품목정보
발행일 | 2011년 08월 24일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 728쪽 | 188*254*40mm |
ISBN13 | 9788964061718 |
ISBN10 | 8964061713 |
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발행일 | 2011년 08월 24일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 728쪽 | 188*254*40mm |
ISBN13 | 9788964061718 |
ISBN10 | 8964061713 |
추천사 역자 서문 서문 1장 통계학과 커뮤니케이션 과학 1.1 환영사 1.2 왜 과학을 하는가? 1.3 과학적 연구의 가정과 철학 1.4 통계적 단어의 형성 1.5 과학적 연구에서 통계학의 역할 1.6 요약 2장 측정의 본질 2.1 측정 개념 2.1.1 측정 방법 2.1.2 조작화 2.1.3 측정 수준 2.1.4 측정 정밀도 2.1.5 질적 데이터 vs. 양적 측정 2.2 측정의 질 2.2.1 측정 신뢰도 2.2.2 측정 타당도 2.3 요약 3장 표본추출 3.1 모집단 추론 3.1.1 [리터러리 다이제스트] 여론조사: 모집단 추론에 실패하다 3.1.2 대표화를 통한 모집단 추론 3.2 표본추출 방법 3.2.1 비확률 표본추출 3.2.2 확률 표본추출 3.3 비확률 표본추출은 정말로 그렇게 나쁜가? 3.4 요약 4장 데이터 설명과 시각화 4.1 데이터에 대한 그래프와 표식 설명 4.1.1 빈도표 4.1.2 히스토그램 4.1.3 분포의 형태 설명 4.2 중심경향성 측도 4.2.1 최빈값 4.2.2 중간값 4.2.3 산술적 평균 4.2.4 중심경향성 측도 선택하기 4.3 변화 측도 4.3.1 범위와 사분위 범위 4.3.2 표준편차 4.3.3 분산 4.4 왜도와 첨도 수량화하기 4.5 또 다른 그래픽 도구: 상자 도표 4.6 표준화 4.7 양적 변인 간 연관성 설명 4.7.1 피어슨 상관계수 4.7.2 연관성의 대안 측도 4.7.3 상관관계를 해석할 때 주의할 점 4.8 상관성의 시각화: 산포도 4.9 기술적인 집단 비교 4.10 데이터 선별과 결측 데이터 4.11 일반적인 상징적 기호법 소개하기 4.12 요약 5장 확률의 본질 5.1 확률 정의하기 5.2 확률의 법칙 5.2.1 확률의 덧셈 법칙 5.2.2 확률의 곱셈 법칙 5.3 확률분포 5.3.1 이항 확률분포 5.3.2 정규 확률분포 5.3.3 체비체프의 정리(Chebychev’s Theorem) 5.4 무작위 변인과 기댓값 5.5 요약 6장 신뢰도 평가와 수량화 6.1 고전적 검증 이론 6.1.1 요소들로 측정 분할하기 6.1.2 고전적 검증 이론에서 신뢰도 정의 6.2 양적 측정에 대한 신뢰도 추정하기 6.2.1 시간 경과에 따라 반복된 측정에서 신뢰도 추정하기 6.2.2 지표값의 내적 일관성에서 신뢰도 추정하기 6.2.3 방법의 또는 측정의 신뢰도? 6.3 주관적인 범주 판단의 신뢰도 6.3.1 홀스티 방법 6.3.2 우연 동의에 대한 수정: 스콧 (Scott’s )와 코헨 (Cohen’s ) 6.3.3 동의 지표 사용하기 6.4 얼마나 높아야 충분히 높은 것인가? 6.5 요약 7장 모수 추정 7.1 추정 이론 7.1.1 표본추출 분포 7.1.2 표본 평균의 표본추출 분포 속성 7.1.3 특정한 표본 평균을 얻을 확률 도출하기 7.2 구간 추정 7.2.1 신뢰구간 7.2.2 구간 추정으로의 더욱 현실적인 접근 7.2.3 신뢰도와 정밀도 간 관계 7.2.4 재방문한 표본 평균 확률 계산하기 7.2.5 편의 표본에서 도출한 구간 추정 7.3 모집단 비율 추정하기 7.4 신뢰구간 부트스트래핑 7.5 요약 8장 가설 검증 개념 8.1 가설 검증 단계 8.1.1 단계 1: 연구가설 또는 문제를 통계적인 가설로 치환하라 8.1.2 단계 2: 얻은 결과를 수량화하라 8.1.3 단계 3: -값을 도출하라 8.1.4 단계 4: 영가설과 대안가설 중 하나를 선택하라 8.1.5 단계 5: 실질적인 용어로 검증 결과를 해석하라 8.2 모집단 비율에 대한 가설 검증하기 8.2.1 비방향적 (‘양쪽-꼬리’) 가설 검증하기 8.2.2 방향적 (‘한쪽-꼬리’) 가설 검증하기 8.3 결정 오류, 검증력, 그리고 타당도 8.3.1 제1종 오류, 제2종 오류, 그리고 제3종 오류 8.3.2 통계적 검증의 타당도와 검증력 8.4 가설 검증 또는 신뢰구간 8.5 요약 9장 단일 평균에 대한 가설 검증하기 9.1 일-표본 9.1.1 단일 평균에 대한 방향적 가설 검증하기 9.1.2 비방향적 가설 검증하기 9.1.3 컴퓨터를 이용한 일-표본 9.1.4 통계적 가정 9.1.5 큰 표본 vs. 작은 표본 9.1.6 신뢰구간 9.1.7 -값 부트스트래핑 9.2 대응 응답 평균 간 비교하기 9.2.1 대응-표본 9.2.2 비무작위 표본에서 대응-표본 추론 9.3 요약 10장 두 독립 집단 비교하기 10.1 독립 집단 10.1.1 합동분산 접근 10.1.2 웰치-사털드와이트 접근(The Welch-Satterthwaite Approach) 10.1.3 조건적인 결정 규칙 10.1.4 베렌스-피셔 문제(The Behrens-Fisher Problem) 10.1.5 정규성 가정 위배 10.1.6 평균 차이에 대한 신뢰구간 10.1.7 신뢰구간과 -값 부트스트래핑 10.1.8 효과 크기 10.2 변화량에서 집단 차이 검증하기 10.2.1 레빈 검증(Levene’s Test) 10.2.2 브라운-포사이드 검증(The Brown-Forsythe Test) 10.2.3 -비율 검증: 피해야 할 검증 10.3 비무작위 표본에서 두 집단 비교하기 10.3.1 우연의 무작위 지정 모델 10.3.2 무작위 표본추출 또는 무작위 지정 없는 추론 10.4 추론에 대한 명확한 사고하기 10.5 두 독립 비율 비교하기 10.6 요약 11장 범주 변인에 대한 일캺 검증 11.1 빈도 분포에 대한 가설 검증하기 11.1.1 동일한 상대 빈도에 대한 가설 검증하기 11.1.2 관찰 빈도의 기대에 대한 적합도 검증하기 11.1.3 통계적 가정 11.1.4 11.1.5 과정 추론에 대한 적합도 검증하기 11.2 2개의 범주 변인 간 연관성 11.2.1 11.2.2 11.2.3 대안 검증: 독립적 비율에 대한 11.2.4 11.2.5 큰 표에서 독립성 검증하기 11.2.6 어떤 크기의 표에서 연관성 수량화하기 11.3 요약 12장 단순 선형 회귀분석 12.1 단순 선형 회귀모델 12.1.1 단순 회귀선 12.1.2 최소 자승 기준 12.1.3 추정의 표준오차 12.1.4 표준화 회귀 방정식 12.1.5 회귀모델에 의해 설명된 분산 12.1.6 잔차에 대한 부가적인 것 12.1.7 데이터로부터 떨어진 외삽의 위험 12.2 선형 회귀에서 모집단 추론 12.2.1 모집단 회귀계수에 대한 가설 검증하기 12.2.2 에 대한 신뢰구간 12.2.3 모집단 상관관계 관점에서 추론을 재구성하기 12.2.4 통계적 가정 12.3 비무작위 표본에서 추론: 순열 검증 12.4 영향력이 있는 케이스 탐지하기 12.4.1 거리, 레버리지, 그리고 영향력 12.4.2 케이스 하나를 제외했을 때 모델 변화로서의 영향 12.5 요약 13장 다중 선형 회귀분석 13.1 다중 회귀분석 모델 13.2 다변량 연관성에 대한 수량화와 검증하기 13.2.1 다변량 연관성 지표로서 13.2.2 평균 추정 오차 13.2.3 다변량 연관성에 대한 모집단 추론 13.2.4 수정 13.3 부분 연관성 13.3.1 실험적 통제 vs. 통계적 통제 13.3.2 두 변인 간 연관성을 생산할 수 있는 메커니즘 13.3.3 부분 연관성 측도 13.3.4 편 vs. 준편 상관관계 13.3.5 표준화 부분 회귀계수 13.3.6 부분 연관성 측도에 대한 추론 13.3.7 부분 연관성에 대한 측정의 신뢰구간 13.3.8 통계적 추론에 대한 가정과 영향력 있는 케이스 탐지하기 13.4 세트형 부분 연계성과 위계적 회귀분석 13.4.1 세트형 편 그리고 준편 상관관계 13.4.2 과 계산하기 13.4.3 세트형 부분 연관성 측도에 대한 추론 13.4.4 예측변인에 대한 회귀 통계량 해석하기 13.5 모델링과 비선형성 검증하기 13.5.1 제2차 회귀모델 13.5.2 제2차 회귀모델에서 회귀계수 해석하기 13.6 다중 회귀분석에서 다양한 사안 13.6.1 인과성에 대한 재고찰 13.6.2 회귀분석에 필요한 케이스 숫자 13.6.3 다중공선성(Multicollinearity) 13.6.4 회귀모델에 포함될 예측변인 선택하기 13.6.5 예측변인의 ‘상대적 중요성’ 13.6.6 측정 오차의 영향 13.6.7 범주, 서열, 그리고 한계가 있는 결과변인 13.7 요약 14장 분산의 단일 요인분석 14.1 분산분석 14.1.1 결과변인을 변화량 출처로 분할하기 14.1.2 의 전체, 집단-간, 그리고 집단-내 변화량 14.1.3 14.1.4 근본적인 통계 이론 14.1.5 분산분석의 통계적 가정 14.1.6 합동분산 14.1.7 효과 크기 수량화하기 14.1.8 왜 다중 14.1.9 비무작위 표본에 대한 추론 14.2 쌍벌 평균 비교 14.2.1 다중 검증 문제의 재등장 14.2.2 본페로니 수정(The Bonferroni Correction) 14.2.3 홈의 순차 거절 방법(Holm’s Sequential Rejection Method) 14.2.4 게임스-호웰 방법(The Games-Howell Method) 14.2.5 합동 오차 용어 사용하기 14.3 초점화 대조 14.3.1 초점화 14.3.2 대조 계수 14.3.3 쉬페 검증(Scheffe’s Test) 14.4 다중 회귀의 특별한 케이스인 분산분석 14.4.1 회귀분석을 위한 범주변인 코딩하기 14.4.2 회귀분석을 사용한 총괄 영가설 검증하기 14.4.3 회귀모델 해석하기 14.5 다중 집단 비교에 대한 일부 논쟁 14.5.1 계획 vs. 비계획 비교: 수정하거나 하지 않는 것? 14.5.2 다중 검증 문제에 대해 우리는 다소 변덕스러운가? 14.5.3 우리는 정말로 분산분석을 필요로 하는가? 14.6 요약 15장 공분산 분석: 통계적 통제를 하는 분산분석 15.1 다중 회귀분석으로서의 공분산 분석 15.1.1 회귀분석을 이용한 공분산 분석 실행하기 15.1.2 공분산 분석에서 변인 15.1.3 효과 크기 측도 15.1.4 수정 평균 15.1.5 수정 평균 간 초점화 대조 15.1.6 통계적 가정 15.1.7 다중 공변량 15.2 실험 설계에서 공분산 분석 15.2.1 실험처치에 의해 영향을 받지 않는 변인 통제하기 15.2.2 실험처치에 의해 영향을 받는 변인 통제하기 15.2.3 매개(Mediation) 15.3 요약 16장 상호작용 16.1 커뮤니케이션 연구와 이론에서 상호작용 16.2 분산의 요인분석 16.2.1 균형요인설계에서 16.2.2 주 효과와 상호작용 효과 16.2.3 16.2.4 요인 분산분석과 불균형 설계 16.2.5 요인 분산분석에서 상호작용 탐색하기 16.2.6 효과 크기 수량화하기 16.3 중재된(Moderated) 다중 회귀분석 16.3.1 이항변인과 양적변인 간 상호작용 16.3.2 2개의 양적변인 간 상호작용 16.3.3 양적변인과 다중 범주변인 간 상호작용 16.3.4 예측변인의 평균 중심화 16.3.5 회귀계수 차이 vs. 상관관계 차이 16.3.6 공변량의 통계적 통제 16.3.7 중재된 다중 회귀분석 모델에서 필요한 용어 16.3.8 중재를 검증하는 하위집단 분석의 위험 16.4 상호작용 수색 간소화하기 16.5 상호작용 검증 이전에 범주화는 왜 안 되는가? 16.5.1 범주화 오류 16.5.2 더 작은 표본 크기와 감소한 통계 검증력 16.5.3 거짓인 통계 유의도 16.5.4 연구결과를 반복하는 데 인위적 실패 16.5.5 범주화는 합리적일 때가 있는가? 16.6 요약 부록 부록 A: 오른쪽-꼬리 정규 확률에 대한 표 부록 B: 오른쪽-꼬리 임계값 에 대한 표 부록 C: 오른쪽-꼬리 임계값 에 대한 표 부록 D1: 임계율 에 대한 표 부록 D2: 임계율 에 대한 표 참고문헌 찾아보기 |
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