(SPSS 및 Excel을 활용한) 다변량분석 이론과 실제

목차 (Table of Contents)

• 목차
• PART 1 다변량분석 이론편
• 제1장 다변량분석을 위한 기초수학 = 2
• 1.1. 행렬 = 2
• 1.2. 행렬식 = 15
• 1.3. 고유치ㆍ고유벡터 = 19
• 1.4. 고유벡터와 직교행렬의 관계 = 22
• 1.5. 주성분분석의 적용예 = 25
• 제2장 평균 분산 공분산 및 상관 = 37
• 2.1. 다변량분석의 의미 = 37
• 2.2. 평균과 분산 = 39
• 2.3. 공분산과 상관계수 = 45
• 2.4. 많은 분포의 기준이 되는 정규분포 = 52
• 제3장 회귀분석의 원리 = 55
• 3.1. 1변량을 다른 변량으로 예측하는 중회귀분석 = 55
• 3.2. 1변량으로부터 1변량을 예측하는 단순회귀분석 = 57
• 3.3. 오차의 제곱합을 최소로 하는 중회귀분석 = 64
• 3.4. 중회귀분석의 평가 = 71
• 3.5. 예측과 실측의 상관을 최대로 하는 회귀방정식 = 74
• 3.6. 중회귀분석의 실제 = 76
• 제4장 주성분분석의 원리 = 81
• 4.1. 주성분분석의 원리 = 81
• 4.2. 주성분분석의 기본원리 = 82
• 4.3. 주성분을 구하는 방법 = 89
• 4.4. 주성분의 정보수집능력을 나타내는 기여율 = 94
• 4.5. 정보의 찌꺼기로부터 제2주성분의 추출 = 97
• 제5장 요인분석의 원리 = 106
• 5.1. 요인분석의 원리 = 106
• 5.2. 요인분석의 기본원리 = 108
• 5.3. 요인 모델로 바라본 분산 = 112
• 5.4. 요인 모델로 바라본 공분산 = 116
• 5.5. 공통요인의 설명력을 나타내는 공통성 = 118
• 5.6. 공통성의 추정 = 122
• 5.7. 요인의 회전 = 130
• 5.8. 요인점수에 의한 표본의 개성 파악 = 134
• 5.9. 요인의 설명력을 나타내는 기여량 = 136
• 5.10. 요인분석과 주성분분석의 관계 = 138
• 제6장 정준상관분석의 원리 = 143
• 6.1. 변량군의 관계를 조사하는 정준상관분석 = 143
• 6.2. 정준상관계수를 구하는 방법 = 145
• 6.3. 정준변량의 해석을 돕는 구조계수 = 150
• 6.4. 정준변량의 적격성을 나타내는 기여율과 용장성계수 = 152
• 제7장 판별분석의 원리 = 156
• 7.1. 데이터를 그룹으로 나누는 판별분석 = 156
• 7.2. 선형판별함수에 의한 판별 = 158
• 7.3. 선형판별함수의 분산 = 162
• 7.4. 마하라노비스의 거리 = 170
• 7.5. 판별적중률과 오판별률 = 177
• PART 2 다변량분석 실제편
• 제8장 상관분석 = 180
• 8.1. 상관관계의 파악 = 180
• 1. 상관계수와 산점도에 의한 파악 = 180
• 2. 상관분석의 실제 = 182
• 8.2. 편상관계수의 산출 = 188
• 1. 편상관계수의 의미 = 188
• 2. 편상관계수의 신출 = 188
• 8.3. 범주별 상관계수의 산출 = 191
• 1. 파일의 분할 = 191
• 2. 남녀별 상관계수의 산출 = 193
• 8.4. 부분 데이터만의 상관계수 산출 = 194
• 1. 특정 데이터의 추출 = 194
• 2. 특정 데이터만의 상관계수 = 196
• 제9장 분산분석 = 197
• 9.1. 일원 분산분석 = 197
• 9.2. 이원 분산분석 = 206
• 1. 반복 없는 이원 분산분석 = 206
• 2. 반복 있는 이원 분산분석 = 217
• 9.3. 다변량 분산분석 = 231
• 제10장 회귀분석 = 241
• 10.1. 회귀분석의 기초지식 = 241
• 1. 회귀분석의 개요 = 241
• 2. 회귀분석과 SPSS = 243
• 10.2. 단회귀분석 = 244
• 1. 단회귀분석의 실례(實例) = 244
• 2. SPSS의 활용 = 248
• 제11장 중회귀분석 = 260
• 11.1. 중회귀분석의 실제 = 260
• 11.2. 더미변수를 포함한 중회귀분석 = 270
• 1. 더미변수 = 270
• 2. SPSS의 활용 = 274
• 11.3. 중회귀분석의 제문제 = 278
• 1. 설명변수의 선택 = 278
• 2. 다중공선성 = 284
• 11.4. 회귀진단 = 292
• 1. 잔차와 회귀계수의 관찰 = 292
• 2. Excel의 활용 = 299
• 제12장 순서 회귀분석 = 302
• 12.1. 순서 회귀분석의 기초지식 = 302
• 12.2. 순서 회귀분석의 실제 = 305
• 제13장 범주형 회귀분석 = 315
• 13.1. 범주형 회귀분석의 기초지식 = 315
• 13.2. 범주형 회귀분석의 실제 = 318
• 제14장 로지스틱 회귀분석 = 333
• 14.1. 로지스틱 회귀분석의 기초지식 = 333
• 14.2. 로지스틱 회귀분석의 실례(實例) = 337
• 제15장 판별분석 = 348
• 15.1. 판별분석의 기초지식 = 348
• 1. 판별분석의 개요 = 348
• 2. 판별분석과 회귀분석 = 351
• 15.2. 판별분석의 실제 = 354
• 1. 판별분석의 실례(實例) = 354
• 2. SPSS에 의한 해법 = 358
• 15.3. 새로운 관측대상의 판별 = 372
• 제16장 수량화이론 = 377
• 16.1. 수량화이론 Ⅰ류 = 377
• 1. 수량화이론 Ⅰ류와 회귀분석 = 377
• 2. 수량화이론 Ⅰ류의 실제 = 381
• 16.2. 수량화이론 Ⅱ류 = 387
• 1. 수량화이론 Ⅱ류와 회귀분석 = 387
• 2. 수량화이론 Ⅱ류의 실제 = 391
• 제17장 주성분분석 = 396
• 17.1. 주성분분석의 기초지식 = 396
• 1. 주성분분석의 개요 = 396
• 2. 고유치와 고유벡터 = 400
• 17.2. 주성분분석의 시각적 표현 = 404
• 17.3. 분산공분산행렬에 의한 주성분분석 = 408
• 17.4. 주성분점수 = 412
• 1. 주성분점수를 구하는 방법 = 412
• 2. 주성분점수에 의한 순위 매김 = 415
• 17.5. 상관행렬에 의한 주성분분석 = 416
• 1. 상관행렬에 의한 주성분분석의 절차 = 416
• 2. 상관행렬에 의한 주성분점수를 구하는 방법 = 420
• 17.6. 회귀분석과 주성분분석의 차이 = 422
• 17.7. 주성분분석의 실제 = 426
• 제18장 요인분석 = 434
• 18.1. 요인분석의 기초지식 = 434
• 18.2. 요인분석의 시각적 표현 = 439
• 18.3. 상관계수 = 444
• 18.4. 공통요인을 구하는 방법 - 주축 요인추출법 = 446
• 18.5. 요인의 회전 = 450
• 18.6. 요인점수 = 458
• 18.7. 최대우도법에 의한 요인분석 = 461
• 18.8. 요인분석과 주성분분석의 차이 = 465
• 제19장 다차원척도법 = 467
• 19.1. 다차원척도법의 기초지식 = 467
• 1. 다차원척도법의 개요 = 467
• 2. 다차원척도법의 실행절차 = 472
• 19.2. 다차원척도법의 실제 = 475
• 1. 전통적 다차원척도법 = 475
• 2. 반복 다차원척도법 = 482
• 3. 비대칭 행렬 데이터의 다차원척도법 = 489
• 제20장 대응분석 = 497
• 20.1. 대응분석과 분할표 = 497
• 1. 분할표의 시각화 = 497
• 2. 대응분석의 실제 = 499
• 20.2. (0, 1)형 데이터의 대응분석 = 507
• 1. (0, 1)형 데이터표의 시각화 = 507
• 2. (0, 1)형 데이터에 대한 대응분석의 실제 = 509
• 제21장 신뢰성분석 = 516
• 21.1. 신뢰성과 타당성 = 516
• 1. 신뢰성 = 516
• 2. 타당성 = 519
• 21.2. 신뢰성분석의 실제 = 522
• 제22장 비선형 정준상관분석 = 531
• 22.1. 비선형 정준상관분석의 기초지식 = 531
• 22.2. 비선형 정준상관분석의 실제 = 536
• 참고문헌 = 551
• 찾아보기 = 553