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--- b:discovering_statistics_using_r [2020/09/01 07:51] – hkimscil
+++ b:discovering_statistics_using_r [2020/09/14 08:04] (current) – [CHAPTER 3 R 환경_79] hkimscil
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 ===== 1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1 =====
 ===== 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 =====
 ===== 1.4 이론 생성 및 검증 ① 5 =====
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+====== 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 =====