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도서 소개

앤디 필드의 유쾌한 R 통계학

 

이 책은 현재 절판입니다. 그간 읽어주신 독자들께 감사드립니다.

딱딱하고 지루한 통계학 책은 가라
!

R과 함께 떠나는 발칙하고도 유쾌한 통계학 여행!

통계, R, 그리고 영국식 코미디의 기상천외 콜라보!

 

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출판사 제이펍
원출판사 SAGE
원서명 Discovering Statistics Using R(원서 ISBN: 9781446200452)
저자명 앤디 필드, 제레미 마일스, 조이 필드
역자명 류광
출판일 20192월 28일
페이지 1,252쪽
시리즈 (없음)
판 형 46배판 변형(188*245*45)
제 본 무선(soft cover)
정 가 48,000원
ISBN 979-11-88621-36-1 (93000)
키워드 R 언어 / 통계학 / 상관 / 회귀분석 / 분산분석 / 공분산분석 / 요인 분산분석 / 반복측정 설계 / 혼합 설계 / 비모수적 검정 / 다변량분산분석 / 탐색적 인자분석 / 다층 선형모형
분야 통계학 / R 언어
 
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(차례, 역자 머리말, 머리말, 이 책의 사용법, 감사의 글, 베타리더 후기, 1장 '사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유' 일부, 3장 'R 환경' 일부, 5장 '자료에 관한 가정' 일부)

 
앤디필드의유쾌한R통계학_sample.pdf
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도서 소개

R과 함께 떠나는 발칙하고도 유쾌한 통계학 여행!

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

 

통계 분야의 초베스트셀러 Discovering Statistics Using SPSS3판의 기세를 몰아서, 앤디 필드는 제레미 마일스와 팀을 이루어 앤디 필드의 유쾌한 R 통계학을 집필했다. 전 세계의 학생들이 앤디 필드의 책들을 사랑하게 된 독특한 성()적 유머 코드와 자기 비하 문체는 이 책에서도 여전하다. R은 자료 분석에 사용되는 프리웨어로 계속 발전하고 있고, 유연하며, 무엇보다도 무료다. 이 책은 사회과학 및 행동과학 분야 종사자들에게 인기 있는 R로 통계학을 발견하는 여정을 담고 있다.

 

그 여정은 기본적인 통계학과 연구 방법의 개념을 설명하는 것으로 시작한다. 다음에는 R 소프트웨어 환경을 살펴보고, 자료의 탐색과 그래프 작성의 중요성을 이야기한다. 그 후에는 책의 나머지 부분의 토대가 되는 통계적 검정 절차들(상관분석, 회귀분석 등)로 나아간다. 그러한 기초 내용을 숙지한 독자는 분산분석 같은 중급 수준의 분석으로 진입한다. 결국에는 다변량분산분석과 다층모형 같은 고급 기법들로 긴 여정을 마친다.

 

앤디 필드의 다른 책들처럼 이 책도 직설적이고 대담한 문체로 쓰였으며, 혁신적인 구성과 교육학적 접근 방식을 그대로 유지한다. 부록 웹사이트(www.uk.sagepub.com/dsur/)에는 더 많은 것을 배우고자 하는 독자를 위한 보충자료가 올려져 있다. 이해하기 쉽고, 재미있으며, 괴상망측한 실제 연구 사례를 활용하는 이 책은 무료인 R 소프트웨어를 이용해서 통계학을 배우고자 하는 모든 이에게 확실한 필독서가 될 것이다.

 

저자 소개

앤디 필드(Andy Field)

서식스 대학교의 아동 정신병리학 교수다. 그는 고양이를 숭배하며, 아주 무거운음악 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.

 

제레미 마일스(Jeremy Miles)

캘리포니아 산타모니카의 RAND Corporation에서 행동과학자로 일하며, Pardee-RAND 대학원의 양적 연구 교수도 겸임하고 있다. 그는 개가 고양이보다 낫다는 틀린생각을 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.

 

조이 필드(Zoë 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.

 

역자 소개

류광

20년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가다. 인공지능의 교과서라 불리는 인공지능: 현대적 접근방식(3)(2)과 커누스 교수의 컴퓨터 프로그래밍의 예술시리즈를 포함하여 60여 종의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

 

차례

CHAPTER 1 사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유_1

1.1 이번 장에서 배우는 내용 1

1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 2

1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 4

1.4 이론 생성 및 검증 5

1.5 자료 수집 1: 무엇을 측정할 것인가? 8

1.6 자료 수집 2: 어떻게 측정할 것인가? 16

1.7 자료 분석 24

이번 장에서 발견한 통계학 37

이번 장에서 발견한 주요 용어 37

똑똑한 알렉스의 과제 38

더 읽을거리 39

흥미로운 실제 연구 39

더보기

CHAPTER 2 여러분이 통계학에 관해 알고 싶어 했던 모든 것 (아마도)_41

2.1 이번 장에서 배우는 내용 41

2.2 통계적 모형의 구축 42

2.3 모집단과 표본 45

2.4 단순한 통계적 모형 몇 가지 46

2.5 자료 이상의 것을 얻으려면 52

2.6 통계적 모형을 이용한 연구 질문 검증 62

이번 장에서 발견한 통계학 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 79

3.2 시작하기 전에 80

3.3 R 시작하기 85

3.4 R의 기본적인 사용법 88

3.5 R에 자료 도입하기 102

3.6 R Commander로 자료 입력하기 118

3.7 전용 소프트웨어를 이용한 자료 입력과 편집 121

3.8 자료의 저장 130

3.9 자료의 조작 132

이번 장에서 발견한 통계학 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 149

4.2 자료 표현의 예술 150

4.3 이번 장에서 사용하는 패키지 155

4.4 ggplot2 소개 156

4.5 변수들의 관계를 보여주는 산점도 174

4.6 명백한 문제점을 포착하기에 좋은 히스토그램 181

4.7 상자그림(상자수염도) 184

4.8 밀도 그림 189

4.9 평균을 그래프로 그리기 190

4.10 테마와 옵션 205

이번 장에서 발견한 통계학 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 211

5.2 가정이란 무엇인가? 212

5.3 모수적 자료의 가정들 213

5.4 이번 장에서 사용하는 R 패키지 214

5.5 정규성 가정 215

5.6 분포의 정규성 검정 231

5.7 분산의 동질성 검정 235

5.8 자료의 문제점 수정 241

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 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 261

6.2 눈으로 관계 파악하기 262

6.3 관계를 측정하는 방법 262

6.4 상관분석을 위한 자료 입력 270

6.5 이변량 상관 271

6.6 편상관 297

6.7 상관계수의 비교 303

6.8 효과크기 계산 305

6.9 상관분석의 보고 306

이번 장에서 발견한 통계학 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 311

7.2 회귀의 소개 312

7.3 이번 장에서 사용하는 패키지 321

7.4 R을 이용한 회귀분석 절차 322

7.5 단순회귀의 해석 326

7.6 다중회귀: 기초 330

7.7 회귀모형의 정확도 평가 337

7.8 R Commander R을 이용한 다중상관 분석 350

7.9 회귀모형의 정확도 검정 363

7.10 강건한 회귀: 부트스트래핑 378

7.11 다중회귀의 보고 381

7.12 범주형 예측변수와 다중회귀 383

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 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 395

8.2 로지스틱 회귀의 배경 396

8.3 로지스틱 회귀에 깔린 원리들 397

8.4 가정과 잠재적 문제점 406

8.5 이번 장에서 사용하는 패키지들 411

8.6 이항 로지스틱 회귀: 미끈미끈한 예제 하나 412

8.7 로지스틱 회귀분석 보고 방법 433

8.8 가정 검사: 또 다른 예 434

8.9 여러 범주의 예측: 다항 로지스틱 회귀 440

이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 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 455

9.2 이번 장에서 사용하는 패키지 456

9.3 차이 살펴보기 456

9.4 t 검정 466

9.5 독립 t 검정 471

9.6 종속 t 검정 489

9.7 그룹간 설계 대 반복측정 설계 500

이번 장에서 발견한 통계학 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 505

10.2 분산분석에 깔린 이론 506

10.3 분산분석의 가정들 522

10.4 계획된 대비 525

10.5 사후 절차 540

10.6 R을 이용한 일원 분산분석 546

10.7 효과크기의 계산 573

10.8 일원 독립 분산분석 결과의 보고 577

이번 장에서 발견한 통계학 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 583

11.2 공분산분석(ANCOVA)이란? 584

11.3 공분산분석의 가정과 문제점 586

11.4 R을 이용한 공분산분석 589

11.5 강건한 공분산분석 방법 610

11.6 효과크기 계산 619

11.7 공분산분석 결과의 보고 623

이번 장에서 발견한 통계학 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 629

12.2 요인 분산분석(독립설계)의 이론 630

12.3 회귀로서의 요인 분산분석 631

12.4 이원 분산분석: 무대의 뒤편 638

12.5 R을 이용한 요인 분산분석 645

12.6 상호작용 그래프의 해석 669

12.7 강건한 요인 분산분석 673

12.8 효과크기 계산 682

12.9 이원 분산분석 결과의 보고 686

이번 장에서 발견한 통계학 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 693

13.2 반복측정 설계 소개 694

13.3 일원 반복측정 분산분석의 이론 700

13.4 R을 이용한 일원 반복측정 설계 분석 708

13.5 반복측정 설계의 효과크기 계산 732

13.6 일원 반복측정 분석의 보고 734

13.7 요인 반복측정 설계 735

13.8 요인 반복측정 설계의 효과크기 계산 756

13.9 요인 반복측정 설계의 결과 보고 757

이번 장에서 발견한 통계학 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 763

14.2 혼합 설계 764

14.3 남자와 여자가 연애 상대를 선택하는 기준은? 765

14.4 자료 입력과 탐색 767

14.5 혼합 분산분석 774

14.6 일반선형모형으로서의 혼합 설계 778

14.7 효과크기 계산 806

14.8 혼합 분산분석 결과의 보고 807

14.9 강건한 혼합 설계 분석 810

이번 장에서 발견한 통계학 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 823

15.2 비모수적 검정은 언제 사용할까? 824

15.3 이번 장에서 사용하는 패키지 825

15.4 독립적인 두 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정 825

15.5 연관된 두 조건의 비교: 윌콕슨 부호순위 검정 840

15.6 여러 독립 그룹의 차이: 크러스컬월리스 검정 849

15.7 연관된 여러 그룹의 비교: 프리드먼 분산분석 864

이번 장에서 발견한 통계학 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 877

16.2 다변량분산분석은 언제 사용할까? 878

16.3 소개: 분산분석과 다변량분산분석의 유사점과 차이점 879

16.4 다변량분산분석의 이론 881

16.5 다변량분산분석 수행 시 주의할 점 901

16.6 R을 이용한 다변량분산분석 905

16.7 강건한 다변량분산분석 922

16.8 다변량분산분석 결과의 보고 928

16.9 다변량분산분석에 대한 후속 분석으로서의 판별분석 929

16.10 판별분석 결과의 보고 936

16.11 추가 설명 936

이번 장에서 발견한 통계학 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 943

17.2 인자분석은 언제 사용하는가? 944

17.3 인자 945

17.4 연구 예제 966

17.5 R Commander를 이용한 인자분석 실행 971

17.6 R을 이용한 인자 분석 실행 971

17.7 인자분석 결과의 보고 1001

17.8 신뢰도분석 1002

17.9 신뢰도분석 결과의 보고 1015

이번 장에서 발견한 통계학 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 1021

18.2 이번 장에서 사용하는 패키지 1022

18.3 범주형자료의 분석 1022

18.4 범주형자료 분석의 이론 1023

18.5 카이제곱 검정의 가정들 1028

18.6 R을 이용한 카이제곱 검정 실행 1029

18.7 셋 이상의 범주형변수: 로그선형분석 1042

18.8 로그선형분석의 가정들 1053

18.9 R을 이용한 로그선형분석 1054

18.10 로그선형분석의 후속 분석 1070

18.11 로그선형분석의 효과크기 1071

18.12 로그선형분석 결과의 보고 1072

이번 장에서 발견한 통계학 1073

이번 장에서 사용한 R 패키지 1073

이번 장에서 사용한 R 함수 1073

이번 장에서 발견한 주요 용어 1074

똑똑한 알렉스의 과제 1074

더 읽을거리 1075

흥미로운 실제 연구 1076

 

CHAPTER 19 다층 선형모형_1077

19.1 이번 장에서 배우는 내용 1077

19.2 위계적 자료 1078

19.3 다층 선형모형의 이론 1084

19.4 다층모형 1089

19.5 분석 실행 관련 고려사항 1096

19.6 R을 이용한 다층 분석 1099

19.7 성장모형 1123

19.8 다층모형의 보고 1141

이번 장에서 발견한 통계학 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