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품명 | 행동과학을 위한 통계학 |
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상품코드 | P0000OIZ |
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분류 | 도서 |
저자 | David C. Howell |
역자 | 도경수, 박태진, 신현정 |
발행일 | 2018-02-23 |
ISBN | 978-89-6218-423-5 |
제본 | 반양장 |
페이지 | 717p |
결제수단 | 카드 결제, 무통장 입금 / 공기관 후불, 적립금, 실시간 계좌이체 |
판매값 | 30,000원 (면세) |
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행동과학을 위한 통계학
FUNDAMENTAL STATISTICS FOR THE BEHAVIORAL SCIENCES
<< 책소개 >>
[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.
<< 목차 >>
옮긴이 머리말<< 역자 >>
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