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b:discovering_statistics_using_r

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b:discovering_statistics_using_r [2020/09/01 07:51] hkimscilb:discovering_statistics_using_r [2020/09/01 08:16] – [1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① 2] hkimscil
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 ===== 1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1 ===== ===== 1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1 =====
 ===== 1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① 2 ===== ===== 1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① 2 =====
 +^ 과학, 사회과학, 양적연구  ^
 +|{{:b:pasted:20200901-080954.png?400}}  |
 +
 +[[:research_methods_lecture_note|Lecture note 참조]]
 +^ 연역과 귀납에 대한 예 ^
 +|{{http://commres.net/wiki/_media/science_research_methods.jpg?400}}  |
 ===== 1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ① 4 ===== ===== 1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ① 4 =====
 ===== 1.4 이론 생성 및 검증 ① 5 ===== ===== 1.4 이론 생성 및 검증 ① 5 =====
Line 14: Line 20:
  
    
 +====== 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 ===== 
  
  
b/discovering_statistics_using_r.txt · Last modified: 2020/09/14 08:04 by hkimscil

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