CHAPTER 1 사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유_1 1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1 1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① 2 1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ① 4 1.4 이론 생성 및 검증 ① 5 1.5 자료 수집 1: 무엇을 측정할 것인가? ① 8 1.6 자료 수집 2: 어떻게 측정할 것인가? ① 16 1.7 자료 분석 ① 24 이번 장에서 발견한 통계학 ① 37 이번 장에서 발견한 주요 용어 37 똑똑한 알렉스의 과제 38 더 읽을거리 39 흥미로운 실제 연구 39 CHAPTER 2 여러분이 통계학에 관해 알고 싶어 했던 모든 것 (아마도)_41 2.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 41 2.2 통계적 모형의 구축 ① 42 2.3 모집단과 표본 ① 45 2.4 단순한 통계적 모형 몇 가지 ① 46 2.5 자료 이상의 것을 얻으려면 ① 52 2.6 통계적 모형을 이용한 연구 질문 검증 ① 62 이번 장에서 발견한 통계학 ① 75 이번 장에서 발견한 주요 용어 76 똑똑한 알렉스의 과제 76 더 읽을거리 77 흥미로운 실제 연구 77 CHAPTER 3 R 환경_79 3.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 79 3.2 시작하기 전에 ① 80 3.3 R 시작하기 ① 85 3.4 R의 기본적인 사용법 ① 88 3.5 R에 자료 도입하기 ① 102 3.6 R Commander로 자료 입력하기 ① 118 3.7 전용 소프트웨어를 이용한 자료 입력과 편집 ① 121 3.8 자료의 저장 ① 130 3.9 자료의 조작 ③ 132 이번 장에서 발견한 통계학 ① 144 이번 장에서 사용한 R 패키지 144 이번 장에서 사용한 R 함수 144 이번 장에서 발견한 주요 용어 145 똑똑한 알렉스의 과제 145 더 읽을거리 147 CHAPTER 4 그래프를 이용한 자료 탐색_149 4.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 149 4.2 자료 표현의 예술 ① 150 4.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 155 4.4 ggplot2 소개 ① 156 4.5 변수들의 관계를 보여주는 산점도 ① 174 4.6 명백한 문제점을 포착하기에 좋은 히스토그램 ① 181 4.7 상자그림(상자수염도) ① 184 4.8 밀도 그림 ① 189 4.9 평균을 그래프로 그리기 ③ 190 4.10 테마와 옵션 ① 205 이번 장에서 발견한 통계학 ① 207 이번 장에서 사용한 R 패키지 207 이번 장에서 사용한 R 함수 208 이번 장에서 발견한 주요 용어 208 똑똑한 알렉스의 과제 208 더 읽을거리 209 흥미로운 실제 연구 209 CHAPTER 5 자료에 관한 가정_211 5.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 211 5.2 가정이란 무엇인가? ① 212 5.3 모수적 자료의 가정들 ① 213 5.4 이번 장에서 사용하는 R 패키지 ① 214 5.5 정규성 가정 ① 215 5.6 분포의 정규성 검정 ① 231 5.7 분산의 동질성 검정 ① 235 5.8 자료의 문제점 수정 ② 241 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 257 이번 장에서 사용한 R 패키지 257 이번 장에서 사용한 R 함수 258 이번 장에서 발견한 주요 용어 258 똑똑한 알렉스의 과제 258 더 읽을거리 259 CHAPTER 6 상관_261 6.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 261 6.2 눈으로 관계 파악하기 ① 262 6.3 관계를 측정하는 방법 ① 262 6.4 상관분석을 위한 자료 입력 ① 270 6.5 이변량 상관 ① 271 6.6 편상관 ② 297 6.7 상관계수의 비교 ③ 303 6.8 효과크기 계산 ① 305 6.9 상관분석의 보고 ① 306 이번 장에서 발견한 통계학 ① 308 이번 장에서 사용한 R 패키지 308 이번 장에서 사용한 R 함수 308 이번 장에서 발견한 주요 용어 309 똑똑한 알렉스의 과제 309 더 읽을거리 310 흥미로운 실제 연구 310 CHAPTER 7 회귀_311 7.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 311 7.2 회귀의 소개 ① 312 7.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 321 7.4 R을 이용한 회귀분석 절차 ① 322 7.5 단순회귀의 해석 ① 326 7.6 다중회귀: 기초 ② 330 7.7 회귀모형의 정확도 평가 ② 337 7.8 R Commander와 R을 이용한 다중상관 분석 ② 350 7.9 회귀모형의 정확도 검정 ② 363 7.10 강건한 회귀: 부트스트래핑 ③ 378 7.11 다중회귀의 보고 ② 381 7.12 범주형 예측변수와 다중회귀 ③ 383 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 391 이번 장에서 사용한 R 패키지 392 이번 장에서 사용한 R 함수 392 이번 장에서 발견한 주요 용어 392 똑똑한 알렉스의 과제 393 더 읽을거리 394 흥미로운 실제 연구 394 CHAPTER 8 로지스틱 회귀_395 8.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 395 8.2 로지스틱 회귀의 배경 ① 396 8.3 로지스틱 회귀에 깔린 원리들 ③ 397 8.4 가정과 잠재적 문제점 ④ 406 8.5 이번 장에서 사용하는 패키지들 ① 411 8.6 이항 로지스틱 회귀: 미끈미끈한 예제 하나 ② 412 8.7 로지스틱 회귀분석 보고 방법 ② 433 8.8 가정 검사: 또 다른 예 ② 434 8.9 여러 범주의 예측: 다항 로지스틱 회귀 ③ 440 이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 451 이번 장에서 사용한 R 패키지 452 이번 장에서 사용한 R 함수 452 이번 장에서 발견한 주요 용어 452 똑똑한 알렉스의 과제 452 더 읽을거리 454 흥미로운 실제 연구 454 CHAPTER 9 두 평균의 비교_455 9.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 455 9.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 456 9.3 차이 살펴보기 ① 456 9.4 t 검정 ① 466 9.5 독립 t 검정 ① 471 9.6 종속 t 검정 ① 489 9.7 그룹간 설계 대 반복측정 설계 ① 500 이번 장에서 발견한 통계학 ① 501 이번 장에서 사용한 R 패키지 502 이번 장에서 사용한 R 함수 502 이번 장에서 발견한 주요 용어 502 똑똑한 알렉스의 과제 502 더 읽을거리 503 흥미로운 실제 연구 503 CHAPTER 10 여러 평균의 비교: 분산분석(GLM 1)_505 10.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 505 10.2 분산분석에 깔린 이론 ② 506 10.3 분산분석의 가정들 ③ 522 10.4 계획된 대비 ② 525 10.5 사후 절차 ② 540 10.6 R을 이용한 일원 분산분석 ② 546 10.7 효과크기의 계산 ② 573 10.8 일원 독립 분산분석 결과의 보고 ② 577 이번 장에서 발견한 통계학 ① 579 이번 장에서 사용한 R 패키지 579 이번 장에서 사용한 R 함수 580 이번 장에서 발견한 주요 용어 580 똑똑한 알렉스의 과제 580 더 읽을거리 582 흥미로운 실제 연구 582 CHAPTER 11 공분산분석(GLM 2)_583 11.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 583 11.2 공분산분석(ANCOVA)이란? ② 584 11.3 공분산분석의 가정과 문제점 ③ 586 11.4 R을 이용한 공분산분석 ② 589 11.5 강건한 공분산분석 방법 ③ 610 11.6 효과크기 계산 ② 619 11.7 공분산분석 결과의 보고 ② 623 이번 장에서 발견한 통계학 ② 624 이번 장에서 사용한 R 패키지 625 이번 장에서 사용한 R 함수 625 이번 장에서 발견한 주요 용어 625 똑똑한 알렉스의 과제 625 더 읽을거리 627 흥미로운 실제 연구 627 CHAPTER 12 요인 분산분석(GLM 3)_629 12.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 629 12.2 요인 분산분석(독립설계)의 이론 ② 630 12.3 회귀로서의 요인 분산분석 ③ 631 12.4 이원 분산분석: 무대의 뒤편 ② 638 12.5 R을 이용한 요인 분산분석 ② 645 12.6 상호작용 그래프의 해석 ② 669 12.7 강건한 요인 분산분석 673 12.8 효과크기 계산 ③ 682 12.9 이원 분산분석 결과의 보고 ② 686 이번 장에서 발견한 통계학 ② 688 이번 장에서 사용한 R 패키지 688 이번 장에서 사용한 R 함수 688 이번 장에서 발견한 주요 용어 689 똑똑한 알렉스의 과제 689 더 읽을거리 691 흥미로운 실제 연구 691 CHAPTER 13 반복측정 설계(GLM 4)_693 13.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 693 13.2 반복측정 설계 소개 ② 694 13.3 일원 반복측정 분산분석의 이론 ② 700 13.4 R을 이용한 일원 반복측정 설계 분석 ② 708 13.5 반복측정 설계의 효과크기 계산 ③ 732 13.6 일원 반복측정 분석의 보고 ② 734 13.7 요인 반복측정 설계 ② 735 13.8 요인 반복측정 설계의 효과크기 계산 ② 756 13.9 요인 반복측정 설계의 결과 보고 ② 757 이번 장에서 발견한 통계학 ② 759 이번 장에서 사용한 R 패키지 760 이번 장에서 사용한 R 함수 760 이번 장에서 발견한 주요 용어 760 똑똑한 알렉스의 과제 760 더 읽을거리 762 흥미로운 실제 연구 762 CHAPTER 14 혼합 설계(GLM 5)_763 14.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 763 14.2 혼합 설계 ② 764 14.3 남자와 여자가 연애 상대를 선택하는 기준은? ② 765 14.4 자료 입력과 탐색 ④ 767 14.5 혼합 분산분석 ② 774 14.6 일반선형모형으로서의 혼합 설계 ③ 778 14.7 효과크기 계산 ③ 806 14.8 혼합 분산분석 결과의 보고 ② 807 14.9 강건한 혼합 설계 분석 ③ 810 이번 장에서 발견한 통계학 ② 819 이번 장에서 사용한 R 패키지 819 이번 장에서 사용한 R 함수 820 이번 장에서 발견한 주요 용어 820 똑똑한 알렉스의 과제 820 더 읽을거리 822 흥미로운 실제 연구 822 CHAPTER 15 비모수적 검정_823 15.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 823 15.2 비모수적 검정은 언제 사용할까? ① 824 15.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 825 15.4 독립적인 두 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정 ① 825 15.5 연관된 두 조건의 비교: 윌콕슨 부호순위 검정 ① 840 15.6 여러 독립 그룹의 차이: 크러스컬-월리스 검정 ① 849 15.7 연관된 여러 그룹의 비교: 프리드먼 분산분석 ① 864 이번 장에서 발견한 통계학 ① 872 이번 장에서 사용한 R 패키지 872 이번 장에서 사용한 R 함수 873 이번 장에서 발견한 주요 용어 873 똑똑한 알렉스의 과제 873 더 읽을거리 875 흥미로운 실제 연구 875 CHAPTER 16 다변량분산분석(MANOVA)_877 16.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 877 16.2 다변량분산분석은 언제 사용할까? ② 878 16.3 소개: 분산분석과 다변량분산분석의 유사점과 차이점 ② 879 16.4 다변량분산분석의 이론 ③ 881 16.5 다변량분산분석 수행 시 주의할 점 ③ 901 16.6 R을 이용한 다변량분산분석 ② 905 16.7 강건한 다변량분산분석 ③ 922 16.8 다변량분산분석 결과의 보고 ② 928 16.9 다변량분산분석에 대한 후속 분석으로서의 판별분석 ③ 929 16.10 판별분석 결과의 보고 ② 936 16.11 추가 설명 ④ 936 이번 장에서 발견한 통계학 ② 939 이번 장에서 사용한 R 패키지 940 이번 장에서 사용한 R 함수 940 이번 장에서 발견한 주요 용어 940 똑똑한 알렉스의 과제 941 더 읽을거리 942 흥미로운 실제 연구 942 CHAPTER 17 탐색적 인자분석_943 17.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 943 17.2 인자분석은 언제 사용하는가? ② 944 17.3 인자 ② 945 17.4 연구 예제 ② 966 17.5 R Commander를 이용한 인자분석 실행 ① 971 17.6 R을 이용한 인자 분석 실행 ② 971 17.7 인자분석 결과의 보고 ① 1001 17.8 신뢰도분석 ② 1002 17.9 신뢰도분석 결과의 보고 ② 1015 이번 장에서 발견한 통계학 ② 1016 이번 장에서 사용한 R 패키지 1017 이번 장에서 사용한 R 함수 1017 이번 장에서 발견한 주요 용어 1017 똑똑한 알렉스의 과제 1018 더 읽을거리 1018 흥미로운 실제 연구 1020 CHAPTER 18 범주형자료_1021 18.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1021 18.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 1022 18.3 범주형자료의 분석 ① 1022 18.4 범주형자료 분석의 이론 ① 1023 18.5 카이제곱 검정의 가정들 ① 1028 18.6 R을 이용한 카이제곱 검정 실행 ① 1029 18.7 셋 이상의 범주형변수: 로그선형분석 ③ 1042 18.8 로그선형분석의 가정들 ② 1053 18.9 R을 이용한 로그선형분석 ② 1054 18.10 로그선형분석의 후속 분석 ② 1070 18.11 로그선형분석의 효과크기 ① 1071 18.12 로그선형분석 결과의 보고 ② 1072 이번 장에서 발견한 통계학 ① 1073 이번 장에서 사용한 R 패키지 1073 이번 장에서 사용한 R 함수 1073 이번 장에서 발견한 주요 용어 1074 똑똑한 알렉스의 과제 ③ 1074 더 읽을거리 1075 흥미로운 실제 연구 1076 CHAPTER 19 다층 선형모형_1077 19.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1077 19.2 위계적 자료 ② 1078 19.3 다층 선형모형의 이론 ③ 1084 19.4 다층모형 ④ 1089 19.5 분석 실행 관련 고려사항 ③ 1096 19.6 R을 이용한 다층 분석 ④ 1099 19.7 성장모형 ④ 1123 19.8 다층모형의 보고 ③ 1141 이번 장에서 발견한 통계학 ② 1142 이번 장에서 사용한 R 패키지 1143 이번 장에서 사용한 R 함수 1143 이번 장에서 발견한 주요 용어 1143 똑똑한 알렉스의 과제 1143 더 읽을거리 1144 흥미로운 실제 연구 1144 에필로그: 통계학의 발견 이후의 삶 1145 R 문제해결 1148 용어집 1149 부록 A 1171 A.1 표준 정규분포표 1171 A.2 t 분포 임계값 1176 A.3 F 분포 임계값 1177 A.4 카이제곱 분포 임계값 1181 참고문헌 1182 찾아보기 1191