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▶ 이 책은 사회과학 조사방법에 대해 다룬 도서입니다. 사회과학 조사방법의 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

[PART 1] 사회과학조사의 개념

[CHAPTER 1] 사회과학과 과학적 조사 (Social Science and Scientific Research)

1절 : 사회과학 (Social Science)

2절 : 과학의 의미 (Meaning of Science)
- 과학의 정의 (Definition of Science)
- 과학의 목적 (Objective of Science)
- 과학과 상식 (Science and Common Sense)

3절 : 과학적 조사 (Scientific Research)
- 과학적 조사의 정의 및 특징 (Deifinition and Characteristics of Scientific Research)
- 과학적 조사의 논리체계 (Logical System of Scientific Research)


[CHAPTER 2] 사회과학조사 (Social Science Research)

1절 : 사회과학조사의 정의 (Deifinition of Social Science Research)

2절 : 사회과학조사 절차 (Process of Social Science Research)
- 사회과학 조사문제 (Social Science Research Problem)
- 이론 (Theory)
- 가설 (Hypothesis)
- 개념과 구성개념 (Concept and Construct)
- 정의 (Definition)


[CHAPTER 3] 사회과학조사의 종류와 실험설계 (Types of Social Science Research and Experimental Design)

1절 : 사회과학조사의 종류 (Types of Social Science Research)
- 탐색조사 (Exploratory Research)
- 기술조사 (Descriptive Research)
- 인과조사 (Causal Research)

2절 : 사회과학조사를 위한 실험설계 (Experimental Design for Social Science Research)
- 실험설계의 개념
- 실험설계의 기본요소 (Basic Elements of Experimental Design)
- 실험설계의 종류 (Types of Experimental Design)
- 실험의 타당성 (Validity of Experiment)


[CHAPTER 4] 사회과학조사의 실행 (Practice of Social Science Research)

1절 : 사회과학조사 실행과정 (Practice Course of Social Science Research)

2절 : 사회과학조사 실행계획수립 (Establishing Action Plans for Social Science Research)


[CHAPTER 5] 자료수집 (Data Collection)

1절 : 자료수집방법 (Data Collecting Method)
- 의사소통법 (Communication Method)
- 관찰법 (Observation Method)

2절 : 설문지를 이용한 자료수집 (Data Collection using Questionnaire)
- 설문지 작성 (Questionnaire Development)
- 자료수집 (Data Collection)
- 자료분석 (Data Analysis)

3절 : 온라인조사 (Online Survey)
- 온라인서베이 (Online Survey)


[CHAPTER 6] 표본선정 (Sampling)

1절 : 표본선정 (Sampling)
- 전수조사와 표본조사 (Complete Enumeration Survey and Sample Survey)
- 표본추출과정 (Sampling Process)

2절 : 오류 (Error)
- 표본오류 (Sampling Error)
- 비표본오류 (Non-sampling Error)
- 표본크기와 오류의 관계 (Relationship between Sample Size and Error)


[PART 2] 사회조사를 위한 통계

[CHAPTER 7] 자료와 척도 (Data and Scales)

1절 : 자료와 측정 (Data and Measurement)
- 자료 (Data)

2절 : 척도 (Scales)
- 명목척도 (Nominal Scale)
- 서열척도 (Ordinal Scale)
- 등간척도 (Interval Scale)
- 비율척도 (Ratio Scale)
- 척도의 특징 (Characteristics of Scale)

3절 : 측정과 변수 (Measurement(Scaling) and Variables)
- 측정과 측정방법 (Measurement and Scaling Technique)
- 변수 (Variable)


[CHAPTER 8] 확률변수와 확률분포 (Random Variable and Probability Distribution)

1절 : 확률변수 (Random Variable)
- 확률변수의 정의 (Definition of Random Variable)
- 확률변수의 종류 (Types of Random Variable)

2절 : 확률분포 (Probability Distribution)
- 확률분포의 정의 (Definition of Probability Distribution)
- 확률분포의 종류 (Types of Probability Distribution)

3절 : 중심극한정리 (Central Limit Theorem)
- 표본분포 (Sampling Distribution)
- 중심극한정리 (Central Limit Theorem)


[CHAPTER 9] 추정과 가설검정 (Estimation and Hypothesis Test)

1절 : 추정 (Estimation)
- 추정의 기본개념 (Concept of Estimation)
- 구간추정 (Interval Estimation)
- 표본의 크기 (Sample Size)

2절 : 가설검정 (Hypothesis Test)
- 가설 (Hypothesis)
- 가설검정의 개념 (Concept of Hypothesis Test)
- 가설검정의 절차 (Procedure of Hypothesis Test)
- 가설검정의 오류 (Errors in Hypothesis Test)
- 대표적인 가설검정의 종류 (Types of Typical Hypothesis Tests)


[CHAPTER 10] 모집단에 대한 가설검정 (Hypothesis Test of Population)

1절 : 모집단의 평균에 대한 가설검정 (Hypothesis Test of Population Mean)
- 단일 모집단평균에 대한 가설검정 (One sample t-test)
- 쌍체비교 (Paired Samples t-test)
- 두 모집단평균에 대한 가설검정 (Two samples t-test)

2절 : 모집단의 분산에 대한 가설검정 (Hypothesis Test about Population Variance)
- 단일 모집단분산에 대한 가설검정 (Chi-Square test)
- 두 모집단분산에 대한 가설검정 (F-Test)


[CHAPTER 11] 연관성 분석 (Association Analysis)

1절 : 상관분석 (Correlation Analysis)
- 상관분석의 정의 (Definition of Correlation Analysis)
- 공분산을 이용한 상관관계분석 (Correlation Analysis using Covariance)
- 상관계수를 통한 상관관계 파악 (Understanding Correlation using
- 서열척도로 측정된 변수들 간의 상관분석 (Correlation Analysis of Ordinal Scaled Variables)
- 편상관분석 (Partial Correlation Analysis)

2절 : 교차분석 (Cross Tabulation Analysis)
- 교차분석의 정의 (Definition of Cross Tabulation Analysis)
- 교차분석의 알고리즘 (Algorithm of Cross Tabulation Analysis)
- 교차분석 절차 (Procedure of Cross Tabulation Analysis)
- 교차분석 사례 (Example of Cross Tabulation Analysis)


[CHAPTER 12] 분산분석 (ANOVA : Analysis of Variance)

1절 : 분산분석의 개념 (Concept of ANOVA)
- 분산분석의 정의 (Definition of ANOVA)
- 왜 분산분석인가? (Why is it called Analysis of Variance?)
- 분산분석의 가정 (Assumption of ANOVA)
- 분산분석의 종류 (Types of ANOVA)

2절 : 일원분산분석 (One-Way ANOVA)
- 일원분산분석의 개념 (Concept of One-Way ANOVA)
- 일원분산분석의 사례 (Example of One-Way ANOVA)

3절 : 이원분산분석 (Two-Way ANOVA)
- 주효과 검정만이 가능한 이원분산분석 (Two-Way ANOVA only for Main Effect Test)
- 주효과와 상호작용효과 검정이 가능한 이원분산분석 (Two-Way ANOVA for Main Effect Test and Interaction Effect Test)


[CHAPTER 13] 회귀분석 (Regression Analysis)

1절 : 회귀분석 (Regression Analysis)
- 회귀와 회귀분석 (Regress and Regression Analysis)
- 회귀분석의 종류 (Types of Regression Analysis)
- 회귀분석의 전제조건 (Precondition of Regression Analysis)

2절 : 단순회귀분석 (Simple Regression Analysis)
- 최소자승법을 이용한 회귀식 모형의 도출 (Regression Model Deduced by Least-Squares Method)
- 회귀선의 설명력 (Exploratory Power of Regression Line)
- 회귀식 모형의 적합도분석 (Goodness of Fit Analysis of Regression Model)

3절 : 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)
- 다중회귀분석의 기본개념 (Basic Concept of Multiple Regression Analysis)
- 독립변수의 유의성과 중요성 평가 (Significance and Importance Evaluation of Independant Variable)
- 유용한 독립변수의 선택방법 (Selection Method of Significant Independant Variable)

4절 : 더미변수를 이용한 회귀분석 (Dummy Variable Regression)

5절 : 비선형회귀분석 (Non-linear Regression Analysis)
- 독립변수의 변환 (Transformation of Independant Variable)
- 종속변수의 변환 (Transformation of Dependant Variable)
- 독립변수와 종속변수의 변환 (Transformation of Independant Variable and Dependant Variable)


[CHAPTER 14] 요인분석 (Factor Analysis)

1절 : 요인분석 개관 (Overview of Factor Analysis)
- 요인분석의 정의 및 목적 (Overview of Factor Analysis)
- 요인분석을 위한 자료 (Data for Factor Analysis)
- 요인분석의 종류 (Type of Factor Analysis)

2절 : 요인분석 알고리즘 (Algorithm of Factor Analysis)
- 요인추출방법 (Factor Extraction Method)
- 추출할 요인수 결정 (Decision on the Number of Factors Extracted)
- 요인 축의 회전 (Rotation of Factor Axes)
- 요인분석 결과 해석 (Interpretation of Factor Analysis Result)
- 요인분석에 대한 질의응답 (Questions and Answers about Factor Analysis)

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