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앤디 필드의 유쾌한 R 통계학

앤디 필드, 제레미 마일스, 조이 필드

제이펍 출판|2020.03.27

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시리즈 가격정보
전자책 정가 33,600원
구매 33,600원+3% 적립
출간정보 2020.03.27|PDF|38.77MB

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책 소개 이미지

책소개

딱딱하고 지루한 통계학 책은 가라! 통계, R, 그리고 영국식 코미디의 기상천외 콜라보!

통계 분야의 초베스트셀러로 자리매김한 『Discovering Statistics Using SPSS』의 저자이자 영국의 괴짜 심리학 교수(겸 통계학자) 앤디 필드의 또 다른 야심작입니다. 많은 마니아를 만들어 낸 전작처럼 이 책에서도 그의 ‘변함없는’ 필력을 확인할 수 있습니다. 때로는 유쾌하며 때로는 짓궂은 그의 유머 코드와 함께, 독자들을 통계의 세계에 더 쉽게 인도하려는 세심한 노력의 흔적과 방대한 자료가 이 책에 담겨 있습니다. 특히 딱딱하기만 한 통계학 책에 거부감을 갖는 독자들에게 이 책을 추천합니다.

목차

[앤디 필드의 유쾌한 R 통계학]

CHAPTER 1 사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유

1.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ①

1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ①

1.4 이론 생성 및 검증 ①

1.5 자료 수집 1: 무엇을 측정할 것인가? ①

1.6 자료 수집 2: 어떻게 측정할 것인가? ①

1.7 자료 분석 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 2 여러분이 통계학에 관해 알고 싶어 했던 모든 것 (아마도)

2.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

2.2 통계적 모형의 구축 ①

2.3 모집단과 표본 ①

2.4 단순한 통계적 모형 몇 가지 ①

2.5 자료 이상의 것을 얻으려면 ①

2.6 통계적 모형을 이용한 연구 질문 검증 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 3 R 환경

3.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

3.2 시작하기 전에 ①

3.3 R 시작하기 ①

3.4 R의 기본적인 사용법 ①

3.5 R에 자료 도입하기 ①

3.6 R Commander로 자료 입력하기 ①

3.7 전용 소프트웨어를 이용한 자료 입력과 편집 ①

3.8 자료의 저장 ①

3.9 자료의 조작 ③

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리



CHAPTER 4 그래프를 이용한 자료 탐색

4.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

4.2 자료 표현의 예술 ①

4.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ①

4.4 ggplot2 소개 ①

4.5 변수들의 관계를 보여주는 산점도 ①

4.6 명백한 문제점을 포착하기에 좋은 히스토그램 ①

4.7 상자그림(상자수염도) ①

4.8 밀도 그림 ①

4.9 평균을 그래프로 그리기 ③

4.10 테마와 옵션 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 5 자료에 관한 가정

5.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

5.2 가정이란 무엇인가? ①

5.3 모수적 자료의 가정들 ①

5.4 이번 장에서 사용하는 R 패키지 ①

5.5 정규성 가정 ①

5.6 분포의 정규성 검정 ①

5.7 분산의 동질성 검정 ①

5.8 자료의 문제점 수정 ②

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리



CHAPTER 6 상관

6.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

6.2 눈으로 관계 파악하기 ①

6.3 관계를 측정하는 방법 ①

6.4 상관분석을 위한 자료 입력 ①

6.5 이변량 상관 ①

6.6 편상관 ②

6.7 상관계수의 비교 ③

6.8 효과크기 계산 ①

6.9 상관분석의 보고 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 7 회귀

7.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

7.2 회귀의 소개 ①

7.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ①

7.4 R을 이용한 회귀분석 절차 ①

7.5 단순회귀의 해석 ①

7.6 다중회귀: 기초 ②

7.7 회귀모형의 정확도 평가 ②

7.8 R Commander와 R을 이용한 다중상관 분석 ②

7.9 회귀모형의 정확도 검정 ②

7.10 강건한 회귀: 부트스트래핑 ③

7.11 다중회귀의 보고 ②

7.12 범주형 예측변수와 다중회귀 ③

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 8 로지스틱 회귀

8.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

8.2 로지스틱 회귀의 배경 ①

8.3 로지스틱 회귀에 깔린 원리들 ③

8.4 가정과 잠재적 문제점 ④

8.5 이번 장에서 사용하는 패키지들 ①

8.6 이항 로지스틱 회귀: 미끈미끈한 예제 하나 ②

8.7 로지스틱 회귀분석 보고 방법 ②

8.8 가정 검사: 또 다른 예 ②

8.9 여러 범주의 예측: 다항 로지스틱 회귀 ③

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 9 두 평균의 비교

9.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

9.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ①

9.3 차이 살펴보기 ①

9.4 t 검정 ①

9.5 독립 t 검정 ①

9.6 종속 t 검정 ①

9.7 그룹간 설계 대 반복측정 설계 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 10 여러 평균의 비교: 분산분석(GLM 1)

10.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

10.2 분산분석에 깔린 이론 ②

10.3 분산분석의 가정들 ③

10.4 계획된 대비 ②

10.5 사후 절차 ②

10.6 R을 이용한 일원 분산분석 ②

10.7 효과크기의 계산 ②

10.8 일원 독립 분산분석 결과의 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 11 공분산분석(GLM 2)

11.1 이번 장에서 배우는 내용 ②

11.2 공분산분석(ANCOVA)이란? ②

11.3 공분산분석의 가정과 문제점 ③

11.4 R을 이용한 공분산분석 ②

11.5 강건한 공분산분석 방법 ③

11.6 효과크기 계산 ②

11.7 공분산분석 결과의 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 12 요인 분산분석(GLM 3)

12.1 이번 장에서 배우는 내용 ②

12.2 요인 분산분석(독립설계)의 이론 ②

12.3 회귀로서의 요인 분산분석 ③

12.4 이원 분산분석: 무대의 뒤편 ②

12.5 R을 이용한 요인 분산분석 ②

12.6 상호작용 그래프의 해석 ②

12.7 강건한 요인 분산분석

12.8 효과크기 계산 ③

12.9 이원 분산분석 결과의 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 13 반복측정 설계(GLM 4)

13.1 이번 장에서 배우는 내용 ②

13.2 반복측정 설계 소개 ②

13.3 일원 반복측정 분산분석의 이론 ②

13.4 R을 이용한 일원 반복측정 설계 분석 ②

13.5 반복측정 설계의 효과크기 계산 ③

13.6 일원 반복측정 분석의 보고 ②

13.7 요인 반복측정 설계 ②

13.8 요인 반복측정 설계의 효과크기 계산 ②

13.9 요인 반복측정 설계의 결과 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 14 혼합 설계(GLM 5)

14.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

14.2 혼합 설계 ②

14.3 남자와 여자가 연애 상대를 선택하는 기준은? ②

14.4 자료 입력과 탐색 ④

14.5 혼합 분산분석 ②

14.6 일반선형모형으로서의 혼합 설계 ③

14.7 효과크기 계산 ③

14.8 혼합 분산분석 결과의 보고 ②

14.9 강건한 혼합 설계 분석 ③

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 15 비모수적 검정

15.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

15.2 비모수적 검정은 언제 사용할까? ①

15.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ①

15.4 독립적인 두 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정 ①

15.5 연관된 두 조건의 비교: 윌콕슨 부호순위 검정 ①

15.6 여러 독립 그룹의 차이: 크러스컬-월리스 검정 ①

15.7 연관된 여러 그룹의 비교: 프리드먼 분산분석 ①

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

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CHAPTER 16 다변량분산분석(MANOVA)

16.1 이번 장에서 배우는 내용 ②

16.2 다변량분산분석은 언제 사용할까? ②

16.3 소개: 분산분석과 다변량분산분석의 유사점과 차이점 ②

16.4 다변량분산분석의 이론 ③

16.5 다변량분산분석 수행 시 주의할 점 ③

16.6 R을 이용한 다변량분산분석 ②

16.7 강건한 다변량분산분석 ③

16.8 다변량분산분석 결과의 보고 ②

16.9 다변량분산분석에 대한 후속 분석으로서의 판별분석 ③

16.10 판별분석 결과의 보고 ②

16.11 추가 설명 ④

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

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CHAPTER 17 탐색적 인자분석

17.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

17.2 인자분석은 언제 사용하는가? ②

17.3 인자 ②

17.4 연구 예제 ②

17.5 R Commander를 이용한 인자분석 실행 ①

17.6 R을 이용한 인자 분석 실행 ②

17.7 인자분석 결과의 보고 ①

17.8 신뢰도분석 ②

17.9 신뢰도분석 결과의 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 18 범주형자료

18.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

18.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ①

18.3 범주형자료의 분석 ①

18.4 범주형자료 분석의 이론 ①

18.5 카이제곱 검정의 가정들 ①

18.6 R을 이용한 카이제곱 검정 실행 ①

18.7 셋 이상의 범주형변수: 로그선형분석 ③

18.8 로그선형분석의 가정들 ②

18.9 R을 이용한 로그선형분석 ②

18.10 로그선형분석의 후속 분석 ②

18.11 로그선형분석의 효과크기 ①

18.12 로그선형분석 결과의 보고 ②

이번 장에서 발견한 통계학 ①

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

똑똑한 알렉스의 과제 ③

더 읽을거리

흥미로운 실제 연구



CHAPTER 19 다층 선형모형

19.1 이번 장에서 배우는 내용 ①

19.2 위계적 자료 ②

19.3 다층 선형모형의 이론 ③

19.4 다층모형 ④

19.5 분석 실행 관련 고려사항 ③

19.6 R을 이용한 다층 분석 ④

19.7 성장모형 ④

19.8 다층모형의 보고 ③

이번 장에서 발견한 통계학 ②

이번 장에서 사용한 R 패키지

이번 장에서 사용한 R 함수

이번 장에서 발견한 주요 용어

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더 읽을거리

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에필로그: 통계학의 발견 이후의 삶

R 문제해결

용어집

부록 A

A.1 표준 정규분포표

A.2 t 분포 임계값

A.3 F 분포 임계값

A.4 카이제곱 분포 임계값

참고문헌

찾아보기

저자소개

저 : 앤디 필드 (Andy Field)
서식스 대학교의 아동 정신병리학 교수다. 그는 고양이를 숭배하며, 아주 ‘무거운’ 음악 감상과 연주를 즐긴다. 통계학을 쉽고 재미있게 가르치는 능력 때문에 지역 및 영국 전국의 교수상(서식스 대학교(2001, 2015, 2016), 영국 심리학회(2007))과 영국 우수 교수상(2010), 그리고 영국 심리학회 도서상(2006)을 받았다.

저 : 제레미 마일스 (Jeremy Miles)
캘리포니아 산타모니카의 RAND Corporation에서 행동과학자로 일하며, Pardee-RAND 대학원의 양적 연구 교수도 겸임하고 있다. 그는 개가 고양이보다 낫다는 ‘틀린’ 생각을 가지고 있으며, 로스앤젤레스에서 쌍둥이 아들과 쌍둥이 개, 쌍둥이 닭과 함께 살고 있다(아내는 쌍둥이가 아니다). 《Understanding and Using Statistics in Psychology》(SAGE, 2007)를 비롯해 여러 권의 책을 집필했다.

저 : 조이 필드 (Zoe Field)
현재 서식스 대학교에서 근무하며 여러 편의 연구 논문을 출판했지만, 책 집필은 이번이 처음이다. 그녀는 사랑하는 남편 앤디, 고양이 퍼지와 함께 통계학 지옥에서 즐겁게 살고 있다.

역 : 류광
25년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 커누스 교수의 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』(The Art of Computer Programming) 시리즈와 스티븐스의 『UNIX 고급 프로그래밍』(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판 및 제3판을 포함하여 60여 권의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(docbook.kr)의 일원이다. 홈페이지 occam’s Razor(occamsrazr.net)와 게임 개발 사이트 GpgStudy(www.gpgstudy.com)를 운영한다.

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