추가 적립 안내

통계분석 이론부터실무, 기초부터 고급통계까지!

행동과학, 사회과학 및 보건,간호학과 관련된 많은 학생들이나 연구자들은 통계분석이라는 수단을 통해 양적연구를 수행하고 있다. 하지만 수학이나 통계학을 전공하지 않은 사람들이 수학방정식 위주로 구성된 통계학 책을 이해한다는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 이런 연구자들을 위해 현실적으로 필요한 통계학 책은, 그 구성 내용이 수학적 접근이기보다는 개념적 설명 위주이면서 또한 실제로 자료를 어떻게 다루는지에 중점을 둔 것일 필요가 있다. Andy Field의 통계분석 책은 이 모두를 만족시킨다고 할 수 있다. 이 책은 이론부터실무, 기초부터 고급통계에 이르기까지 전반적인 내용을 포함하고 있다. 또한 다양하고 재미있는 주제의 자료를 사용해 통계분석을 어떻게 실시해야 하는지를 제시하고 있다. 그리고 실제로 자료를 분석할 때 생길 수 있는 골치 아픈 문제들을 어떻게 풀어나가야 하는 지에대한 여러 가지 방법을 제시해 주고 있는 것이 가장 큰 특징이라고 할 수 있다. 더 나아가 분석된 자료를 보고할 때, 어떻게 진술하고 기록해야 하는지에 대한 정보도 같이 제공하고 있다. 약 천 쪽에 달하는 분량의 이 책을 번역한다는 것은 많은 시간과 노력을 투자해야 한다는 것을 의미하기 때문에 역자들 역시 결코 쉬운 결정은 아니었다. 하지만 이 책은 많은 학생들과 연구자들에게 큰 도움이 될 것이라는 확신을 가졌기 때문에 한글 번역을 시도하게 된 것이다. 번역된 이 책이 앞으로 여러분의 통계분석과 연구논문 작성에 많은 도움이 될수 있기를 기대해본다.

▶ 이 책 A. FIELD 통계분석을 다룬 이론서입니다. A. FIELD 통계분석의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있도록 구성했습니다.

1. 왜 통계학을 배워야 하는가?
1.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
1.2. 무엇을 하려고 하는가? 1
1.2.1. 연구과정 1
1.3. 초기 관찰: 설명이 필요한 무엇인가를 찾기 1
1.4. 이론 생성 및 검증 1
1.5. 이론을 검증하기 위한 자료수집 1
1.5.1. 변수 1
1.5.2. 측정오차 1
1.5.3. 타당도와 신뢰도 1
1.5.4. 상관관계 연구방법 1
1.5.5. 실험연구방법 1
1.5.6. 무작위화 1
1.6. 자료분석 1
1.6.1. 도수분포 1
1.6.2. 분포의 중심 1
1.6.3. 분포의 산포성 1
1.6.4. 도수분포의 사용 1
1.6.5. 자료에 적합한 통계모형 1
1.7. 자료에 대한 보고 1
1.7.1. 연구결과의 발표 1
1.7.2. 자료 보고 방법 1
1.7.3. 간단한 원칙에 대한 안내 1
1.8. 개념에 대한 요약도 1
1.9. 다음 장은? 1
1.10. 주요 용어
1.11. 스마트 알렉스의 과제
1.12. 참고도서
2. 통계학을 이해하기 위한 기초 지식
2.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
2.2. 통계모형의 수립 1
2.3. 모집단과 표본 1
2.4. 통계모형 1
2.4.1. 통계모형으로서의 평균 1
2.4.2. 모형의 적합도 사정: 제곱합 및 분산 1
2.4.3. 모수 추정 1
2.5. 자료 이외에 알아두어야 할 것들 1
2.5.1. 표준오차 1
2.5.2. 신뢰구간 2
2.6. 연구문제 검증을 위한 통계모형의 사용 1
2.6.1. 귀무가설 유의성 검정 1
2.6.2. 귀무가설 유의성 검정(NHST)의 문제 2
2.7. 이론검증에 대한 현대적 접근 2
2.7.1. 효과크기 2
2.7.2. 메타분석 2
2.8. 통계모형의 보고 2
2.9. 개념에 대한 요약도 1
2.10. 다음 장은? 1
2.11. 주요 용어
2.12. 스마트 알렉스의 과제
2.13. 참고도서
3. IBM SPSS 사용
3.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
3.2. IBM SPSS 통계 버전 1
3.3. Windows와 MacOS 1
3.4. SPSS의 시작 1
3.5. 데이터 편집기 1
3.5.1. 데이터 편집창에 자료 입력하기 1
3.5.2. 변수 보기 1
3.5.3. 결측값 1
3.6. 자료 불러오기 1
3.7. SPSS 출력결과 창 1
3.8. SPSS 결과물 보내기 1
3.9. 명령문 편집기 3
3.10. 파일 저장하기 1
3.11. 파일 열기 1
3.12. 개념에 대한 요약도 1
3.13. 다음 장은? 1
3.14. 주요 용어
3.15. 스마트 알렉스의 과제
3.16. 참고도서
4. 도표를 이용한 자료탐색
4.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
4.2. 자료발표 기술 1
4.2.1. 좋은 그래프란? 1
4.2.2. 그래프 1
4.3. SPSS 도표 그리기 1
4.4. 히스토그램 1
4.5. 상자도표 1
4.6. 막대도표와 오차막대 1
4.6.1. 독립평균들에 대한 단순 막대도표 1
4.6.2. 독립평균들에 대한 수평누적 막대도표 1
4.6.3. 관련성 있는 평균들에 대한 단순 막대도표 1
4.6.4. 관련성 있는 평균에 대한 수평누적 막대도표 1
4.6.5. 혼합설계에 대한 수평누적 막대도표 1
4.7. 선도표 1
4.8. 관계에 대한 그래프: 산점도 1
4.8.1. 단순 산점도 1
4.8.2. 집단 산점도 1
4.8.3. 단순과 집단화 3차원 산점도 1
4.8.4. 산점도 행렬 1
4.8.5. 단순 점도표 또는 조밀도 1
4.8.6. 하락-선 그래프 1
4.9. 그래프 편집 1
4.10. 개념에 대한 요약도 1
4.11. 다음 장은? 1
4.12. 주요 용어
4.13. 스마트 알렉스의 과제
4.14. 참고도서
5. 편향의 위험성
5.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
5.2. 편향이란 무엇인가? 1
5.2.1. 가정 1
5.2.2. 이상값 1
5.2.3. 가법성과 선형성 1
5.2.4. 정규분포 1
5.2.5. 등분산성/분산의 동질성 2
5.2.6. 독립성 2
5.3. 편향을 점도표로 그리기 2
5.3.1. 이상값을 점도표로 그리기 2
5.3.2. 정규성 점도표 그리기 1
5.3.3. 선형성과 이분산성/분산 이질성의 점도표 2
5.4. 편향의 감소 2
5.4.1. 자료의 절삭 2
5.4.2. 윈저화 1
5.4.3. 로버스트 방법 3
5.4.4. 자료의 변환 2
5.5. 개념에 대한 요약도 1
5.6. 다음 장은? 1
5.7. 주요 용어
5.8. 스마트 알렉스의 과제
5.9. 참고도서
6. 비모수 모형
6.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
6.2. 비모수 검정은 언제 사용하나? 1
6.3. SPSS에서 비모수 검정의 일반적인 절차 1
6.4. 두 독립적인 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정과 맨-위트니 검정 1
6.4.1. 이론 2
6.4.2. 자료 입력과 탐색 1
6.4.3. SPSS를 사용한 맨-위트니 검정 1
6.4.4. 맨-위트니 검정의 결과물 1
6.4.5. 효과크기 계산 2
6.4.6. 결과 작성 1
6.5. 두 개의 연관된 조건의 비교: 윌콕슨 부호-순위 검정 1
6.5.1. 윌콕슨 부호-순위 검정의 이론 2
6.5.2. 분석하기 1
6.5.3. 환각제 집단의 결과물 1
6.5.4. 알코올 집단의 결과물 1
6.5.5. 효과크기 계산 2
6.5.6. 결과의 기술 1
6.6. 여러 독립 집단의 비교: 크러스칼-월리스 검정 1
6.6.1. 크러스칼-월리스 검정의 이론 2
6.6.2. 추가 검정 2
6.6.3. 자료 입력과 탐색 1
6.6.4. SPSS에서 크러스칼-월리스 검정의 수행 1
6.6.5. 크러스칼-월리스 검정의 결과물 1
6.6.6. 자료의 경향을 보기 위한 검정: Jonckheere-Terpstra test 2
6.6.7. 효과크기의 계산 2
6.6.8. 결과의 기술과 해석 1
6.7. 여러 개의 관련성 있는 집단 간의 차이: 프리드만의 분산분석 1
6.7.1. 프리드만의 분산분석의 이론 2
6.7.2. 자료 입력과 탐색 1
6.7.3. SPSS에서 프리드만 분산분석의 수행 1
6.7.4. 프리드만의 분산분석 결과물 1
6.7.5. 프리드만 분산분석의 추후 분석 2
6.7.6. 프리드만 효과크기의 계산 2
6.7.7. 결과의 기술과 해석 1
6.8. 개념에 대한 요약도 1
6.9. 다음 장은? 1
6.10. 주요 용어
6.11. 스마트 알렉스의 과제
6.12. 참고도서
7. 상관분석
7.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
7.2. 관계에 대한 모형 1
7.2.1. 공변량이란? 1
7.2.2. 표준화와 상관계수 1
7.2.3. 상관계수의 의미 3??
7.2.4. r 에 대한 신뢰구간 3
7.2.5. 해석시 주의할 점: 인과성 1
7.3. SPSS를 사용해 상관분석을 위한 자료 입력하기 1
7.4. 이변량 상관분석 1
7.4.1. SPSS에서 상관분석의 일반적인 절차 1
7.4.2. 피어슨 상관계수 1
7.4.3. 스피어만의 상관계수 1
7.4.4. 켄달의 타우(비모수) 1
7.4.5. 이연 상관과 점-이연 상관 3
7.5. 편상관 2
7.5.1. 부분상관과 편상관에 대한 이론 3
7.5.2. SPSS에서 편상관분석 3
7.5.3. 준편상관(또는 부분상관) 2
7.6. 독립적인 상관관계 3
7.6.1. 독립적인 r s의 비교 3
7.6.2. 상호관련성이 있는 r s의 비교 3
7.7. 효과크기의 계산 1
7.8. 상관계수를 보고하는 방법 1
7.9. 개념에 대한 요약도 1
7.10. 다음 장은? 1
7.11. 주요 용어
7.12. 스마트 알렉스의 과제
7.13. 참고도서
8. 회귀분석
8.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
8.2. 회귀분석의 소개 1
8.2.1. 공변량이란? 1
8.2.2. 여러 예측 요인을 가진 선형 모형 2
8.2.3. 모형 예측 2
8.2.4. 적합도, 제곱합, 회귀계수( R )와 결정계수( R 2)의 사정 1
8.2.5. 개별적 예측요인의 사정 1
8.3. 회귀모형에서의 편향 2
8.3.1. 모형이 이상값에 의해 편향되는가? 2
8.3.2. 모형의 일반화 2
8.3.3. 회귀분석의 표본크기 3
8.4. SPSS를 사용한 회귀분석: 한 개의 예측요인 1
8.4.1. 회귀분석: 일반적인 절차 1
8.4.2. SPSS를 사용한 단순회귀분석 수행 1
8.4.3. 단순회귀분석의 해석 1
8.4.4. 모형의 사용 1
8.5. 다중회귀분석 2
8.5.1. 회귀분석의 방법 2
8.5.2. 모형의 비교 2
8.5.3. 다중공선성 2
8.6. SPSS를 사용한 다중회귀분석 2
8.6.1. 주요 선택 2
8.6.2. 통계량 2
8.6.3. 회귀

1. 왜 통계학을 배워야 하는가? 1
1.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 1
1.2. 무엇을 하려고 하는가? ① 2
1.2.1. 연구과정 ① 2
1.3. 초기 관찰: 설명이 필요한 무엇인가를 찾기 ① 2
1.4. 이론 생성 및 검증 ① 3
1.5. 이론을 검증하기 위한 자료수집 ① 5
1.5.1. 변수 ① 5
1.5.2. 측정오차 ① 7
1.5.3. 타당도와 신뢰도 ① 8
1.5.4. 상관관계 연구방법 ① 9
1.5.5. 실험연구방법 ① 9
1.5.6. 무작위화 ① 11
1.6. 자료분석 ① 12
1.6.1. 도수분포 ① 12
1.6.2. 분포의 중심 ① 14
1.6.3. 분포의 산포성 ① 16
1.6.4. 도수분포의 사용 ① 21
1.6.5. 자료에 적합한 통계모형 ① 24
1.7. 자료에 대한 보고 ① 24
1.7.1. 연구결과의 발표 ① 24
1.7.2. 자료 보고 방법 ① 24
1.7.3. 간단한 원칙에 대한 안내 ① 26
1.8. 개념에 대한 요약도 ① 27
1.9. 다음 장은? ① 28
1.10. 주요 용어 28
1.11. 스마트 알렉스의 과제 29
1.12. 참고도서 30

2. 통계학을 이해하기 위한 기초 지식 31
2.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 31
2.2. 통계모형의 수립 ① 31
2.3. 모집단과 표본 ① 34
2.4. 통계모형 ① 34
2.4.1. 통계모형으로서의 평균 ① 37
2.4.2. 모형의 적합도 사정: 제곱합 및 분산 ① 37
2.4.3. 모수 추정 ① 41
2.5. 자료 이외에 알아두어야 할 것들 ① 43
2.5.1. 표준오차 ① 43
2.5.2. 신뢰구간 ② 45
2.6. 연구문제 검증을 위한 통계모형의 사용 ① 50
2.6.1. 귀무가설 유의성 검정 ① 51
2.6.2. 귀무가설 유의성 검정(NHST)의 문제 ② 62
2.7. 이론검증에 대한 현대적 접근 ② 66
2.7.1. 효과크기 ② 66
2.7.2. 메타분석 ② 69
2.8. 통계모형의 보고 ② 70
2.9. 개념에 대한 요약도 ① 71
2.10. 다음 장은? ① 72
2.11. 주요 용어 72
2.12. 스마트 알렉스의 과제 72
2.13. 참고도서 73

3. IBM SPSS 사용 74
3.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 74
3.2. IBM SPSS 통계 버전 ① 75
3.3. Windows와 MacOS ① 75
3.4. SPSS의 시작 ① 75
3.5. 데이터 편집기 ① 76
3.5.1. 데이터 편집창에 자료 입력하기 ① 82
3.5.2. 변수 보기 ① 82
3.5.3. 결측값 ① 90
3.6. 자료 불러오기 ① 91
3.7. SPSS 출력결과 창 ① 91
3.8. SPSS 결과물 보내기 ① 94
3.9. 명령문 편집기 ③ 94
3.10. 파일 저장하기 ① 95
3.11. 파일 열기 ① 96
3.12. 개념에 대한 요약도 ① 97
3.13. 다음 장은? ① 97
3.14. 주요 용어 97
3.15. 스마트 알렉스의 과제 98
3.16. 참고도서 99

4. 도표를 이용한 자료탐색 100
4.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 100
4.2. 자료발표 기술 ① 100
4.2.1. 좋은 그래프란? ① 100
4.2.2. 그래프 ① 102
4.3. SPSS 도표 그리기 ① 103
4.4. 히스토그램 ① 105
4.5. 상자도표 ① 108
4.6. 막대도표와 오차막대 ① 112
4.6.1. 독립평균들에 대한 단순 막대도표분석 도표 2
8.6.4. 회귀진단의 저장 2
8.6.5. 추가 옵션 2
8.6.6. 로버스트 회귀분석 2
8.7. 다중회귀분석의 해석 2
8.7.1. 기술통계 2 314
8.7.2. 모형의 요약 2
8.7.3. 모형 계수 2
8.7.4. 제외된 변수 2
8.7.5. 다중공선성의 사정 2
8.7.6. 모형의 편향: 사례별 진단 2
8.7.7. 모형의 편향: 가정 2
8.8. 가정을 위반했다면 무엇을 해야 하나? 로버스트 회귀분석 2
8.9. 다중회귀분석 보고 방법 2
8.10. 개념에 대한 요약도 1
8.11. 다음 장은? 1
8.12. 주요 용어
8.13. 스마트 알렉스의 과제
8.14. 참고도서
9. 두 개의 평균 비교하기
9.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
9.2. 두 집단 간 차이에 대해 알아보기 1
9.2.1. 문제 예시: 투명인간은 장난을 좋아하는가? 1
9.2.2. 선형모형의 분류형 예측변수 1
9.3. t -검정 1
9.3.1. t -검정에 대한 이론적 원리 1
9.3.2. 독립 t -검정 공식 1
9.3.3. 짝비교 t -검정 공식 설명하기 1
9.4. t -검정 수행을 위한 가정 1
9.5. SPSS를 이용한 독립 t -검정 1
9.5.1. 일반적 절차 1
9.5.2. 자료탐색과 t -검정 가정 확인 1
9.5.3. 독립 t -검정 계산하기 1
9.5.4. 독립 t -검정의 결과 1
9.5.5. 효과크기 계산 2
9.5.6. 독립 t -검정 보고하기 1
9.6. SPSS를 이용한 짝 t -검정 1
9.6.1. 자료 입력하기 1
9.6.2. 자료 탐색과 분석을 위한 가정 확인하기 1
9.6.3. 짝 t -검정 계산하기 1
9.6.4. 효과크기 계산하기 1
9.6.5. 짝 t -검정 결과 보고하기 1
9.7. 집단 간 또는 반복 측정 1
9.8. 검정을 위한 가정이 위배되었다면? 2
9.9. 개념에 대한 요약도 1
9.10. 다음 장은? 1
9.11. 주요 용어
9.12. 스마트 알렉스의 과제
9.13. 참고도서
10. 조절효과, 매개효과 및 기타 회귀분석
10.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
10.2. SPSS에서 대화상자 설정하기 2
10.3. 조절: 회귀분석에서의 교호작용 3
10.3.1. 개념모형 3
10.3.2. 통계모형 2
10.3.3. 중심화 변수 2 377
10.3.4. 교호작용 변수 만들기 2
10.3.5. 교호작용 효과 추후 분석하기 2
10.3.6. 분석하기 2
10.3.7. 조절효과 분석 결과 2
10.3.8. 조절분석의 보고 2
10.4. 매개 2
10.4.1. 개념모형 2
10.4.2. 통계모형 2
10.4.3. 매개변수의 효과크기 3
10.4.4. 분석 돌리기 2
10.4.5. 매개분석 결과 2
10.4.6. 매개분석의 보고 2
10.5. 회귀분석에서의 범주형 예측변수 3
10.5.1. 가변수 부호화 3
10.5.2. 가변수가 포함된 SPSS 결과표
10.6. 개념에 대한 요약도 1
10.7. 다음 장은? 1
10.8. 주요 용어
10.9. 스마트 알렉스의 과제
10.10. 참고도서

11. 여러 평균 비교: 분산분석(GLM 1)
11.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
11.2. ANOVA의 기반 이론 2
11.2.1. 평균 비교를 위한 선형모형 2
11.2.2. F 비율의 논리 2
11.2.3. 총제곱합(SST) 2
11.2.4. 모델제곱합(SSM) 2
11.2.5. 잔차제곱합(SSR) 2
11.2.6. 평균제곱 2
11.2.7. F -비율 2
11.2.8. F 해석하기 2
11.3. ANOVA의 가정 3
11.3.1. 분산의 동질성 2
11.3.2. ANOVA에서 가정이 위반된 자료 분석 3
11.3.3. 가정이 위반되었을 때 해결방법 2
11.4. 계획된 대비 2
11.4.1. 대비 선택하기 2
11.4.2. 가중치를 이용한 비교 2
11.4.3. 비-직교 대비 2
11.4.4. 표준 대비 2
11.4.5. 다항 대비: 경향 분석 2
11.5. 사후검정 2
11.5.1. 사후검정에 대한 제1종 제2종 오류 2
11.5.2. 사후검정은 강력한가? 2
11.5.3. 사후검정 방법 요약 2
11.6. SPSS에서 일원분산분석 실행하기 2
11.6.1. 일원분산분석 흐름도 2
11.6.2. SPSS를 이용하여 계획된 대비 실행하기 2
11.6.3. SPSS에서 사후검정하기 2
11.6.4. 선택창 2
11.
① 113
4.6.2. 독립평균들에 대한 수평누적 막대도표 ① 115
4.6.3. 관련성 있는 평균들에 대한 단순 막대도표 ① 116
4.6.4. 관련성 있는 평균에 대한 수평누적 막대도표 ① 119
4.6.5. 혼합설계에 대한 수평누적 막대도표 ① 120
4.7. 선도표 ① 123
4.8. 관계에 대한 그래프: 산점도 ① 123
4.8.1. 단순 산점도 ① 124
4.8.2. 집단 산점도 ① 126
4.8.3. 단순과 집단화 3차원 산점도 ① 128
4.8.4. 산점도 행렬 ① 129
4.8.5. 단순 점도표 또는 조밀도 ① 131
4.8.6. 하락-선 그래프 ① 131
4.9. 그래프 편집 ① 131
4.10. 개념에 대한 요약도 ① 134
4.11. 다음 장은? ① 134
4.12. 주요 용어 134
4.13. 스마트 알렉스의 과제 135
4.14. 참고도서 136

5. 편향의 위험성 137
5.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 137
5.2. 편향이란 무엇인가? ① 138
5.2.1. 가정 ① 139
5.2.2. 이상값 ① 139
5.2.3. 가법성과 선형성 ① 142
5.2.4. 정규분포 ① 142
5.2.5. 등분산성/분산의 동질성 ② 148
5.2.6. 독립성 ② 150
5.3. 편향을 점도표로 그리기 ② 151
5.3.1. 이상값을 점도표로 그리기 ② 151
5.3.2. 정규성 점도표 그리기 ① 154
5.3.3. 선형성과 이분산성/분산 이질성의 점도표 ② 167
5.4. 편향의 감소 ② 171
5.4.1. 자료의 절삭 ② 172
5.4.2. 윈저화 ① 173
5.4.3. 로버스트 방법 ③ 174
5.4.4. 자료의 변환 ② 177
5.5. 개념에 대한 요약도 ① 186
5.6. 다음 장은? ① 186
5.7. 주요 용어 187
5.8. 스마트 알렉스의 과제 187
5.9. 참고도서 188

6. 비모수 모형 189
6.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 189
6.2. 비모수 검정은 언제 사용하나? ① 190
6.3. SPSS에서 비모수 검정의 일반적인 절차 ① 191
6.4. 두 독립적인 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정과 맨-위트니 검정 ① 193
6.4.1. 이론 ② 195
6.4.2. 자료 입력과 탐색 ① 198
6.4.3. SPSS를 사용한 맨-위트니 검정 ① 199
6.4.4. 맨-위트니 검정의 결과물 ① 201
6.4.5. 효과크기 계산 ② 203
6.4.6. 결과 작성 ① 204
6.5. 두 개의 연관된 조건의 비교: 윌콕슨 부호-순위 검정 ① 205
6.5.1. 윌콕슨 부호-순위 검정의 이론 ② 205
6.5.2. 분석하기 ① 208
6.5.3. 환각제 집단의 결과물 ① 208
6.5.4. 알코올 집단의 결과물 ① 210
6.5.5. 효과크기 계산 ② 211
6.5.6. 결과의 기술 ① 212
6.6. 여러 독립 집단의 비교: 크러스칼-월리스 검정 ① 213
6.6.1. 크러스칼-월리스 검정의 이론 ② 214
6.6.2. 추가 검정 ② 216
6.6.3. 자료 입력과 탐색 ① 217
6.6.4. SPSS에서 크러스칼-월리스 검정의 수행 ① 219
6.6.5. 크러스칼-월리스 검정의 결과물 ① 220
6.6.6. 자료의 경향을 보기 위한 검정: Jonckheere-Terpstra test ② 224
6.6.7. 효과크기의 계산 ② 226
6.6.8. 결과의 기술과 해석 ① 227
6.7. 여러 개의 관련성 있는 집단 간의 차이: 프리드만의 분산분석 ① 228
6.7.1. 프리드6.5. 붓스트래핑 2
11.7. 일원분산분석의 결과표 2
11.7.1. 주 분석결과 2
11.7.2. 계획된 대비의 결과표 2
11.7.3. 사후검정 결과표 2
11.8. 효과크기 계산하기 2
11.9. 일원분산분석 보고하기 2
11.10. 주요 용어
11.11. 개념에 대한 요약도 1
11.12. 다음 장은? 1
11.13. 스마트 알렉스의 과제
11.14. 참고도서
12. 공분산분석(GLM 2)
12.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 2
12.2. 공분산분석이란? 2
12.3. ANCOVA 가정 3
12.3.1. 공변수와 실험효과의 독립성 3
12.3.2. 회귀분석 기울기의 동질성 3
12.3.3. 가정이 위배되었을 때 어떻게 할 것인가? 2
12.4. SPSS에서 ANCOVA 실행하기 2
12.4.1. 일반적 절차 1
12.4.2. 자료 입력 1
12.4.3. 치료변수와 공변수의 독립성 검정 2
12.4.4. 주 분석 2
12.4.5. 대비 469 12.4.6. 기타 선택 2
12.4.7. 붓스트래핑과 도표 2
12.5. ANCOVA 결과표 해석하기 2
12.5.1. 공변수를 제외하면 어떻게 될까? 2
12.5.2. 주 분석 2
12.5.3. 대비 2 476 12.5.4. 공변수 해석 2
12.6. 회귀 기울기의 동질성 가정 검정 3
12.7. 효과크기 계산 2
12.8. 결과 보고 2
12.9. 개념에 대한 요약도 1
12.10. 다음 장은? 2
12.11. 주요 용어
12.12. 스마트 알렉스의 과제
12.13. 참고도서
13. 요인분산분석(GLM 3)
13.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 2
13.2. 요인분산분석의 이론(독립설계) 2
13.2.1. 요인설계 2
13.2.2. 선형모형으로서의 요인분산분석 3
13.2.3. 이원분산분석에 대한 이해 2
13.2.4. 총제곱합(SST) 2
13.2.5. 모델제곱합(SSM) 2
13.2.6. 잔차제곱합(SSR) 2
13.2.7. F 값 2
13.3. 요인분산분석의 가정 3
13.4. SPSS로 요인분산분석 실행하기 2
13.4.1. 요인분산분석의 일반적 절차 1
13.4.2. 자료 입력 및 주 대화상자 열기 2
13.4.3. 교호작용 그래프 2
13.4.4. 대비 2
13.4.5. 사후검정 2
13.4.6. 붓스트래핑과 선택 2
13.5. 요인분산분석 결과표 2
13.5.1. Levene 검정 2
13.5.2. ANOVA 주효과 표 2
13.5.3. 대비 2
13.5.4. 단순효과분석 3
13.5.5. 사후검정 2
13.6. 교호작용 도표 해석하기 2
13.7. 효과크기 계산하기 3
13.8. 이원분산분석 결과 보고하기 2
13.9. 개념에 대한 요약도 1
13.10. 다음 장은? 2
13.11. 주요 용어
13.12. 스마트 알렉스의 과제
13.13. 참고도서
14. 반복측정설계(GLM 4)
14.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 2
14.2. 반복측정설계 입문 2
14.2.1. 구형성 가정 2
14.2.2. 구형성은 어떻게 측정하나? 2
14.2.3. 구형성 정도 사정하기 2
14.2.4. 구형성이 충족되지 않으면 어떤 문제가 발생하나? 3
14.2.5. 구형성이 위배되면? 2
14.3. 단일변량 반복측정 분산분석 이론 2
14.3.1. 총제곱합(SST) 2
14.3.2. 개체-내 제곱합(SSW) 2
14.3.3. 모형제곱합(SSM) 2
14.3.4. 잔차제곱합(SSR) 2
14.3.5. 평균제곱합 2
14.3.6. F 값 2
14.3.7. 개체-간 제곱합 2
14.4. 반복측정 분산분석의 가정 3
14.5. 일원배치 반복측정 분산분석 SPSS 2
14.5.1. 반복측정 분산분석: 일반적인 방법 2
14.5.2. 주 분석 2
14.5.3. 반복측정에서 대비 정의하기 2
14.5.4. 사후검정과 기타 옵션 3
14.6. 일원배치 반복측정 분산분석 출력물 2
14.6.1. 기술통계와 초기 진단 1
14.6.2. 구형성 평가와 보정: Mauchly의 구형성 검정 2
14.6.3. 주 분산분석 2
14.6.4. 대비 2
14.6.5. 사후 검정 2
14.7. 반복측정 분산분석의 효과크기 3
14.8. 단일변량 반복측정 분산분석의 보고 2
14.9. 반복측정 요인설계 2
14.9.1. 주 분석 2
14.9.2. 대비 2
14.9.3. 단순효과분석 3
14.9.4. 교호작용 도표 그리기 2
14.9.5. 기타 옵션 2

만의 분산분석의 이론 ② 229
6.7.2. 자료 입력과 탐색 ① 231
6.7.3. SPSS에서 프리드만 분산분석의 수행 ① 232
6.7.4. 프리드만의 분산분석 결과물 ① 233
6.7.5. 프리드만 분산분석의 추후 분석 ② 234
6.7.6. 프리드만 효과크기의 계산 ② 235
6.7.7. 결과의 기술과 해석 ① 236
6.8. 개념에 대한 요약도 ① 237
6.9. 다음 장은? ① 238
6.10. 주요 용어 238
6.11. 스마트 알렉스의 과제 238
6.12. 참고도서 240

7. 상관분석 241
7.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 241
7.2. 관계에 대한 모형 ① 242
7.2.1. 공변량이란? ① 243
7.2.2. 표준화와 상관계수 ① 245
7.2.3. 상관계수의 의미 ③?? 247
7.2.4. r 에 대한 신뢰구간 ③ 248
7.2.5. 해석시 주의할 점: 인과성 ① 249
7.3. SPSS를 사용해 상관분석을 위한 자료 입력하기 ① 250
7.4. 이변량 상관분석 ① 250
7.4.1. SPSS에서 상관분석의 일반적인 절차 ① 252
7.4.2. 피어슨 상관계수 ① 254
7.4.3. 스피어만의 상관계수 ① 256
7.4.4. 켄달의 타우(비모수) ① 257
7.4.5. 이연 상관과 점-이연 상관 ③ 258
7.5. 편상관 ② 261
7.5.1. 부분상관과 편상관에 대한 이론 ③ 261
7.5.2. SPSS에서 편상관분석 ③ 262
7.5.3. 준편상관(또는 부분상관) ② 264
7.6. 독립적인 상관관계 ③ 265
7.6.1. 독립적인 r s의 비교 ③ 265
7.6.2. 상호관련성이 있는 r s의 비교 ③ 266
7.7. 효과크기의 계산 ① 267
7.8. 상관계수를 보고하는 방법 ① 267
7.9. 개념에 대한 요약도 ① 269
7.10. 다음 장은? ① 270
7.11. 주요 용어 270
7.12. 스마트 알렉스의 과제 270
7.13. 참고도서 271

8. 회귀분석 272
8.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 272
8.2. 회귀분석의 소개 ① 273
8.2.1. 공변량이란? ① 273
8.2.2. 여러 예측 요인을 가진 선형 모형 ② 275
8.2.3. 모형 예측 ② 277
8.2.4. 적합도, 제곱합, 회귀계수( R )와 결정계수( R 2)의 사정 ① 279
8.2.5. 개별적 예측요인의 사정 ① 282
8.3. 회귀모형에서의 편향 ② 283
8.3.1. 모형이 이상값에 의해 편향되는가? ②?? 283
8.3.2. 모형의 일반화 ② 288
8.3.3. 회귀분석의 표본크기 ③ 292
8.4. SPSS를 사용한 회귀분석: 한 개의 예측요인 ① 294
8.4.1. 회귀분석: 일반적인 절차 ① 295
8.4.2. SPSS를 사용한 단순회귀분석 수행 ① 296
8.4.3. 단순회귀분석의 해석 ① 297
8.4.4. 모형의 사용 ① 299
8.5. 다중회귀분석 ② 300
8.5.1. 회귀분석의 방법 ② 301
8.5.2. 모형의 비교 ② 303
8.5.3. 다중공선성 ② 304
8.6. SPSS를 사용한 다중회귀분석 ② 306
8.6.1. 주요 선택 ② 306
8.6.2. 통계량 ② 308
8.6.3. 회귀분석 도표 ② 309
8.6.4. 회귀진단의 저장 ② 311
8.6.5. 추가 옵션 ② 312
8.6.6. 로버스트 회귀분석 ② 313
8.7. 다중회귀분석의 해석 ② 314
8.7.1. 기술통계 ② 314
8.7.2. 모형의 요약 ② 315

8.7.3. 모형 계수 ② 318
8.7.4. 제외된 변수 ② 322
8.7.5. 다중공선성의 사정 ② 322
8.7.6. 모형의 편향: 사례별 진단 ② 325
8.7.7. 모형의 편향: 가정 ② 328
8.8. 가정을 위반했다면 무엇을 해야 하나? 로버스트 회귀분석 ② 330
8.9. 다중회귀분석 보고 방법 ② 332
8.10. 개념에 대한 요약도 ① 333
8.11. 다음 장은? ① 334
8.12. 주요 용어 334
8.13. 스마트 알렉스의 과제 334
8.14. 참고도서 336

9. 두 개의 평균 비교하기 337
9.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 337
9.2. 두 집단 간 차이에 대해 알아보기 ① 338
9.2.1. 문제 예시: 투명인간은 장난을 좋아하는가? ① 339
9.2.2. 선형모형의 분류형 예측변수 ① 342
9.3. t -검정 ① 343
9.3.1. t -검정에 대한 이론적 원리 ① 344
9.3.2. 독립 t -검정 공식 ① 345
9.3.3. 짝비교 t -검정 공식 설명하기 ① 348
9.4. t -검정 수행을 위한 가정 ① 350
9.5. SPSS를 이용한 독립 t -검정 ① 351
9.5.1. 일반적 절차 ① 351
9.5.2. 자료탐색과 t -검정 가정 확인 ① 351
9.5.3. 독립 t -검정 계산하기 ① 352
9.5.4. 독립 t -검정의 결과 ① 353
9.5.5. 효과크기 계산 ② 355
9.5.6. 독립 t -검정 보고하기 ① 356
9.6. SPSS를 이용한 짝 t -검정 ① 357
9.6.1. 자료 입력하기 ① 357
9.6.2. 자료 탐색과 분석을 위한 가정 확인하기 ① 358
9.6.3. 짝 t -검정 계산하기 ① 363
9.6.4. 효과크기 계산하기 ① 366
9.6.5. 짝 t -검정 결과 보고하기 ① 366
9.7. 집단 간 또는 반복 측정 ① 367
9.8. 검정을 위한 가정이 위배되었다면? ② 367
9.9. 개념에 대한 요약도 ① 368
9.10. 다음 장은? ① 368
9.11. 주요 용어 369
9.12. 스마트 알렉스의 과제 369
9.13. 참고도서 370

10. 조절효과, 매개효과 및 기타 회귀분석 371
10.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 371
10.2. SPSS에서 대화상자 설정하기 ② 372
10.3. 조절: 회귀분석에서의 교호작용 ③ 373
10.3.1. 개념모형 ③ 373
10.3.2. 통계모형 ② 376
10.3.3. 중심화 변수 ② 377
10.3.4. 교호작용 변수 만들기 ② 378
10.3.5. 교호작용 효과 추후 분석하기 ② 379
10.3.6. 분석하기 ② 380
10.3.7. 조절효과 분석 결과 ② 381
10.3.8. 조절분석의 보고 ② 386
10.4. 매개 ② 386
10.4.1. 개념모형 ② 386
10.4.2. 통계모형 ② 388
10.4.3. 매개변수의 효과크기 ③ 390
10.4.4. 분석 돌리기 ② 392
10.4.5. 매개분석 결과 ② 393
10.4.6. 매개분석의 보고 ② 397
10.5. 회귀분석에서의 범주형 예측변수 ③ 398
10.5.1. 가변수 부호화 ③ 398
10.5.2. 가변수가 포함된 SPSS 결과표 ③ 401
10.6. 개념에 대한 요약도 ① 405
10.7. 다음 장은? ① 405
10.8. 주요 용어 406
10.9. 스마트 알렉스의 과제 406
10.10. 참고도서 407

11. 여러 평균 비교: 분산분석(GLM 1) 408
11.1. 이 장에14.10. 반복측정 요인분산분석의 출력물 2
14.10.1. 기술통계와 주 분석 2
14.10.2. 반복측정 변수의 대비 2
14.11. 반복측정 요인분산분석에서 효과크기 3
14.12. 반복측정 요인분산분석 보고하기 2
14.13. 개념에 대한 요약도 1
14.14. 다음 장은? 2
14.15. 주요 용어
14.16. 스마트 알렉스의 과제
14.17. 참고도서
15. 혼합설계 분산분석(GLM 5)
15.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
15.2. 혼합설계 2
15.3. 혼합설계의 가정 2
15.4. 이성 상대에게 원하는건 무엇일까? 2
15.5. SPSS에서 혼합설계 분산분석하기 2
15.5.1. 혼합설계 분산분석: 일반적 방법 2
15.5.2. 데이터 입력하기 2
15.5.3. 주 분석 2
15.5.4. 기타 옵션 2
15.6. 혼합설계 요인분산분석 출력물 3
15.6.1. 성별의 주효과 2
15.6.2. 외모의 주효과 2
15.6.3. 카리스마의 주효과 2
15.6.4. 성별과 외모의 교호작용 2
15.6.5. 성별과 카리스마의 교호작용 2
15.6.6. 외모와 카리스마의 교호작용 2
15.6.7. 외모와 카리스마, 성별 간의 교호작용 3
15.6.8. 결론 3
15.7. 효과크기 계산 3
15.8. 혼합설계 분산분석 결과 보고하기 2
15.9. 개념에 대한 요약도 1
15.10. 다음 장은? 2
15.11. 주요 용어
15.12. 스마트 알렉스의 과제
15.13. 참고도서

16. 다변량 분산분석(MANOVA)
16.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 2
16.2. MANOVA가 필요한 경우 2
16.3. 개요
16.3.1. ANOVA와 MANOVA의 유사점과 차이점 2
16.3.2. 종속변수 선택 2
16.3.3. 예제 2
16.4. MANOVA 이론 3
16.4.1. 행렬 개요 3
16.4.2. 주요 행렬과 기능 3
16.4.3. MANOVA 통계량 직접 계산하기: 연습 3
16.4.4. MANOVA 검정통계량의 원리 4
16.5. MANOVA 분석시 주의점 3
16.5.1. MANOVA 분석의 가정 3
16.5.2. 가정이 위배되는 경우의 해법 3
16.5.3. 검정통계량 선택 3
16.5.4. 추후 분석 3
16.6. SPSS로 MANOVA 분석하기 2
16.6.1. 일반적인 일원배치 MANOVA 분석 2
16.6.2. 주 분석 2
16.6.3. MANOVA 다중비교 2
16.6.4. 기타 옵션 3
16.7. MANOVA 출력물 3
16.7.1. 초기 분석과 가정 검정하기 3
16.7.2. MANOVA 검정 통계량 3
16.7.3. 단일변량 검정 통계량 2
16.7.4. 제곱합행렬 3
16.7.5. 대비 3
16.8. MANOVA 결과 보고하기 2
16.9. MANOVA 사후분석: 판별분석 3
16.10. 판별분석 결과 4
16.11. 판별분석결과 보고하기 2
16.12. 최종 해석 4
16.13. 개념에 대한 요약도 1
16.14. 다음 장은? 2
16.15. 주요 용어
16.16. 스마트 알렉스의 과제
16.17. 참고도서
17. 탐색적 요인분석
17.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
17.2. 요인분석이 필요한 경우 2
17.3. 요인과 성분 2
17.3.1. 요인을 도표로 나타내기 2
17.3.2. 요인을 수식으로 나타내기 2
17.3.3. 요인점수 2
17.4. 요인 찾기 2
17.4.1. 분석 방법 선택 2
17.4.2. 공통성 2
17.4.3. 요인분석과 주성분분석 중 선택하기 2
17.4.4. 주성분분석 관련 이론 3
17.4.5. 요인추출: 고유값과 스크리도표 2
17.4.6. 요인회전: 해석 쉽게 하기 3
17.5. 연구 예제 2
17.5.1. 일반적인 요인분석 과정 1
17.5.2. 분석을 시작하기 전에 2
17.6. SPSS로 요인분석하기 2
17.6.1. 요인추출 2
17.6.2. 요인회전 2
17.6.3. 요인점수 2
17.6.4. 옵션 2
17.7. SPSS 출력물 해석하기 2
17.7.1. 예비분석 2
17.7.2. 요인추출 2
17.7.3. 요인회전 2
17.7.4. 요인점수 2
17.7.5. 요약 2
17.8. 요인분석결과 보고하기 1
17.9. 신뢰도 분석 2
17.9.1. 신뢰도 척도 3
17.9.2. Cronbach α의 해석과 주의사항 2
17.9.3. SPSS로 신뢰도 분석하기 2
17.9.4. 신뢰도 분석 결과 2
17.10. 신뢰도 분석 결과 보고하기 2
17.11. 개념에 대한 요약도 1
17.12. 다음 장은? 2
17.13. 주요 용어
17.14. 스마트 알렉스의 과제 699 17.15. 참고도서
18. 범주형 자료분석
18.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
18.2. 범주형 자료 분석 1
18.3. 범주형 자료 분석 이론 1
18.3.1. Pearson 카이제곱검정 1
18.3.2. Fisher의 정확 검정 1
18.3.3. 우도비 2
18.3.4. Yates 연속성 수정 2
18.3.5. 기타 연관성 측정 방법 1
18.3.6. 여러 범주형 변수: 로그선형 분석 3
18.4. 범주형 자료 분석의 가정 1
18.4.1. 독립성 1
18.4.2. 기대빈도 1
18.4.3. 고려할 문제점 1
18.5. SPSS로 카이제곱 분석하기 1
18.5.1. 범주형 종속변수 분석의 일반적 과정 1
18.5.2. 데이터 입력 1
18.5.3. 분석하기 1
18.5.4. 카이제곱검정 출력물 1
18.5.5. 표준화 잔차가 있는 유의한 카이제곱검정의 세분화 2
18.5.6. 효과크기 계산하기 2
18.5.7. 카이제곱 결과 보고하기 1
18.6. SPSS를 이용한 로그선형 분석 2
18.6.1. 초기 고려사항 2
18.6.2. 로그선형 분석하기 2
18.6.3. 로그선형분석 출력물 3
18.6.4. 로그선형분석의 후속 2
18.7. 로그선형분석에서 효과크기 2
18.8. 로그선형분석 결과 보고하기 2
18.9. 개념에 대한 요약도 1
18.10. 다음 장은 1
18.11. 주요 용어
18.12. 스마트 알렉스의 과제
18.13. 참고도서
19. 로지스틱 회귀분석
19.1. 이 장에는 어떤 것이 있을까? 1
19.2. 로지스틱 회귀분석의 배경 1
19.3. 로지스틱 회귀분석 원리는 무엇인가? 3
19.3.1. 모형 평가: 로그 우도 통계량 3
19.3.2. 모형 평가: 이탈도 통계량 3
19.3.3. 모형 평가: R 과 R 2 3
19.3.4. 예측변수 기여도 평가: Wald 통계량 2
19.3.5. 승산비: exp (B) 3
19.3.6. 모형 구성과 간소화 법칙 2
19.4. 편향 원인 및 문제점 4
19.4.1. 가정 2
19.4.2. 예측변수에 대한 불완전한 정보 4
19.4.3. 완전분리 4
19.4.4. 과대산포 4
19.5. 이진 로지스틱 회귀분석: 뱀장어 예 2
19.5.1. 모형 구성하기 1
19.5.2. 로지스틱 회귀분석: 일반적 과정 1
19.5.3. 자료 입력 1
19.5.4. SPSS에서 모형 구성하기 2
19.5.5. 회귀분석 방법 2
19.5.6. 범주형 예측변수 2
19.5.7. 모형 비교 2
19.5.8. 모형 재시행하기 1
19.5.9. 잔차 구하기 2
19.5.10. 추가 사양 2
19.5.11. 붓스트래핑 2
19.6. 로지스틱 회귀분석 해석 2
19.6.1. 블록 0 2
19.6.2. 모형 요약 2
19.6.3. 예측확률 목록 2
19.6.4. 잔차 해석 2
19.6.5. 효과크기 계산 2
19.7. 로지스틱 회귀분석 보고하기 2
19.8. 가정 검정: 다른 예 2
19.8.1. 로짓 선형성 검정 3
19.8.2. 다중공선성 검증 3
19.9. 여러 범주 예측하기: 다항 로지스틱 회귀분석 3
19.9.1. SPSS로 다항 로지스틱 회귀분석 시행하기 3
19.9.2. 통계량 3
19.9.3. 다른 선택 사양 3
19.9.4. 다항 로지스틱 회귀분석 출력물 해석 3
19.9.5. 결과 보고 2
19.10. 개념에 대한 요약도 1
19.11. 다음 장은? 1
19.12. 주요 용어
19.13. 스마트 알렉스의 과제 797 19.14. 참고도서
20. 다수준 선형모형
20.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? 1
20.2. 위계적 자료 2
20.2.1. 급내상관 2
20.2.2. 다수준 선형모형 유익성 2
20.3. 다수준 회귀분석 이론 3
20.3.1. 예제 2
20.3.2. 고정계수와 임의계수 3
20.4. 다수준 모형 4
20.4.1. 적합도 평가와 다수준 모형 비교 4
20.4.2. 공분산 구조 형태 4
20.5. 현실적 논점 3 814 20.5.1. 가정 3
20.5.2. 로버스트 다수준 모형 3
20.5.3. 표본 수와 크기 3
20.5.4. 예측변수 중심화 3
20.6. SPSS를 이용한 다수준 모형 만들기 4
20.6.1. 데이터 입력하기 2

20.6.2. 데이터
는 어떤 내용이 있을까? ①?? 408
11.2. ANOVA의 기반 이론 ②?? 409
11.2.1. 평균 비교를 위한 선형모형 ② 409
11.2.2. F 비율의 논리 ② 413
11.2.3. 총제곱합(SST) ② 415
11.2.4. 모델제곱합(SSM) ② 418
11.2.5. 잔차제곱합(SSR) ② 419
11.2.6. 평균제곱 ② 420
11.2.7. F -비율 ② 420
11.2.8. F 해석하기 ② 421
11.3. ANOVA의 가정 ③ 421
11.3.1. 분산의 동질성 ② 421
11.3.2. ANOVA에서 가정이 위반된 자료 분석 ③ 423
11.3.3. 가정이 위반되었을 때 해결방법 ② 424
11.4. 계획된 대비 ② 424
11.4.1. 대비 선택하기 ② 425
11.4.2. 가중치를 이용한 비교 ② 427
11.4.3. 비-직교 대비 ② 434
11.4.4. 표준 대비 ② 434
11.4.5. 다항 대비: 경향 분석 ② 435
11.5. 사후검정 ② 436
11.5.1. 사후검정에 대한 제1종 제2종 오류 ② 437
11.5.2. 사후검정은 강력한가? ② 437
11.5.3. 사후검정 방법 요약 ② 438
11.6. SPSS에서 일원분산분석 실행하기 ② 439
11.6.1. 일원분산분석 흐름도 ② 439
11.6.2. SPSS를 이용하여 계획된 대비 실행하기 ② 440
11.6.3. SPSS에서 사후검정하기 ② 442
11.6.4. 선택창 ② 443
11.6.5. 붓스트래핑 ② 444
11.7. 일원분산분석의 결과표 ② 445
11.7.1. 주 분석결과 ② 445
11.7.2. 계획된 대비의 결과표 ② 447
11.7.3. 사후검정 결과표 ② 448
11.8. 효과크기 계산하기 ② 450
11.9. 일원분산분석 보고하기 ② 452
11.10. 주요 용어 453
11.11. 개념에 대한 요약도 ① 454
11.12. 다음 장은? ① 454
11.13. 스마트 알렉스의 과제 454
11.14. 참고도서 456

12. 공분산분석(GLM 2) 457
12.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ② 457
12.2. 공분산분석이란? ② 458
12.3. ANCOVA 가정 ③ 463
12.3.1. 공변수와 실험효과의 독립성 ③ 463
12.3.2. 회귀분석 기울기의 동질성 ③ 465
12.3.3. 가정이 위배되었을 때 어떻게 할 것인가? ② 467
12.4. SPSS에서 ANCOVA 실행하기 ② 467
12.4.1. 일반적 절차 ① 467
12.4.2. 자료 입력 ① 467
12.4.3. 치료변수와 공변수의 독립성 검정 ② 467
12.4.4. 주 분석 ② 469
12.4.5. 대비 469 12.4.6. 기타 선택 ② 470
12.4.7. 붓스트래핑과 도표 ② 472
12.5. ANCOVA 결과표 해석하기 ② 472
12.5.1. 공변수를 제외하면 어떻게 될까? ② 472
12.5.2. 주 분석 ② 473
12.5.3. 대비 ② 476 12.5.4. 공변수 해석 ② 476
12.6. 회귀 기울기의 동질성 가정 검정 ③ 478
12.7. 효과크기 계산 ② 479
12.8. 결과 보고 ② 482
12.9. 개념에 대한 요약도 ① 483
12.10. 다음 장은? ② 484
12.11. 주요 용어 484
12.12. 스마트 알렉스의 과제 484
12.13. 참고도서 485

13. 요인분산분석(GLM 3) 486
13.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ② 486
13.2. 요인분산분석의 이론(독립설계) ② 487
13.
2.1. 요인설계 ② 487
13.2.2. 선형모형으로서의 요인분산분석 ③ 488
13.2.3. 이원분산분석에 대한 이해 ② 493
13.2.4. 총제곱합(SST) ② 493
13.2.5. 모델제곱합(SSM) ② 494
13.2.6. 잔차제곱합(SSR) ② 497
13.2.7. F 값 ② 498
13.3. 요인분산분석의 가정 ③ 499
13.4. SPSS로 요인분산분석 실행하기 ② 499
13.4.1. 요인분산분석의 일반적 절차 ① 499
13.4.2. 자료 입력 및 주 대화상자 열기 ② 499
13.4.3. 교호작용 그래프 ② 501
13.4.4. 대비 ② 502
13.4.5. 사후검정 ② 503
13.4.6. 붓스트래핑과 선택 ② 503
13.5. 요인분산분석 결과표 ② 505
13.5.1. Levene 검정 ② 505
13.5.2. ANOVA 주효과 표 ② 505
13.5.3. 대비 ② 508
13.5.4. 단순효과분석 ③ 509
13.5.5. 사후검정 ② 510
13.6. 교호작용 도표 해석하기 ② 512
13.7. 효과크기 계산하기 ③ 515
13.8. 이원분산분석 결과 보고하기 ② 517
13.9. 개념에 대한 요약도 ① 519
13.10. 다음 장은? ② 519
13.11. 주요 용어 519
13.12. 스마트 알렉스의 과제 520
13.13. 참고도서 521

14. 반복측정설계(GLM 4) 522
14.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ② 522
14.2. 반복측정설계 입문 ② 523
14.2.1. 구형성 가정 ② 524
14.2.2. 구형성은 어떻게 측정하나? ② 524
14.2.3. 구형성 정도 사정하기 ② 525
14.2.4. 구형성이 충족되지 않으면 어떤 문제가 발생하나? ③ 525
14.2.5. 구형성이 위배되면? ② 526
14.3. 단일변량 반복측정 분산분석 이론 ② 527
14.3.1. 총제곱합(SST) ② 529
14.3.2. 개체-내 제곱합(SSW) ② 530
14.3.3. 모형제곱합(SSM) ② 531
14.3.4. 잔차제곱합(SSR) ② 532
14.3.5. 평균제곱합 ② 532
14.3.6. F 값 ② 533
14.3.7. 개체-간 제곱합 ② 533
14.4. 반복측정 분산분석의 가정 ③ 534
14.5. 일원배치 반복측정 분산분석 SPSS ② 534
14.5.1. 반복측정 분산분석: 일반적인 방법 ② 534
14.5.2. 주 분석 ② 534
14.5.3. 반복측정에서 대비 정의하기 ② 536
14.5.4. 사후검정과 기타 옵션 ③ 537
14.6. 일원배치 반복측정 분산분석 출력물 ② 539
14.6.1. 기술통계와 초기 진단 ① 539
14.6.2. 구형성 평가와 보정: Mauchly의 구형성 검정 ② 539
14.6.3. 주 분산분석 ② 540
14.6.4. 대비 ② 542
14.6.5. 사후 검정 ② 544
14.7. 반복측정 분산분석의 효과크기 ③ 545
14.8. 단일변량 반복측정 분산분석의 보고 ② 547
14.9. 반복측정 요인설계 ② 548
14.9.1. 주 분석 ② 549
14.9.2. 대비 ② 553
14.9.3. 단순효과분석 ③ 553
14.9.4. 교호작용 도표 그리기 ② 554
14.9.5. 기타 옵션 ② 554
14.10. 반복측정 요인분산분석의 출력물 ② 556
14.10.1. 기술통계와 주 분석 ② 556
14.10.2. 반복측정 변수의 대비 ② 561
14.11. 반복측정 요인분산분석에서 효과크기 ③ 566
14.12. 반복측정 요인분산분석 보고하 구조 무시하기: ANOVA 2
20.6.3. 데이터 구조 무시하기: ANCOVA 2
20.6.4. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편 3
20.6.5. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편과 임의기울기 4
20.6.6. 모형에 교호작용 추가하기 4
20.7. 성장모형 4
20.7.1. 성장곡선(다항식) 4
20.7.2. 예제: 신혼밀월기간 2
20.7.3. 데이터 재구조 3
20.7.4. SPSS에서 성장모형 수행하기 4
20.7.5. 추가 분석 4
20.8. 다수준 모형 보고 방법 3
20.9. 마지막 메시지 1
20.10. 개념에 대한 요약도 1
20.11. 다음 장은? 2
20.12. 주요 용어
20.13. 스마트 알렉스의 과제
20.14. 참고도서
용어사전 (GLOSSARY)
부록 (APPENDIX)
참고문헌 (REFERENCES)
색인 (INDEX)
책에 사용된 기호들 (SYMBOLS USED IN THIS BOOK)
기 ② 568
14.13. 개념에 대한 요약도 ① 569
14.14. 다음 장은? ② 569
14.15. 주요 용어 570
14.16. 스마트 알렉스의 과제 570
14.17. 참고도서 571

15. 혼합설계 분산분석(GLM 5) 572
15.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 572
15.2. 혼합설계 ② 573
15.3. 혼합설계의 가정 ② 573
15.4. 이성 상대에게 원하는건 무엇일까? ② 574
15.5. SPSS에서 혼합설계 분산분석하기 ② 575
15.5.1. 혼합설계 분산분석: 일반적 방법 ② 575
15.5.2. 데이터 입력하기 ② 576
15.5.3. 주 분석 ② 576
15.5.4. 기타 옵션 ② 579
15.6. 혼합설계 요인분산분석 출력물 ③ 581
15.6.1. 성별의 주효과 ② 583
15.6.2. 외모의 주효과 ② 584
15.6.3. 카리스마의 주효과 ② 586
15.6.4. 성별과 외모의 교호작용 ② 587
15.6.5. 성별과 카리스마의 교호작용 ② 588
15.6.6. 외모와 카리스마의 교호작용 ② 589
15.6.7. 외모와 카리스마, 성별 간의 교호작용 ③ 592
15.6.8. 결론 ③ 595
15.7. 효과크기 계산 ③ 596
15.8. 혼합설계 분산분석 결과 보고하기 ② 599
15.9. 개념에 대한 요약도 ① 602
15.10. 다음 장은? ② 602
15.11. 주요 용어 603
15.12. 스마트 알렉스의 과제 603
15.13. 참고도서 605

16. 다변량 분산분석(MANOVA) 606
16.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ② 606
16.2. MANOVA가 필요한 경우 ② 607
16.3. 개요 607
16.3.1. ANOVA와 MANOVA의 유사점과 차이점 ② 607
16.3.2. 종속변수 선택 ② 608
16.3.3. 예제 ② 608
16.4. MANOVA 이론 ③ 610
16.4.1. 행렬 개요 ③ 610
16.4.2. 주요 행렬과 기능 ③ 611
16.4.3. MANOVA 통계량 직접 계산하기: 연습 ③ 611
16.4.4. MANOVA 검정통계량의 원리 ④ 619
16.5. MANOVA 분석시 주의점 ③ 624
16.5.1. MANOVA 분석의 가정 ③ 624
16.5.2. 가정이 위배되는 경우의 해법 ③ 625
16.5.3. 검정통계량 선택 ③ 625
16.5.4. 추후 분석 ③ 626
16.6. SPSS로 MANOVA 분석하기 ② 626
16.6.1. 일반적인 일원배치 MANOVA 분석 ② 626
16.6.2. 주 분석 ② 627
16.6.3. MANOVA 다중비교 ② 628
16.6.4. 기타 옵션 ③ 628
16.7. MANOVA 출력물 ③ 629
16.7.1. 초기 분석과 가정 검정하기 ③ 629
16.7.2. MANOVA 검정 통계량 ③ 630
16.7.3. 단일변량 검정 통계량 ② 631
16.7.4. 제곱합행렬 ③ 632
16.7.5. 대비 ③ 634
16.8. MANOVA 결과 보고하기 ② 634
16.9. MANOVA 사후분석: 판별분석 ③ 635
16.10. 판별분석 결과 ④ 638
16.11. 판별분석결과 보고하기 ② 642
16.12. 최종 해석 ④ 642
16.13. 개념에 대한 요약도 ① 644
16.14. 다음 장은? ② 645
16.15. 주요 용어 645
16.16. 스마트 알렉스의 과제 646
16.17. 참고도서 647

17. 탐색적 요인분석 648
17.1. 이 장에는 어떤 내용이
있을까? ① 648
17.2. 요인분석이 필요한 경우 ② 649
17.3. 요인과 성분 ② 650
17.3.1. 요인을 도표로 나타내기 ② 651
17.3.2. 요인을 수식으로 나타내기 ② 652
17.3.3. 요인점수 ② 654
17.4. 요인 찾기 ② 657
17.4.1. 분석 방법 선택 ② 657
17.4.2. 공통성 ② 657
17.4.3. 요인분석과 주성분분석 중 선택하기 ② 658
17.4.4. 주성분분석 관련 이론 ③ 659
17.4.5. 요인추출: 고유값과 스크리도표 ② 659
17.4.6. 요인회전: 해석 쉽게 하기 ③ 662
17.5. 연구 예제 ② 664
17.5.1. 일반적인 요인분석 과정 ① 666
17.5.2. 분석을 시작하기 전에 ② 666
17.6. SPSS로 요인분석하기 ② 669
17.6.1. 요인추출 ② 671
17.6.2. 요인회전 ② 672
17.6.3. 요인점수 ② 673
17.6.4. 옵션 ② 673
17.7. SPSS 출력물 해석하기 ② 675
17.7.1. 예비분석 ② 675
17.7.2. 요인추출 ② 678
17.7.3. 요인회전 ② 682
17.7.4. 요인점수 ② 686
17.7.5. 요약 ② 687
17.8. 요인분석결과 보고하기 ① 687
17.9. 신뢰도 분석 ② 688
17.9.1. 신뢰도 척도 ③ 688
17.9.2. Cronbach α의 해석과 주의사항 ② 691
17.9.3. SPSS로 신뢰도 분석하기 ② 692
17.9.4. 신뢰도 분석 결과 ② 694
17.10. 신뢰도 분석 결과 보고하기 ② 698
17.11. 개념에 대한 요약도 ① 698
17.12. 다음 장은? ② 699
17.13. 주요 용어 699
17.14. 스마트 알렉스의 과제 699 17.15. 참고도서 701

18. 범주형 자료분석 702
18.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 702
18.2. 범주형 자료 분석 ① 703
18.3. 범주형 자료 분석 이론 ① 703
18.3.1. Pearson 카이제곱검정 ① 704
18.3.2. Fisher의 정확 검정 ① 705
18.3.3. 우도비 ② 706
18.3.4. Yates 연속성 수정 ② 707
18.3.5. 기타 연관성 측정 방법 ① 707
18.3.6. 여러 범주형 변수: 로그선형 분석 ③ 708
18.4. 범주형 자료 분석의 가정 ① 718
18.4.1. 독립성 ① 718
18.4.2. 기대빈도 ① 719
18.4.3. 고려할 문제점 ① 719
18.5. SPSS로 카이제곱 분석하기 ① 720
18.5.1. 범주형 종속변수 분석의 일반적 과정 ① 720
18.5.2. 데이터 입력 ① 720
18.5.3. 분석하기 ① 722
18.5.4. 카이제곱검정 출력물 ① 724
18.5.5. 표준화 잔차가 있는 유의한 카이제곱검정의 세분화 ② 727
18.5.6. 효과크기 계산하기 ② 728
18.5.7. 카이제곱 결과 보고하기 ① 730
18.6. SPSS를 이용한 로그선형 분석 ② 730
18.6.1. 초기 고려사항 ② 730
18.6.2. 로그선형 분석하기 ② 732
18.6.3. 로그선형분석 출력물 ③ 735
18.6.4. 로그선형분석의 후속 ② 738
18.7. 로그선형분석에서 효과크기 ② 740
18.8. 로그선형분석 결과 보고하기 ② 741
18.9. 개념에 대한 요약도 ① 742
18.10. 다음 장은 ① 742
18.11. 주요 용어 742
18.12. 스마트 알렉스의 과제 743
18.13. 참고도서 744

19

. 로지스틱 회귀분석 745
19.1. 이 장에는 어떤 것이 있을까? ① 745
19.2. 로지스틱 회귀분석의 배경 ① 746
19.3. 로지스틱 회귀분석 원리는 무엇인가? ③ 746
19.3.1. 모형 평가: 로그 우도 통계량 ③ 748
19.3.2. 모형 평가: 이탈도 통계량 ③ 748
19.3.3. 모형 평가: R 과 R 2 ③ 749
19.3.4. 예측변수 기여도 평가: Wald 통계량 ② 751
19.3.5. 승산비: exp (B) ③ 751
19.3.6. 모형 구성과 간소화 법칙 ② 752
19.4. 편향 원인 및 문제점 ④ 753
19.4.1. 가정 ② 753
19.4.2. 예측변수에 대한 불완전한 정보 ④ 754
19.4.3. 완전분리 ④ 755
19.4.4. 과대산포 ④ 757
19.5. 이진 로지스틱 회귀분석: 뱀장어 예 ② 758
19.5.1. 모형 구성하기 ① 758
19.5.2. 로지스틱 회귀분석: 일반적 과정 ① 759
19.5.3. 자료 입력 ① 759
19.5.4. SPSS에서 모형 구성하기 ② 759
19.5.5. 회귀분석 방법 ② 761
19.5.6. 범주형 예측변수 ② 762
19.5.7. 모형 비교 ② 763
19.5.8. 모형 재시행하기 ① 765
19.5.9. 잔차 구하기 ② 765
19.5.10. 추가 사양 ② 766
19.5.11. 붓스트래핑 ② 767
19.6. 로지스틱 회귀분석 해석 ② 767
19.6.1. 블록 0 ② 767
19.6.2. 모형 요약 ② 768
19.6.3. 예측확률 목록 ② 773
19.6.4. 잔차 해석 ② 774
19.6.5. 효과크기 계산 ② 776
19.7. 로지스틱 회귀분석 보고하기 ② 776
19.8. 가정 검정: 다른 예 ② 777
19.8.1. 로짓 선형성 검정 ③ 778
19.8.2. 다중공선성 검증 ③ 779
19.9. 여러 범주 예측하기: 다항 로지스틱 회귀분석 ③ 782
19.9.1. SPSS로 다항 로지스틱 회귀분석 시행하기 ③ 784
19.9.2. 통계량 ③ 787
19.9.3. 다른 선택 사양 ③ 788
19.9.4. 다항 로지스틱 회귀분석 출력물 해석 ③ 790
19.9.5. 결과 보고 ② 796
19.10. 개념에 대한 요약도 ① 796
19.11. 다음 장은? ① 797
19.12. 주요 용어 797
19.13. 스마트 알렉스의 과제 797 19.14. 참고도서 799

20. 다수준 선형모형 800
20.1. 이 장에는 어떤 내용이 있을까? ① 800
20.2. 위계적 자료 ② 801
20.2.1. 급내상관 ② 802
20.2.2. 다수준 선형모형 유익성 ② 804
20.3. 다수준 회귀분석 이론 ③ 805
20.3.1. 예제 ② 805
20.3.2. 고정계수와 임의계수 ③ 806
20.4. 다수준 모형 ④ 809
20.4.1. 적합도 평가와 다수준 모형 비교 ④ 812
20.4.2. 공분산 구조 형태 ④ 813
20.5. 현실적 논점 ③ 814 20.5.1. 가정 ③ 814
20.5.2. 로버스트 다수준 모형 ③ 815
20.5.3. 표본 수와 크기 ③ 815
20.5.4. 예측변수 중심화 ③ 816
20.6. SPSS를 이용한 다수준 모형 만들기 ④ 817
20.6.1. 데이터 입력하기 ② 818
20.6.2. 데이터 구조 무시하기: ANOVA ② 818
20.6.3. 데이터 구조 무시하기: ANCOVA ② 822
20.6.4. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편 ③ 824
20.6.5. 데이터 구조 요인화하기: 임의절편과 임의기
울기 ④ 828
20.6.6. 모형에 교호작용 추가하기 ④ 832
20.7. 성장모형 ④ 837
20.7.1. 성장곡선(다항식) ④ 837
20.7.2. 예제: 신혼밀월기간 ② 838
20.7.3. 데이터 재구조 ③ 840
20.7.4. SPSS에서 성장모형 수행하기 ④ 841
20.7.5. 추가 분석 ④ 848
20.8. 다수준 모형 보고 방법 ③ 849
20.9. 마지막 메시지 ① 850
20.10. 개념에 대한 요약도 ① 851
20.11. 다음 장은? ② 851
20.12. 주요 용어 852
20.13. 스마트 알렉스의 과제 852
20.14. 참고도서 853

용어사전 (GLOSSARY) 854
부록 (APPENDIX) 871
참고문헌 (REFERENCES) 883
색인 (INDEX) 892
책에 사용된 기호들 (SYMBOLS USED IN THIS BOOK) 898

소개 서문

행동과학, 사회과학 및 보건ㆍ간호학과 관련된 많은 학생들이나 연구자들은 통계분석이라는 수단을 통해 양적연구를 수행하고 있다. 하지만 수학이나 통계학을 전공하지 않은 사람들이 수학방정식 위주로 구성된 통계학 책을 이해한다는 것은 쉽지 않은 일이다. 따라서 이런 연구자들을 위해 현실적으로 필요한 통계학 책은, 그 구성 내용이 수학적 접근이기보다는 개념적 설명 위주이면서 또한 실제로 자료를 어떻게 다루는지에 중점을 둔 것일 필요가 있다. Andy Field의 통계분석 책은 이 모두를 만족시킨다고 할 수 있다. 이 책은 이론부터실무, 기초부터 고급통계에 이르기까지 전반적인 내용을 포함하고 있다. 또한 다양하고 재미있는 주제의 자료를 사용해 통계분석을 어떻게 실시해야 하는지를 제시하고 있다. 그리고 실제로 자료를 분석할 때 생길 수 있는 골치 아픈 문제들을 어떻게 풀어나가야 하는 지에대한 여러 가지 방법을 제시해 주고 있는 것이 가장 큰 특징이라고 할 수 있다. 더 나아가 분석된 자료를 보고할 때, 어떻게 진술하고 기록해야 하는지에 대한 정보도 같이 제공하고 있다.
약 천 쪽에 달하는 분량의 이 책을 번역한다는 것은 많은 시간과 노력을 투자해야 한다는 것을 의미하기 때문에 역자들 역시 결코 쉬운 결정은 아니었다. 하지만 이 책은 많은 학생들과 연구자들에게 큰 도움이 될 것이라는 확신을 가졌기 때문에 한글 번역을 시도하게 된 것이다. 번역된 이 책이 앞으로 여러분의 통계분석과 연구논문 작성에 많은 도움이 될 수 있기를 기대해본다.

2016년 옮긴이 일동