본 책은 SPSS가 가지고 있는 다양한 기능 중에서 데이터분석과 관련된 내용을 중심으로 서술하고 있으며 주로 SPSS를 활용해 마케팅 조사와 데이터분석을 할 수 있는 내용들을 소개하고 있다. 다른 책들과는 달리 본 책에서는 연구조사 방법론에서 제시된 내용의 순서에 따라 분석절차를 따르는 것을 강조했으며, 분석결과의 자세한 해석과 조사결과의 타당성을 검정하는 내용을 다루고자 노력하였다.
목차
Part 01 SPSS를 시작하기
Chapter 01 SPSS를 시작하기
1 SPSS의 시작
1.1. SPSS의 개요
1.2. SPSS의 시작
1.3. 화면구성
2 데이터의 입력, 저장, 실행
2.1. 데이터의 입력
2.2. 저 장
2.3. 저장된 파일 불러오기
2.4. 데이터를 분석하기
2.5. 분석결과를 해석하기
<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
Chapter 02 데이터 입력
1 통계학과 데이터
1.1. 통계와 통계학
1.2. 데이터
1.3. 데이터와 척도
1.4. 주요 데이터의 구조와 입력 형태
2 외부 데이터 입력
2.1. 텍스트 파일 데이터 입력
2.2. 엑셀 데이터 입력
3 데이터집합의 저장 및 활용
3.1. 데이터집합을 파일로 저장
3.2. 저장된 데이터집합의 활용
Chapter 03 데이터 변환
1 변수 정의
1.1. 변수를 먼저 정의하는 경우
1.2. 데이터를 먼저 입력하는 경우
2 데이터 출력
2.1. 텍스트 파일로 출력
2.2. 엑셀 파일로 출력
3 데이터 복사, 이동, 삽입, 삭제 및 정렬
3.1. 케이스의 복사, 이동, 삽입, 삭제
3.2. 변수의 복사, 이동, 삽입, 삭제
3.3. 케이스 정렬
4 코딩 변경
4.1. 같은 변수 이름으로 코딩 변경
4.2. 다른 변수 이름으로 코딩 변경
4.3. 숫자를 문자로 코딩 변경
4.4. 문자를 숫자로 코딩 변경
5 변수 계산
5.1. 변수 계산
5.2. 함수를 활용한 변수 계산
6 데이터의 전치 및 표준화
6.1. 데이터의 전치
6.2. 데이터의 표준화
7 파일합치기
7.1. 변수 추가(칼럼 병합)
7.2. 케이스 추가(행 병합)
Part 02 기초데이터분석
Chapter 04 데이터탐색
1 데이터탐색과 데이터분석
1.1. 데이터탐색과 데이터분석의 관계
1.2. 데이터탐색의 내용
1.3. 데이터분석의 구분
2 빈도분석
2.1. 넌메트릭 데이터의 빈도분석
2.2. 메트릭 데이터의 빈도분석
2.3. 두 변수간 교차분석
2.4. 세 변수간 교차분석
3 다중응답 분석
3.1. 개요
3.2. 다중응답 분석
4 정규성 검정
4.1. 정규성 검정통계량
4.2. 그래프 검정
4.3. 분포와 그래프 검정간의 관계
4.4. 정규성 검정 사례
4.5. 정규성을 만족하지 못하는 변수 문제해결
5 평균, 표준편차 분석
5.1. 메트릭 데이터에 대한 평균, 표준편차 분석
5.2. 넌메트릭 데이터에 대한 빈도분석
6 상관관계 분석
6.1. 상관관계 분석의 개요
6.2. 메트릭 데이터간 산점도 분석
6.3. 메트릭 데이터간 상관관계 분석
6.4. 산점도와 상관관계 분석 결과
7 신뢰도 검정
7.1. 다항목 척도들로 측정된 개념의 신뢰도 검정
7.2. 평가자간 신뢰도 검정
Chapter 05 가설검정
1 가설검정
1.1. 가설이란
1.2. 가설검정
1.3. 가설검정의 종류
2 한 표본에 대한 가설검정
2.1. Z－검정
2.2. t－검정
2.3. 비율검정
2.4. 모분산검정
3 두 표본에 대한 가설검정
3.1. t－검정
3.2. 대응(쌍체) t－검정
3.3. 비율검정
3.4. 모분산검정
Chapter 06 비모수통계분석
1 비모수통계분석의 개요
1.1. 비모수통계분석이란
1.2. 비모수통계분석의 종류
2 단일표본 검정
2.1. 카이제곱 검정
2.2. 이항분포 검정
2.3. 런 검정
2.4. 콜모고로프－스미르노프 검정
3 대응표본 검정
3.1. 맥네마르 검정
3.2. 부호 검정
3.3. 윌콕슨 부호순위 검정
3.4. 코크란 큐 검정
3.5. 프리드만 검정
4 독립표본 검정
4.1. 2개의 독립집단에 대한 검정
4.2. 세집단 이상 독립표본 검정
Chapter 07 기술통계분석
1 기술통계분석
2 교차표에 대한 카이제곱 검정
2.1. 교차표에 대한 카이제곱 검정의 개요
2.2. 기본 분석 사례
2.3. 추가 분석 사례
3 상관관계분석
3.1. 메트릭 데이터의 상관관계 분석
3.2. 넌메트릭 데이터의 상관관계분석
3.3. 편상관관계 분석
Part 03 다변량데이터분석
Chapter 08 회귀분석
1 회귀분석의 개요
1.1. 회귀분석이란
1.2. 회귀분석의 종류
2 단순 회귀분석
2.1. 모형의 개요
2.2. 단순 회귀분석 사례
3 다중 회귀분석
3.1. 모형의 개요
3.2. 다중 회귀분석 사례
3.3. 오차항의 독립성, 정규성 검정
3.4. 다중공선성 분석
3.5. 최적 회귀모형의 선정
3.6. 곡선 추정 회귀모형
3.7. 더미변수 회귀모형
4 비선형 회귀분석
4.1. 비선형 회귀분석의 개요
4.2. 비선형 회귀분석의 사례
Chapter 09 분산분석
1 분산분석의 개요
1.1. 분산분석이란
1.2. 분산분석에서 분산의 개념
1.3. 모형의 인자표현
1.4. 주요 분산분석의 형태
2 집단간 분산분석
2.1. 일원배치 분산분석
2.2. 반복측정치가 없는 이원배치 분산분석
2.3. 반복측정치가 있는 이원배치 분산분석
3 집단 내 집단간 분산분석
3.1. 난괴법 분산분석
4 기타 분산분석
4.1. 공분산분석
4.2. 다변량 분산분석
Chapter 10 판별분석
1 판별분석의 개요
1.1. 판별분석이란
1.2. 판별분석의 기본 원리
1.3. 판별분석의 절차
2 가설검정을 위한 판별분석
2.1. 분석개요
2.2. 분석데이터
2.3. 분석과정
2.4. 결과해석
3 모형선택을 위한 판별분석
3.1. 분석개요
3.2. 1단계：표본 구분
3.3. 2단계：분석표본의 기초 분석
3.4. 3단계：분석표본의 유의한 변수 선택
3.5. 4단계：선정된 변수를 활용한 판별식 검정
4 로지스틱 회귀분석
4.1. 로지스틱 회귀분석이란
4.2. 로지스틱 회귀분석 사례
Chapter 11 요인분석
1 요인분석의 개요
1.1. 요인분석이란
1.2. 요인분석 과정
2 요인분석의 예제
2.1. 요인분석
3 요인분석을 활용한 다변량분석
3.1. 분석데이터의 준비
3.2. 각 요인의 기술통계량
3.3. 요인변수를 이용한 군집분석
3.4. 요인변수를 이용한 회귀분석
Chapter 12 군집분석
1 군집분석의 개요
1.1. 군집분석이란
1.2. 군집분석 가능한 데이터의 형태
1.3. 군집분석 과정
1.4. 계층 군집분석과 비연결 군집분석
2 군집분석 예제
2.1. 소수표본의 군집분석
2.2. 다수표본의 군집분석
Chapter 13 다차원척도법
1 다차원척도법의 개요
1.1. 다차원척도법이란
1.2. 다차원척도법의 기본 개념
1.3. 다차원척도법의 분석진행 절차
2 다차원척도법의 사례
2.1. KYST：한 명의 유사성/상이성 데이터 분석
2.2. INDSCAL：여러 명의 유사성/상이성 데이터 분석
2.3. MDPREF：선호도 데이터의 다차원척도법
Chapter 14 대응일치분석
1 대응일치분석의 개요
1.1. 대응일치분석이란
1.2. 대응일치분석의 기본 개념
1.3. 대응일치분석의 분석절차
2 대응일치분석의 사례
2.1. 교차표 데이터분석
2.2. 여러 개의 넌메트릭 변수들에 대한 분석
Chapter 15 결합분석
1 결합분석의 개요
1.1. 결합분석이란
1.2. 주요 적용 사례
1.3. 결합분석의 기본 원리
1.4. 결합분석의 종류
1.5. 결합분석의 절차
2 직교계획
2.1. 직교계획 생성
2.2. 직교계획 표시
3 한 명에 대한 결합분석
3.1. 넌메트릭 데이터 사례
3.2. 메트릭 데이터 사례
4 두 명 이상에 대한 결합분석
4.1. 넌메트릭 데이터 사례
4.2. 메트릭 데이터 사례
