책소개

통계학의 철학과 기술을 최대한 알기 쉽게 전달해서, 실험 연구에 익숙한 독자가 스스로 자신의 데이터를 분석할 수 있도록 만드는 것이 이 책의 목표이다. 그 분석 결과를 논문에 어떻게 쓰는지 아는 것도 중요하다. 복잡한 수식만 앞세우는 그런 책이 아니라, 이론에도 충실하면서 내용을 알기 쉽게 전달하는 것이 이 책의 특징이라 할 수 있다. 이 책을 읽은 연구자가 자신의 데이터에 가장 알맞은 통계 검정법을 자신 있고 정확하게 사용하여 좋은 저널에 논문으로 출간하기를 희망한다.

저자소개

목차

● Chapter 01 통계학의 철학(The Zen of Statistics)1.1 확률 변수란 무엇인가1.2 확률밀도함수1.3 평균과 분산1.4 중앙값(Median)과 IQR1.5 최빈값(Mode)과 왜도(Skewness)1.6 평균과 분산의 성질 11.7 평균과 분산의 성질 21.8 확률 변수의 독립성1.9 공분산과 상관관계1.10 (참고) 피어슨 상관계수와 코시－슈바르츠 부등식1.11 모집단과 표본집단1.12 표본분산의 계산1.13 이항 분포와 정규 분포1.14 중심극한정리와 정규 분포에 대한 오개념1.15 유효숫자와 정밀성● Chapter 02 가설 검정법(Hypothesis Testing)2.1 오류의 종류2.2 p－value의 의미2.3 p－value의 해석2.4 p－value가 크다면2.5 p－value가 작다면2.6 p－value 시뮬레이션2.7 비율 검정법을 통해 p－value 구하기2.8 단측검정과 양측검정2.9 민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)2.10 출간 편향과 깔때기 그림● Chapter 03 t－test, F－test3.1 통계 검정법의 가정3.2 카이제곱 분포3.3 모분산과 표본분산의 관계3.4 t－분포를 사용하는 이유와 그 특징3.5 One－sample t－test와 Paired t－test3.6 F－분포의 정의3.7 여러 그룹에 대한 데이터 비교3.8 Two－sample t－test3.9 t－test의 전제 조건3.10 F－test를 통한 분산의 확인3.11 적합한 통계 방식을 결정하기3.12 신뢰 구간(Confidence interval)● Chapter 04 일원 분산분석(One－way ANOVA)4.1 명제와 논리4.2 다중 비교(Multiple comparison)의 문제점4.3 그냥 없다고 생각하면 안 되는가?4.4 요인(Factor)과 수준(Level)4.5 ANOVA의 구조4.6 One－way ANOVA의 가정과 용어4.7 One－way ANOVA의 통계 검정4.8 One－way ANOVA의 p－value 계산4.9 자유도란 도대체 무엇인가4.10 One－way ANOVA의 예시4.11 사후 분석(Post hoc analysis)4.12 Intra－Ocular Trauma Test4.13 간편한 사후 검정: Bonferroni correction4.14 Repeated measures ANOVA의 필요성4.15 Repeated measures ANOVA의 계산4.16 Repeated measures ANOVA의 예시4.17 구형성 가정(Sphericity assumption)4.18 결측치(Missing data)의 처리● Chapter 05 이원 분산분석(Two－way ANOVA)5.1 Two－way ANOVA의 구조5.2 Two－way ANOVA 계산의 의미5.3 Two－way ANOVA의 자유도5.4 Two－way ANOVA의 예시5.5 교호작용이 유의미한 경우5.6 Two－way Repeated measures ANOVA5.7 Factorial ANOVA● Chapter 06 회귀 분석(Regression Analysis)6.1 데이터의 종류와 그에 따른 통계 검정6.2 상관성과 인과성6.3 Anscombe’s quartet6.4 선형 관계(Linear relationship)6.5 기울기와 절편의 추정6.6 (참고) 왜 오차의 절댓값이 아닌 제곱을 최소화하는가?6.7 기울기의 통계적 유의미성6.8 회귀의 자유도와 F－test6.9 회귀를 시행한 후 확인해야 할 것6.10 오목함수와 볼록함수6.11 차수를 활용한 변환6.12 상관계수와 회귀계수● Chapter 07 고급 회귀(Advanced Regression)7.1 다중회귀 분석(Multiple regression analysis)7.2 회귀를 행렬로 표현하기7.3 회귀계수에 대한 t－test7.4 Variance Inflation Factor(VIF)7.5 교호작용(Interaction)과 2차식 모델(Quadratic model)7.6 일반화 선형 모델과 비선형 모델7.7 Logistic regression7.8 Stepwise model selection7.9 모델을 만드는 원리7.10 ANCOVA● Chapter 08 비모수분석(Non－Parametric Tests)8.1 점 4개로 0에 가까운 p－value 만들기8.2 정규성 검정에 대한 고찰8.3 첨도(Kurtosis)와 왜도(Skewness)8.4 카이제곱 검정법8.5 Rank sum test(Mann－Whitney U test)8.6 Wilcoxon signed－rank test8.7 ANOVA를 대신하는 비모수 검정법● Chapter 09 문제 및 사례