 비교 = 455
 9.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 455
 9.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① = 456
 9.3 차이 살펴보기 ① = 456
 9.4 t 검정 ① = 466
 9.5 독립 t 검정 ① = 471
 9.6 종속 t 검정 ① = 489
 9.7 그룹간 설계 대 반복측정 설계 ① = 500
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 501
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 502
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 502
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 502
 똑똑한 알렉스의 과제 = 502
 더 읽을거리 = 503
 흥미로운 실제 연구 = 503

CHAPTER 10 여러 평균의 비교: 분산분석(GLM 1) = 505
 10.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 505
 10.2 분산분석에 깔린 이론 ② = 506
 10.3 분산분석의 가정들 ③ = 522
 10.4 계획된 대비 ② = 525
 10.5 사후 절차 ② = 540
 10.6 R을 이용한 일원 분산분석 ② = 546
 10.7 효과크기의 계산 ② = 573
 10.8 일원 독립 분산분석 결과의 보고 ② = 577
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 579
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 579
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 580
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 580
 똑똑한 알렉스의 과제 = 580
 더 읽을거리 = 582
 흥미로운 실제 연구 = 582

CHAPTER 11 공분산분석(GLM 2) = 583
 11.1 이번 장에서 배우는 내용 ② = 583
 11.2 공분산분석(ANCOVA)이란? ② = 584
 11.3 공분산분석의 가정과 문제점 ③ = 586
 11.4 R을 이용한 공분산분석 ② = 589
 11.5 강건한 공분산분석 방법 ③ = 610
 11.6 효과크기 계산 ② = 619
 11.7 공분산분석 결과의 보고 ② = 623
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 624
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 625
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 625
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 625
 똑똑한 알렉스의 과제 = 625
 더 읽을거리 = 627
 흥미로운 실제 연구 = 627

CHAPTER 12 요인 분산분석(GLM 3) = 629
 12.1 이번 장에서 배우는 내용 ② = 629
 12.2 요인 분산분석(독립설계)의 이론 ② = 630
 12.3 회귀로서의 요인 분산분석 ③ = 631
 12.4 이원 분산분석: 무대의 뒤편 ② = 638
 12.5 R을 이용한 요인 분산분석 ② = 645
 12.6 상호작용 그래프의 해석 ② = 669
 12.7 강건한 요인 분산분석 = 673
 12.8 효과크기 계산 ③ = 682
 12.9 이원 분산분석 결과의 보고 ② = 686 
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 688 
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 688
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 688
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 689
 똑똑한 알렉스의 과제 = 689
 더 읽을거리 = 691
 흥미로운 실제 연구 = 691

CHAPTER 13 반복측정 설계(GLM 4) = 693
 13.1 이번 장에서 배우는 내용 ② = 693
 13.2 반복측정 설계 소개 ② = 694
 13.3 일원 반복측정 분산분석의 이론 ② = 700
 13.4 R을 이용한 일원 반복측정 설계 분석 ② = 708
 13.5 반복측정 설계의 효과크기 계산 ③ = 732
 13.6 일원 반복측정 분석의 보고 ② = 734
 13.7 요인 반복측정 설계 ② = 735
 13.8 요인 반복측정 설계의 효과크기 계산 ② = 756
 13.9 요인 반복측정 설계의 결과 보고 ② = 757
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 759
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 760
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 760
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 760
 똑똑한 알렉스의 과제 = 760
 더 읽을거리 = 762
 흥미로운 실제 연구 = 762
 
CHAPTER 14 혼합 설계(GLM 5) = 763
 14.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 763
 14.2 혼합 설계 ② = 764
 14.3 남자와 여자가 연애 상대를 선택하는 기준은? ② = 765
 14.4 자료 입력과 탐색 ④ = 767
 14.5 혼합 분산분석 ② = 774
 14.6 일반선형모형으로서의 혼합 설계 ③ = 778
 14.7 효과크기 계산 ③ = 806
 14.8 혼합 분산분석 결과의 보고 ② = 807
 14.9 강건한 혼합 설계 분석 ③ = 810
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 819
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 819
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 820
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 820
 똑똑한 알렉스의 과제 = 820
 더 읽을거리 = 822
 흥미로운 실제 연구 = 822

CHAPTER 15 비모수적 검정 = 823
 15.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 823
 15.2 비모수적 검정은 언제 사용할까? ① = 824
 15.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① = 825
 15.4 독립적인 두 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정 ① = 825
 15.5 연관된 두 조건의 비교: 윌콕슨 부호순위 검정 ① = 840
 15.6 여러 독립 그룹의 차이: 크러스컬?월리스 검정 ① = 849
 15.7 연관된 여러 그룹의 비교: 프리드먼 분산분석 ① = 864
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 872
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 872
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 873
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 873
 똑똑한 알렉스의 과제 = 873
 더 읽을거리 = 875
 흥미로운 실제 연구 = 875

CHAPTER 16 다변량분산분석(MANOVA) = 877
 16.1 이번 장에서 배우는 내용 ② = 877
 16.2 다변량분산분석은 언제 사용할까? ② = 878
 16.3 소개: 분산분석과 다변량분산분석의 유사점과 차이점 ② = 879
 16.4 다변량분산분석의 이론 ③ = 881
 16.5 다변량분산분석 수행 시 주의할 점 ③ = 901 
 16.6 R을 이용한 다변량분산분석 ② = 905
 16.7 강건한 다변량분산분석 ③ = 922
 16.8 다변량분산분석 결과의 보고 ② = 928
 16.9 다변량분산분석에 대한 후속 분석으로서의 판별분석 ③ = 929
 16.10 판별분석 결과의 보고 ② = 936
 16.11 추가 설명 ④ = 936
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 939
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 940
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 940
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 940
 똑똑한 알렉스의 과제 = 941
 더 읽을거리 = 942
 흥미로운 실제 연구 = 942
 
CHAPTER 17 탐색적 인자분석 = 943
 17.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 943
 17.2 인자분석은 언제 사용하는가? ② = 944
 17.3 인자 ② = 945
 17.4 연구 예제 ② = 966
 17.5 R Commander를 이용한 인자분석 실행 ① = 971
 17.6 R을 이용한 인자 분석 실행 ② = 971
 17.7 인자분석 결과의 보고 ① = 1001
 17.8 신뢰도분석 ② = 1002
 17.9 신뢰도분석 결과의 보고 ② = 1015
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 1016
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 1017
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 1017
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 1017
 똑똑한 알렉스의 과제 = 1018
 더 읽을거리 = 1018
 흥미로운 실제 연구 = 1020

CHAPTER 18 범주형자료 = 1021
 18.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 1021
 18.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① = 1022
 18.3 범주형자료의 분석 ① = 1022
 18.4 범주형자료 분석의 이론 ① = 1023
 18.5 카이제곱 검정의 가정들 ① = 1028
 18.6 R을 이용한 카이제곱 검정 실행 ① = 1029
 18.7 셋 이상의 범주형변수: 로그선형분석 ③ = 1042
 18.8 로그선형분석의 가정들 ② = 1053
 18.9 R을 이용한 로그선형분석 ② = 1054
 18.10 로그선형분석의 후속 분석 ② = 1070
 18.11 로그선형분석의 효과크기 ① = 1071
 18.12 로그선형분석 결과의 보고 ② = 1072
 이번 장에서 발견한 통계학 ① = 1073
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 1073
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 1073
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 1074
 똑똑한 알렉스의 과제 ③ = 1074
 더 읽을거리 = 1075
 흥미로운 실제 연구 = 1076
 
CHAPTER 19 다층 선형모형 = 1077
 19.1 이번 장에서 배우는 내용 ① = 1077
 19.2 위계적 자료 ② = 1078
 19.3 다층 선형모형의 이론 ③ = 1084
 19.4 다층모형 ④ = 1089
 19.5 분석 실행 관련 고려사항 ③ = 1096
 19.6 R을 이용한 다층 분석 ④ = 1099
 19.7 성장모형 ④ = 1123
 19.8 다층모형의 보고 ③ = 1141
 이번 장에서 발견한 통계학 ② = 1142
 이번 장에서 사용한 R 패키지 = 1143
 이번 장에서 사용한 R 함수 = 1143
 이번 장에서 발견한 주요 용어 = 1143
 똑똑한 알렉스의 과제 = 1143
 더 읽을거리 = 1144
 흥미로운 실제 연구 = 1144
 
에필로그: 통계학의 발견 이후의 삶 = 1145
R 문제해결 = 1148
용어집 = 1149

부록 A = 1171
 A.1 표준 정규분포표 = 1171
 A.2 t 분포 임계값 = 1176
 A.3 F 분포 임계값 = 1177
 A.4 카이제곱 분포 임계값 = 1181 

참고문헌 = 1182
찾아보기 = 1191