| 1. | |
통계의 기본적 개념 | 기술통계 대 추리통계(descriptive vs. inferential statistics), 모집단 대 표본(population vs. sample), 무작위 표본과 표본변산(random samples and sampling variation), 변수(variables), 측정(measurement), 그리고 척도(scale) |  |
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빈도분포와 그림제시 | 상대빈도분포(relative frequency distribution)와 누가빈도분포(cumulative freq distribution), 절주도표(histogram), 절선도표(polygon), ogive | |
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| 2. | |
중심경향 | 최빈치(mode), 중앙치(median), 산술평균(arithmetic mean) | |
| 3. | |
변산도 | 범위(range), 사분위 편차(semiinterquartile range), 표준편차(standard deviation) | |
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변산도 계속 | 최빈치(mode), 중앙치(median), 산술평균(arithmetic mean) | |
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| 4. | |
정상분포 | 최빈치(mode), 중앙치(median), 산술평균(arithmetic mean) | |
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표준점수 | 범위(range), 사분위 편차(semiinterquartile range), 표준편차(standard deviation) | |
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| 5. | |
상관 | 정상분포의 성격(nature of the normal distribution), Z 점수(Z score), Z 점수와 면적(Z score and area), 여타 표준점수(other kinds of standard scores) | |
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회귀분석 | 정상분포의 성격(nature of the normal distribution), Z 점수(Z score), Z 점수와 면적(Z score and area), 여타 표준점수(other kinds of standard scores) | |
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| 6. | |
통계적 추론 | 두 변수 분포와 산포도표(bivariate distribution and scatter diagram), 관계의 측정치(measure of association), 상관과 인과관계(correlation and causation), 상관계수에 영향을 미치는 요인들(factors influencing the correlation coefficient) | |
| 7. | |
가설검증 | 예측과 회귀(prediction and regression), 단순회귀분석(simple regression analysis), 계산공식(computation formula) | |
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가설검증 계속 | 확률이 필요한 이유(why probability ?), 확률분포(probability distribution), 확률의 계산법칙(probability rules), 무작위 표집과 표집분포(random sampling and sampling distribution), 중심극한정리(central limit theorem) | |
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| 8. | |
단일표본 Z, t 검증 | 모집단 평균에 관한 가설검증(testing statistical hypothesis about μ), 단일표본 Z 검증(one-sample Z test), 단일표본 t 검증(one-sample t test) | |
| 9. | |
두 집단 평균차이에 관한 추론 | 독립표본의 경우(independent samples), 종속표본의 경우(dependent samples) | |
| 10. | |
두 집단 평균차이에 관한 추론 계속 | 유목변수가 하나인 경우(one-variable case), 유목변수가 두 개인 경우 (two-variable case, contingency table), 독립성 영가설(null hypothesis of independence), 독립성에 대한 카이스퀘어 검증(Chi-square test of independence) | |
| 11. | |
카이스퀘어와 유목자료 | 일원분산분석이 필요한 이유(why NOT several t tests?), 일원분산분석의 논리(logic of ANOVA), 계산공식(computation formula), F 분포(F distribution), 해석(interpretation) | |
| 12. | |
일원분산분석 | 일원분산분석이 필요한 이유(why NOT several t tests?), 일원분산분석의 논리(logic of ANOVA), 계산공식(computation formula), F 분포(F distribution), 해석(interpretation) | |
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