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Excel+R 누구나 하는 데이터 분석
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Excel+R 누구나 하는 데이터 분석

  • 김지형
  • |
  • 한나래아카데미
  • |
  • 2020-02-05 출간
  • |
  • 310페이지
  • |
  • 189 X 258 X 21 mm /637g
  • |
  • ISBN 9788955662337
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




“엑셀에 이런 기능까지?
데이터 전처리와 준비작업은 물론 웬만한 기초통계까지 아우르는 엑셀 데이터 분석 가이드북!
R Commander를 통한 보다 심화된 통계분석은 플러스!”

누구에게나 필요한, 누구나 하는 데이터 분석!

빅데이터가 일상 속 화두인 시대에 통계는 더 이상 통계학 전공자나 데이터 전문가만의 도구가 아니다. 데이터 분석은 이미 다양한 연구 분야에서 기본적이고 필수적이 되었지만, 여전히 통계를 어렵고 복잡하게 생각하는 연구자들이 많다. 이 책은 통계에 손대기 막막하기만 한 초보 연구자들이 엑셀을 통해 한결 쉽고 친숙하게 데이터 분석을 시작해볼 수 있도록 안내하는 길잡이가 되어준다.
엑셀은 전문적인 통계분석 프로그램은 아니지만 연구자들이 데이터를 정리하고, 관리하고, 분석하고, 시각화할 때 매우 유용하게 사용할 수 있는 도구이다. 대부분의 사람들에게 필요한 통계는 아주 기본적인 것이므로 엑셀에 있는 기능만 잘 알고 활용해도 무리 없이 수행할 수 있다. 또한 많은 사람들이 일상에서 다루어본 프로그램이기 때문에 통계 프로그램에 익숙하지 않아도 누구나 부담 없이 시작할 수 있다.

Excel부터 R까지, 바로 적용하는 현실 밀착형 통계분석

책에서 소개하는 엑셀의 기본적인 통계 기능과 이를 응용한 다양한 데이터 분석법들은 저자가 오랜 기간의 강의 경험을 통해 연구자들에게 꼭 필요하고 활용도 높은 주제들만 선별한 것이다. 분석하기 좋게 데이터를 준비하는 법, 연구 디자인에 따른 적절한 통계방법, 분석 결과를 표와 플롯으로 논문에 표현하는 법 등, 연구와 실무에 바로 적용할 수 있는 현실 밀착형 통계분석을 담았다.
물론 엑셀만으로 고급 통계분석을 실행하거나 논문에 제시할 결과를 바로 얻기는 어려울 수 있다. 이를 보완하기 위해 또 다른 범용 통계분석 도구인 R 활용법도 함께 소개한다. R은 무료이면서도 폭넓은 활용도를 가지고 있어 SPSS 같은 무겁고 비싼 통계 프로그램들과 비교해도 크게 손색이 없다. 초보자에게 어려울 수 있는 부분은 R Commander를 이용해서 장벽을 낮췄다. 이를 통해 독자들은 엑셀을 활용한 기초 통계에만 그치는 것이 아니라 더 광범위한 R 통계의 세계로 한 걸음 더 나아갈 수 있다.

[주요 내용]
PART01~03까지는 엑셀을 이용한 데이터 분석법을 담았다. PART01에서는 가장 기본적인 엑셀 기능과 이를 응용하여 데이터를 수집하고 가공하는 법을 안내한다. PART02에서는 기술 통계에 속하는 분석법을, PART03에서는 추리 통계에 속하는 분석법을 다룬다. 예제 파일과 그림을 활용한 구성으로 누구나 쉽게 익힐 수 있다. PART04에서는 R을 이용한 데이터 분석법을 소개한다. 초보자들도 간단하게 사용할 수 있는 R Commander를 활용하여 GUI 방식으로 배울 수 있다. 이를 통해 엑셀처럼 친숙하게 R에 접근할 수 있고, 명령어가 어떻게 작동하는지도 자연스럽게 이해할 수 있다.
각 소제목에는 대부분 ‘플러스 알파’가 함께 붙어 있다. 엑셀로 수행하기 번거롭거나 복잡한 통계분석을 더 수월하게 할 수 있도록 R을 비롯한 다른 분석도구를 소개한다. 처음에는 건너뛰고 읽으며 기본기를 쌓고, 어느 정도 엑셀에 익숙해진 다음 심화 과정으로 활용할 수 있다.
이런 분께 추천!
ㆍ 접근이 용이한 엑셀로 통계에 대한 부담을 떨치고 데이터 분석의 세계에 입문하려는 사람
ㆍ 데이터 정리, 관리, 분석, 시각화를 아우르는 엑셀의 편리한 기능을 실무에 활용하려는 사람
ㆍ 통계 시행 결과를 적절한 plot과 표 형태로 논문에 담아내기 원하는 연구자
ㆍ 엑셀스러운 R Commander를 통해 더 넓은 데이터 분석의 세계로 나아가려는 사람


목차


PART 01 데이터 수집과 전처리

1.1 자동 채우기/절대 참조
1.2 변수 이름 정하기
1.3 명목 변수 이름 붙이기
1.4 데이터 유효성 검사
1.5 필터
+ 플러스 알파
1.6 찾기와 바꾸기
+ 플러스 알파
1.7 텍스트 결과를 표로 만들기
1.8 IF 함수
+ 플러스 알파
1.9 설치하기
+ 플러스 알파

PART 02 기술 통계

2.1 기술 통계법
+ 플러스 알파
2.2 히스토그램(histogram)
+ 플러스 알파
2.3 순위와 백분율
+ 플러스 알파
2.4 이동 평균법
2.5 지수 평활법
+ 플러스 알파
2.6 표본 추출
+ 플러스 알파
2.7 난수 생성

PART 03 추리 통계

3.1 t-검정(t-test)
+ 플러스 알파
3.2 대응 t-검정(paired t-test)
+ 플러스 알파
3.3 z-검정(z-test)
3.4 F-검정(F-test)
+ 플러스 알파
3.5 분산 분석(ANOVA)
3.6 이원 분산 분석(2-way ANOVA)
+ 플러스 알파
3.7 공분산 분석(ANCOVA)
+ 플러스 알파
3.8 상관 분석(correlation analysis)
+ 플러스 알파
3.9 회귀 분석(regression analysis)
+ 플러스 알파
3.10 카이제곱 검정(chi-square test)
+ 플러스 알파
3.11 카이제곱 적합도 검정
3.12 McNemar 검정
3.13 Mantel-Haenszel 검정

PART 04 R 통계 입문

4.1 설치하기
4.2 t-검정(독립 표본 t-검정)
4.3 카이제곱 검정
4.4 카이제곱 적합도 검정
4.5 Wilcoxon 검정
+ 플러스 알파
4.6 상관 분석
4.7 회귀 분석
4.8 ANOVA와 비모수 검정
4.9 2-way ANOVA
4.10 Paired t-검정과 비모수 검정
+ 플러스 알파
4.11 데이터 다루기-수정하기
4.12 로지스틱 회귀 분석과 기타
+ 플러스 알파
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