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「SPSS 아카데미」 『통계조사분석』. 통계 이론이 어려워 통계를 사용하지 못해온 사람들을 위해 저술된 것이다. SPSS를 사용하여 쉽게 데이터를 통계조사분석할 수 있도록 구성했다.

국내의 통계학 강의는 주로 이론 중심으로 이루어져 왔다. 거의 모든 통계서적들이 이론을 설명하는 데 치우쳐 있기 때문에, 통계학을 전공하는 사람들이나 전공하지 않는 사람들에게 통계학을 배우고 통계분석기법을 익히는 것이 매우 공허하고 머리 아픈 일이었으며, 이론을 이해할 지라도 실제 적용할 때 많은 어려움을 느낀다. 따라서 통계자료분석을 절실히 필요로 하면서도 통계분석을 가까이 하지 못하는 경우가 많았다. 사실 통계분석법을 활용하기 위해서 모든 사람이 통계이론에 숙달할 필요는 없습니다. 통계이론가가 아닌 일반적인 분석자들은 통계의 기본원리와 SPSS 사용법을 숙지하고 결과를 옳게 해석하는 지식을 배우는 것으로 충분하다. 이러한 관점에서 SPSS는 분석자에게 보다 쉽게 통계분석에 접근할 수 있는 다양한 방법 및 분석도구들을 제공하고 있습니다. [참고로 SPSS사는 최근 예측적 분야를 강화하여 제품명을 PASW(Predictive Analytics Software) Statistics로 변경하였다. 기존 SPSS 이용자들과 새롭게 통계학에 입문하는 이들의 혼란을 막기 위하여 이 책에서는 SPSS와 PASW를 병기하여 표기하였다.] 이 책은 통계가 어려워 제대로 사용하지 못하던 많은 사람들이 SPSS를 사용하여 손쉽게 자신의 데이터를 분석하고, 통계자료를 정보로서 활용할 수 있도록 기획되었다. 이 책을 통해 보다 짧은 시간과 적은 노력으로 누구나 전문적인 통계조사 분석가가 될 수 있으리라 확신한다.

1장 SPSS(PASW Statistics)의 기초 개념
1.1 PASW Statistics 18 설치하기
1.2 SPSS의 실행 및 옵션 설정
1.3 데이터 편집기의 구성
1.4 도구모음의 이동
1.5 SPSS 분석의 기본 절차
1.6 데이터 파일의 구조
1.7 데이터 시트
1.8 대화상자
1.9 PASW Statistics Viewer
1.10 피벗표의 수정
1.11 도표 편집기
1.12 SPSS의 창 종류
1.13 윈도용 SPSS의 취급 파일
1.14 SPSS 시스템 환경 설정

2장 데이터 준비
2.1 예제 설문조사
2.2 새로운 데이터 파일의 작성
2.3 엑셀 파일의 읽기
2.4 데이터베이스 파일의 읽기
2.5 텍스트(아스키) 데이터 파일의 읽기
2.6 변수의 종류

3장 범주형 변수의 기초 분석
3.1 빈도분석
3.2 빈도분석: 통계량
3.3 빈도분석: 도표
3.4 빈도분석: 형식
3.5 교차분석
3.6 교차분석: 통계량
3.7 교차분석: 셀 출력
3.8 교차분석: 표 형식

4장 연속형 변수의 기초 분석
4.1 기술통계값의 개요
4.2 기술통계분석
4.3 기술통계: 옵션
4.4 탐색적 데이터 분석
4.5 데이터 탐색: 통계량
4.6 데이터 탐색: 도표
4.7 데이터 탐색: 옵션
4.8 집단별 평균분석
4.9 집단별 평균분석: 옵션

5장 통계보고서 출력
5.1 케이스 요약 보고서
5.2 통계표의 개요
5.3 통계표의 작성 기초
5.4 통계표의 작성 확장
5.5 다중응답문항의 코딩
5.6 이분법으로 코딩된 다중응답 변수
5.7 중복법으로 코딩된 다중응답 변수
5.8 다중응답 변수의 교차분석

6장 출력결과 다루기
6.1 PASW Statistics Viewer
6.2 피벗표
6.3 다른 응용 프로그램과 개체 공유

7장 그래프 작성
7.1 그래프의 작성 개요
7.2 막대도표의 작성
7.3 선도표의 작성
7.4 영역도표의 작성
7.5 원도표의 작성
7.6 산점도의 작성
7.7 도표의 수정
7.8 도표 양식의 사용

8장 데이터 변환
8.1 데이터 변환의 개요
8.2 새로운 변수 계산
8.3 변수값의 코딩변경
8.4 연속형 변수의 범주화
8.5 변수값의 자동 코딩변경
8.6 빈도변수 생성
8.7 순위변수 생성
8.8 케이스 정렬
8.9 가중값 부여
8.10 케이스 선택
8.11 파일 합치기: 케이스 추가
8.12 파일 합치기: 변수 추가
8.13 파일분할
8.14 데이터 통합

9장 갈증해소음료 개발 Case Study
9.1 일반적 배경
9.2 조사 배경 및 조사 대상
9.3 데이터 수집, 코딩 및 입력
9.4 조사 목적 및 조사 항목
9.5 데이터 분석 절차
9.6 데이터 분석 결과

10장 통계적 가설검정
10.1 가설검정의 개요
10.2 가설의 설정
10.3 검정통계량
10.4 유의수준과 기각역
10.5 대립가설과 기각역
10.6 제1종 오류와 제2종 오류
10.7 유의수준과 p 값

11장 평균의 비교(T 검정)
11.1 T 검정의 개요
11.2 독립표본 T 검정
11.3 대응 2표본 T 검정
11.4 연습 문제

12장 일원배치 분산분석
12.1 확률화 실험의 개요
12.2 일원배치 분산분석의 개요
12.3 일원배치 분산분석의 예
12.4 사후분석
12.5 연습 문제

13장 이원배치 분산분석
13.1 이원배치 분산분석의 개요
13.2 이원배치 분산분석의 예
13.3 상호작용 효과가 존재하는 경우
13.4 연습 문제

14장 비모수검정
14.1 비모수검정의 개요
14.2 독립인 표본의 Mann.Whitney 검정
14.3 대응표본에 대한 부호검정
14.4 Kruskal.Wallis의 일원배치 분산분석
14.5 연습 문제

15장 카이제곱검정
15.1 카이제곱검정
15.2 결합도의 측정
15.3 연습 문제

16장 상관분석(Correlation Analysis)
16.1 상관분석
16.2 산점도
16.3 상관계수
16.4 연습 문제

17장 회귀분석(Regression Analysis)
17.1 회귀분석의 개요
17.2 단순선형 회귀선의 유도
17.3 단순선형회귀모형의 추론
17.4 단순선형회귀모형의 적합도 검토
17.5 회귀진단
17.6 다중회귀모형
17.7 독립변수의 선택

18장 다변량 통계분석의 개요
18.1 다변량 통계분석이란?
18.2 다변량 통계분석의 분류
18.3 유사성 및 상이성 행렬
18.4 고유값과 고유벡터

19장 판별분석(Discriminant Analysis)
19.1 판별분석이란?
19.2 판별분석에 사용되는 변수들의 특성
19.3 판별분석의 가정 사항
19.4 판별분석의 과정
19.5 은행 신용도 판별분석
19.6 연습 문제

20장 요인분석(Factor Analysis)
20.1 요인분석이란?
20.2 요인분석의 목적
20.3 요인분석의 용어
20.4 요인분석의 선행조건
20.5 요인분석의 과정
20.6 시리얼 시장 조사 예제
20.7 연습 문제

21장 군집분석(Cluster Analysis)
21.1 군집분석이란?
21.2 군집분석의 절차
21.3 설명변수의 선정
21.4 유사성 거리의 측정방법
21.5 군집의 유형
21.6 군집화 방법
21.7 미국 맥주의 군집화
21.8 연습 문제

22장 신뢰도분석(Reliability Analysis)
22.1 척도화란?
22.2 신뢰도(Reliability)란?
22.3 리커트(Likert) 척도화 방법
22.4 대학생 PC 만족도의 신뢰도분석
22.5 연습 문제

23장 다차원척도법(Multidimensional Scaling)
23.1 9대 도시의 위치화
23.2 14가지 승용차의 위치화
23.3 연습 문제

24장 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)
24.1 컨조인트 분석이란?
24.2 컨조인트 분석의 절차
24.3 컨조인트 분석의 예
24.4 연습 문제

25장 최적화 척도법(Optimal Scaling)
25.1 최적화 척도법의 개요
25.2 대응일치분석(ANACOR)
25.3 다중 대응일치분석(MCA)
25.4 범주형 주성분 분석(CatPCA)
25.5 비선형 정준상관분석(OVERALS)
25.6 연습 문제