복잡한 수식 없이도
기초 통계부터 논문 작성까지 술술

이 책은 수학이 부담스러운 독자들을 위해 직관적인 설명과 실용적인 접근 방식을 택했다. 핵심 개념을 쉬운 언어로 풀어 설명하고, 연구 과정에서 꼭 필요한 분석 절차를 단계별로 안내한다. 또한 SPSS 프로그램을 활용한 통계분석 실습을 포함하여, 데이터 분석의 전 과정을 체계적으로 익힐 수 있도록 구성했다. 프로그램 설치부터 분석 결과 해석까지 차근차근 따라가다 보면, 어느새 논문 작성에 필요한 통계 기본기를 갖추게 될 것이다.

Chapter 01. 변수의 종류와 역할
역할에 따른 변수 구분 
형태에 따른 변수 구분 
척도
 

Chapter 02. 기술통계
중심화 경향값 
자료가 흩어진 정도를 나타내는 대푯값

Chapter 03. 통계와 그래프
비서열 질적변수를 보여주는 그래프 
양적변수를 보여주는 그래프

Chapter 04. 통계적 가설검정의 원리
영가설과 대립가설의 표현 
1종 오류와 2종 오류

Chapter 05. 표본
표본조사를 이해하기 위한 주요 용어 
확률표집과 비확률표집 
표집의 장점과 단점 
표본조사 시 유의할 점

Chapter 06. 상관분석
상관이란 무엇인가
상관계수를 분석할 때 주의할 점

Chapter 07. t-검정
두 집단의 평균을 통계적으로 비교하기
t-검정의 가설검정 절차
통계적 유의성과 실제적 유의성
t-검정의 분산
상관이 있는 두 집단의 평균 비교: 종속표본 t-검정

Chapter 08. 분산분석(ANOVA)
t-검정을 활용한 다중 집단 비교의 한계
분산분석(ANOVA)의 원리와 검정 절차 
분산분석의 실제 적용 및 사후검정

Chapter 09. 이원분산분석
이원분산분석의 개념과 필요성 
이원분산분석의 확장: 고정효과와 임의효과

Chapter 10. 회귀분석
회귀분석의 역사와 개념 
다중회귀분석 
더미변수의 활용 
로지스틱 회귀분석

Chapter 11. 논문 작성법
논문 분류
논문 구성

Chapter 12. SPSS 열어보기
SPSS 설치하기 
SPSS의 화면 구성 
엑셀 자료 불러오기 
SPSS 분석의 두 가지 방법

Chapter 13. 기술통계
패널조사 데이터 다운로드하기
기술통계 분석하기

Chapter 14. 상관분석
서열척도 변수 간의 상관분석
비율척도 변수 간의 상관분석
공분산 행렬 계산하기
마무리

Chapter 15. t-검정
독립표본 t-검정: 상관이 없는 두 집단의 평균 비교
종속표본 t-검정: 상관이 있는 두 집단의 평균 비교
마무리

Chapter 16. 분산분석(ANOVA)
일원배치 분산분석
이원배치 분산분석
마무리

Chapter 17. 회귀분석
일반적인 회귀분석: 독립변수가 연속형 변수로만 구성된 경우
더미변수가 추가된 회귀분석: 범주형 변수를 회귀분석의 독립변수로 활용한 경우
마무리

[부록] SPSS 추가 기능

통계를 두려워하는 당신께

이 책은 크게 두 파트로 구성되어 있습니다. 첫 번째 파트는 논문 작성을 하는 데 꼭 필요한 기초 통계 개념을 다루는 부분이며, 두 번째 파트는 SPSS 프로그램을 활용하여 실제 데이터를 분석하는 실습 부분입니다. 이 책을 끝까지 읽고 나면, SPSS를 활용하여 연구 데이터를 분석하고 해석하는 데 필요한 기초적인 능력을 갖출 수 있을 것입니다. 또 데이터를 다루는 과정에서 점차 자신감을 키워갈 수 있을 것입니다.
통계는 연구를 위한 도구이지, 장애물이 아닙니다. 이 책이 여러분이 통계를 더욱 친숙하게 받아들이고, 연구 과정에서 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 길잡이가 되기를 바랍니다.

(지은이 머리말 중)