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행동과학을 위한 통계학
FUNDAMENTAL STATISTICS FOR THE BEHAVIORAL SCIENCES
저자David C. Howell
역자 도경수, 박태진, 신현정
판형
제본 반양장
페이지 717p
ISBN 978-89-6218-423-5
발행일 2018-02-23
정가 30,000원
책소개 책요약(저자작성) 목차 저자/역자소개 PPT/도서자료
[왜 이 책을 사용해야 하는가?]

통계를 배워야 할 이유는 이 정도로 하면 충분할 것이다. 통계를 강의하시는 선생님들은 이 책을 읽기 전에 이미 그 이유를 충분히 알았을 것이고, 학생들도 조금은 열린 마음이 되었을 것으로 기대한다. 그럼에도 다른 많은 교재를 놔두고 왜 이 책을 사용해야 하는가 하는 질문은 남아있을 수 있다. 그 답의 일부는 책의 스타일에 있다. 나는 이 책이 학생과 선생님 모두에게 재미있고 유용하도록 노력하였다. 가능한 한 쉬운 문체로 쓰려고 했으며, 책에 든 예들은 우리가 수행할 법한 조사 상황으로 기술되었으며, 이 책에 실린 대부분의 예는 학술지에 게재된 결과들이다. 통계기법이 사용되는 상황을 예로 들지 않으면서 통계 절차를 이해하라고 요구하는 것은 어불성설이라고 생각했기 때문이다.
이 교재는 심리학, 교육학, 기타 행동과학을 처음 배우는 학생들을 염두에 두고 저술되었다. 이 책을 이해하는 데에는 고등학교 대수 이상의 수학 지식이 필요하지 않으며, 구체적인 계산 절차를 알려주는 것보다 각 통계 절차들의 논리를 설명하려 하였다.

지난 25년 동안 자료분석 방법은 아주 많이 변했다. 전에는 공식을 풀기 위해 계산기에 자료를 입력해야 했는데, 이제는 개인용 컴퓨터에서 패키지를 이용해 통계 분석을 한다. 사실 어떤 경우에는 자바나 그와 유사한 언어로 작성된 온라인 프로그램을 인터넷에서 내려 받아 사용할 수도 있다(나는 스마트폰으로 다운받은 앱을 사용하기도 했다). 통계를 하는 기계적인 절차가 변했으니, 통계 절차를 가르치는 것 또한 변해야 한다. 모든 공식이나 계산 절차를 수업에서 다 없앨 수는 없지만, 이제 그 중요성은 많이 줄어들었다. 계산 절차에 시간을 덜 쓰는 대신 통계 결과를 해석하는 데에 주안점을 두게 되었다. 이것이 이 책의 목표이다. 단지 ‘집단의 평균 차이가 유의하다’를 넘어서서 이 차이가 실험의 기저에 있는 목표에 대해 어떤 의미를 갖는지를 설명하는 것에 중점을 두려 한다. 나는 이런 접근을 숫자의 분석에서 자료의 분석으로 이동해가는 것이라 믿는다. 두 집단 사이에 유의한 차이가 있는지는 문제는 이 차이가 무엇을 의미하는지보다는 덜 중요하다.

계산기에서 컴퓨터로 계산 수단이 바뀌면서 나는 공식을 설명하는 방식을 바꾸었다. 이전에는 정의식을 주고 이어서 계산식을 설명했지만, 이제 계산에 대해 걱정할 필요가 없어졌으므로, 정의식 위주로 설명해나간다. 이렇게 하면 학생들이 통계를 이해하기 더 쉬울 것이라는 것이 내 지론이다. 이 외에 이번 9판에서는 컴퓨터를 이용한 통계처리를 많이 늘렸는데, 컴퓨터가 그 문제를 어떻게 해결하는지를 보는 것이 통계를 이해하는 데 도움이 된다는 이유도 있기 때문이다. 항상 그런 것은 아니지만, 통계 답을 구하기 위해 컴퓨터 프로그램을 돌릴 수 있다는 것의 중요성을 알려주는 것 자체로도 충분하다고 생각한다(그리고 프로그램의 일부를 고친 다음 다시 실행해보고 그 결과를 보는 것은 통계를 이해하는 데 도움이 된다고 생각한다)

[이 책의 구성과 범위]

- 1장에서 7장까지의 처음 일곱 장은 기술통계에 대해 기술하였다. 즉 자료 제시, 집중경향치와 변산성의 측정치, 정상분포와 확률 등에 대해 기술하였다.
- 가설검증과 표집분포에 관한 내용이 실린 8장에서는 곧이어 나오는 추론통계에 대해 일상적인 용어로 소개하였다. 이 장은 학생들이 공식이나 통계검증의 세세한 부분에 대해 신경 쓰지 않고 가설검증의 기본논리를 탐색할 수 있게 하려는 의도에서 기술되었다.
- 9, 10, 11장에서는 상관과 회귀, 중다회귀를 다루었다.
- 12, 13, 14장은 평균 간의 차이 검증, 특히 t 검증을 주로 다루었다.
- 15장에서는 검증력과 그 계산 방법에 대해 다루었는데, 검증력에 대해 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 기술하였다.
- 16, 17, 18장에서는 변량분석을 다루었다. 단순 반복측정설계도 다루었지만, 부분 반복설계는 다루지 않았다. 이 장들에서는 피셔의 보호 t(Fisher’s protected t)를 이용한 평균들 간의 다중비교도 다루었는데, 피셔의 보호 t는 이해하기 쉬울 뿐만 아니라 제한된 조건하에서는 검증력과 오류율에서 문제가 없기 때문에 채택하였다. 그리고 이전판을 사용한 사람들의 조언에 따라 본페로니(Bonferroni) 검증을 추가했는데, 이 검사는 분별 있게 사용할 경우 검증력을 떨어뜨리지 않으면서 오류율을 잘 통제하는 방법이다. 아울러 효과 강도와 효과크기를 측정하는 법, 상호작용에 대한 심도 있는 설명, 단순효과를 검증하는 절차에 대해서도 기술하였다. 특히 이전 판에 비해 효과크기 부분은 크게 확장되었다.
- 19장에서는 카이제곱 검증을 다루었는데, 필요하면 19장은 순서에 상관없이 일찍 가르쳐도 무방하다.
- 20장에서는 널리 사용되는 비모수 통계 방법들에 대해 다루었는데, 재표집 통계에 대한 내용도 다루었다.
- 21장은 완전히 새로 서술된 장이다. 21장에서는 메타분석을 다룬다. 개별 연구의 효과크기를 더욱 강조하는 것과 함께 메타분석은 효과크기라는 지표를 이용해서 유사한 연구들을 통합하는 방향으로 우리를 인도한다. 메타분석은 중요성이 점점 더 증가하는데, 증거 기반 의학을 강조하는 의학 연구의 추세를 따라간다. 암 치료를 받는다면 같은 유형의 암에 대한 모든 연구들에 대한 견실한 분석에 기초한 치료를 원하듯이 행동과학에서도 같은 방향의 연구를 원할 것이다.



책소개 책요약(저자작성) 목차 저자/역자소개 PPT/도서자료

※ 책 요약 준비 중




책소개 책요약(저자작성) 목차 저자/역자소개 PPT/도서자료
옮긴이 머리말
지은이 머리말

1장 도입
1.1 이 분야의 변화
1.2 환경의 중요성
1.3 기본 용어
1.4 통계 절차 선택
1.5 컴퓨터 이용
1.6 요약
1.7 빠른 개관
1.8 연습문제

2장 기본 개념
2.1 측정 척도
2.2 변인
2.3 무선표집
2.4 표기법
2.5 요약
2.6 빠른 개관
2.7 연습문제

3장 자료 보여주기
3.1 자료 그리기
3.2 줄기-잎 그림
3.3 그래프 읽기
3.4 그림을 그리는 그 외의 방법들
3.5 분포 기술하기
3.6 SPSS로 그림 그리기
3.7 요약
3.8 빠른 개관
3.9 연습문제

4장 집중경향치
4.1 최빈치
4.2 중앙값
4.3 평균
4.4 최빈치, 중앙값, 평균의 장점과 단점
4.5 SPSS와 R 을 사용하여 집중경향 측정치 구하기
4.6 간단한 예: 통계 보기
4.7 요약
4.8 빠른 개관
4.9 연습문제

5장 변산성
5.1 범위
5.2 사분점 간 범위와 기타 범위 관련 지표
5.3 평균편차
5.4 변량
5.5 표준편차
5.6 변량과 표준편차 계산 공식
5.7 추정치로서의 평균과 변량
5.8 상자 그림: 분산과 예욋값을 보여주는 방법
5.9 자료 자르기
5.10 SPSS와 R을 사용하여 변산성의 지표 구하기
5.11 달 착시
5.12 통계 보기
5.13 요약
5.14 빠른 개관
5.15 연습문제

6장 정상분포
6.1 정상분포
6.2 표준정상분포
6.3 관찰치에 가능한 한계 설정하기
6.4 z 와 관련된 측정치들
6.5 통계 보기
6.6 요약
6.7 빠른 개관
6.8 연습문제

7장 확률의 기본 개념
7.1 확률
7.2 기본적인 용어와 규칙
7.3 논쟁거리에 확률 적용해보기
7.4 결과 기술하기
7.5 불연속변인과 연속변인
7.6 불연속변인의 확률분포
7.7 연속변인의 확률분포
7.8 요약
7.9 빠른 개관
7.10 연습문제

8장 표집분포와 가설검증
8.1 표집분포와 표준오차
8.2 두 가지 예: 강의 평가와 인간의 의사결정
8.3 가설검증
8.4 영가설
8.5 검증 통계치와 검증 통계치의 표집분포
8.6 정상분포를 이용한 가설검증
8.7 1종 오류와 2종 오류
8.8 일방검증과 양방검증
8.9 통계 보기
8.10 마지막 예
8.11 강의 평가와 의사결정 예로 돌아가서
8.12 요약
8.13 빠른 개관
8.14 연습문제

9장 상관
9.1 산포도
9.2 예: 생활 속도와 심장병 간 관계성
9.3 공변량
9.4 피어슨 적률상관계수( r )
9.5 서열 데이터의 상관
9.6 상관에 영향을 미치는 요인
9.7 극단적 관찰값을 조심하라
9.8 상관과 인과
9.9 너무 모양이 좋아서 사실이 아닌 것처럼 보이는 것은 아마도 사실이 아니다
9.10 상관계수의 유의도 검증
9.11 변인 간 상관 행렬표
9.12 그 외의 상관계수
9.13 SPSS를 사용하여 상관계수 구하기
9.14 통계 보기
9.15 평가된 강의 질이 예상 학점과 관련되는가?
9.16 요약
9.17 빠른 개관
9.18 연습문제

10장 회귀
10.1 스트레스와 건강의 관계
10.2 기초 데이터
10.3 회귀선
10.4 예측의 정확성
10.5 한곗값의 영향
10.6 회귀에서 가설검증
10.7 SPSS를 사용한 컴퓨터 해법
10.8 통계 보기
10.9 복습을 위한 마지막 예
10.10 회귀 대 상관
10.11 요약
10.12 빠른 개관
10.13 연습문제

11장 중다회귀
11.1 개관
11.2 학교에 대한 재정 지원
11.3 중다회귀식
11.4 잔여
11.5 가설검증
11.6 상세하게 회귀식 다루기
11.7 중다회귀 문제를 해결하기 위하여 R 사용하기
11.8 예: 무엇이 신뢰할 만한 어머니를 만드는가?
11.9 예: 암 환자의 심리적 증상들
11.10 요약
11.11 빠른 개관
11.12 연습문제

12장 평균에 적용된 가설검증: 단일표본
12.1 평균의 표집분포
12.2 s를 알고 있을 때 평균에 대한 가설검증
12.3 s를 알지 못할 때 표본 평균의 검증(단일표본 t 검증)
12.4 t 의 크기에 영향을 미치는 요인들과 H0에 대한 결정
12.5 두 번째 예: 달 착시
12.6 효과가 얼마나 큰가?
12.7 평균의 신뢰한계
12.8 SPSS와 R을 사용하여 단일표본 t 검증 수행하기
12.9 공백으로 남겨두기보다는 좋은 짐작이 더 낫다
12.10 통계 보기
12.11 요약
12.12 빠른 개관
12.13 연습문제

13장 평균에 적용된 가설검증: 두 상관표본
13.1 상관표본
13.2 예: 차이 점수에 적용되는 스튜던트 t
13.3 군중 안은 군중 바깥과 유사하다
13.4 상관표본 사용의 장점과 단점
13.5 발견한 효과가 얼마나 큰가?
13.6 변화에 대한 신뢰한계
13.7 SPSS와 R을 사용하여 상관표본에 대한 t 검증 수행하기
13.8 결과 기술하기
13.9 요약
13.10 빠른 개관
13.11 연습문제

14장 평균에 적용된 가설검증: 두 독립표본
14.1 평균 간 차이의 분포
14.2 변량의 이질성
14.3 분포의 비정상성
14.4 두 개 독립표본의 두 번째 예
14.5 다시 효과크기
14.6 m12m2에 대한 신뢰한계
14.7 결과를 그래프로 나타내기
14.8 결과 기술하기
14.9 행운의 마스코트가 효과가 있는가?
14.10 통계 보기
14.11 요약
14.12 빠른 개관
14.13 연습문제

15장 검증력
15.1 검증력의 기본 개념
15.2 검증력에 영향을 미치는 요인
15.3 전통적 방식으로 검증력 계산하기
15.4 단일표본 t 검증에 대한 검증력 계산
15.5 독립적인 두 평균 간 차이에 대한 검증력 계산
15.6 상관표본의 t 검증에 대한 검증력 계산
15.7 표본크기에 따른 검증력 고려
15.8 손으로 계산할 필요가 없다
15.9 요약
15.10 빠른 개관
15.11 연습문제

16장 일원변량분석
16.1 일반적 접근
16.2 변량분석의 논리
16.3 변량분석의 계산
16.4 동일하지 않은 표본크기
16.5 다중비교 절차
16.6 가정의 위배
16.7 효과크기
16.8 결과 기술하기
16.9 마지막 예
16.10 통계 보기
16.11 요약
16.12 빠른 개관
16.13 연습문제

17장 요인변량분석
17.1 요인설계
17.2 아이젱크 연구
17.3 상호작용
17.4 단순효과
17.5 연합 측정치와 효과크기 측정치
17.6 결과 기술하기
17.7 동일하지 않은 표본크기
17.8 남성성 과잉보상 논제: 이것은 남자의 일이다
17.9 SPSS를 사용한 요인변량분석
17.10 통계 보기
17.11 요약
17.12 빠른 개관
17.13 연습문제

18장 반복측정 변량분석
18.1 예: 지진에 대한 반응으로서의 우울
18.2 다중비교
18.3 효과크기
18.4 반복측정설계에 수반된 가정
18.5 반복측정설계의 장점과 단점
18.6 결과 기술하기
18.7 마지막 예
18.8 요약
18.9 빠른 개관
18.10 연습문제

19장 카이제곱

19.1 하나의 분류변인: 카이제곱 적합도 검증
19.2 두 개의 분류변인: 유관표 분석
19.3 표준 카이제곱의 가능한 개선 방법
19.4 대규모 유관표를 위한 카이제곱
19.5 작은 기대빈도의 문제
19.6 비율에 대한 검증으로서 카이제곱의 사용
19.7 효과크기 측정치
19.8 마지막 예
19.9 결과 기술하기의 두 번째 예
19.10 통계 보기
19.11 요약
19.12 빠른 개관
19.13 연습문제

20장 비모수적 통계검증과 분표무관 통계검증
20.1 전통적인 비모수적 검증
20.2 무선화 검증
20.3 효과크기 측정치
20.4 부트스트래핑
20.5 어머니 적응 연구의 결과 기술하기
20.6 요약
20.7 빠른 개관
20.8 연습문제

21장 메타분석
21.1 메타분석
21.2 효과크기 측정치의 간략한 개관
21.3 하나의 예: 아동과 청소년 우울
21.4 두 번째 예: 니코틴 껌과 금연
21.5 빠른 개관
21.6 연습문제

부록 A 기호와 의미
부록 B 통계 기본공식
부록 C 자료 세트
부록 D 통계표
용어 해설
참고문헌
연습문제 해답
찾아보기



책소개 책요약(저자작성) 목차 저자/역자소개 PPT/도서자료
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도경수

성균관대학교 심리학과 교수
미국 프린스턴대학교 박사(인지심리학)
(주요경력)
한국인지과학학회 학회지 편집장
한국실험심리학회 회장
한국실험 및 인지심리학회 학회지편집장

박태진

전남대학교 심리학과 교수
서울대학교 심리학 박사
(주요경력)
한국인지 및 생물심리학회장
대한뇌기능매핑학회장
한국연구재단 사회과학단장

신현정

부산대학교 심리학과 교수
미국 인디애나대학교 대학원 심리학과 Ph.D.
(주요경력)
한국실험심리학회 회장
한국인지과학회 회장
한국심리학회 부회장



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