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Chapter 01 통계분석을 위한 기초지식 1. 변수의 주요 개념 2. 척도의 이해 3. 가설과 유의수준 Chapter 02 SPSS Statistics의 기본 메뉴의 이해하기 1. SPSS Statistics 기본화면 2. SPSS Statistics 기본메뉴 Chapter 03 코딩과 데이터 다루기 1. 데이터의 코딩 2. 코딩 변경하기 3. 변수계산 Chapter 04 기초통계분석 1. 빈도분석 2. 교차분석 3. 다중응답 4. 기술통계 Chapter 05 요인분석 및 신뢰도 분석 1. 요인분석 2. 신뢰도 분석 Chapter 06 t검정(t-test) 1. 대응표본 t검정 2. 독립표본 t검정 Chapter 07 분산분석(ANOVA) 1. 일원분산분석(One-way-ANOVA) 2. 이원분산분석(Two-way-ANOVA) 3. 반복측정 분산분석(repeated measures ANOVA) Chapter 08 상관관계분석 1. Pearson 상관관계분석 Chapter 09 회귀분석 1. 단순회귀분석 2. 다중회귀분석 3. 더미회귀분석 4. 통제회귀분석 5. 위계적 회귀분석 6. 매개회귀분석 7. 조절회귀분석 Chapter 10 PROCESS macro 1. 매개효과분석 2. 조절효과분석 3. 직렬 다중매개분석 4. 조건부 과정분석·조절된 매개와 매개된 조절분석 |
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이 책은 리서치 회사를 운영하며, 기업과 대학원에서 연구방법론, SPSS 통계 수업을 진행하면서 얻은 경험을 반영해서 저술한 책입니다. 여러 해 강의를 진행하면서 특히, 통계 비전공자들이 논문 작성을 위해서 의욕을 갖고 SPSS 통계 분석 강의에 참여했지만, 처음 접하는 통계 분석 강의를 따라오지 못하고 중간에 포기하거나 심지어 논문 작성과 학위 과정에 큰 차질을 빚는 경우를 많이 보았습니다. 안타깝고 아쉬운 마음에 어떻게 하면 통계 비전공자들도 쉽게 SPSS를 활용하여 분석을 진행하고 이를 논문에 빠르고 쉽게 반영할 수 있을지 고민을 해왔습니다.
저자는 이런 문제를 해결하기 위해서 먼저 복잡하고 다양한 커리큘럼을 세분화하고 재구성하였습니다. 이렇게 재구성한 커리큘럼으로 통계 비전공자들을 대상으로 몇 년간 SPSS 통계 분석 교육을 진행하였습니다. 강의하면서 통계 비전공자들도 아주 쉽게 이해하고 무리 없이 잘 따라오는 커리큘럼들만을 다시 간추리고 정리 요약한 내용을 담은 게 바로 이 책입니다. 한 마디로 이 책은 기업과 대학원 강의, 통계 분석 업무를 진행한 지난 10여 년의 생생한 경험과 고민 그리고 그 해결책을 바탕으로 중요한 핵심만을 본서에 담기 위해 많은 공과 노력을 기울였습니다. 이 책의 또 다른 핵심은 Ohio 주립대학교 Andrew F. Hayes 심리학과 교수가 PROCESS macro를 통해 제시한 여러 통계모형 중 논문 작성 시 활용도가 높은 조절/매개/다중매개/조절된 매개/매개된 조절분석의 내용을 수록한 것입니다. 이를 통해 매개 분석의 최신 기법인 부트스트랩 방법과 조절분석의 최신 기법인 Johnson-Neyman 방법을 더욱더 쉽게 이해하고 논문에 활용할 수 있습니다. |