고급 SPSS 이해와 활용(SPSS 아카데미 시리즈)
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『고급 SPSS 이해와 활용』은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명한 책이다. 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개하고 있다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
SPSS의 고급 분석 방법
데이터를 통계분석을 통해 정보화하고, 정보들을 엮어 필요한 지식으로 변환하는 것은 지식 사회의 필수적인 요소이다. 통계패키지 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 데이터를 신속 정확히 분석하여 정보를 얻는 데 매우 유용한 통계분석 도구로서 학계나 관련 업계에 꼭 필요한 지식이 되어 가고 있다.
이 책은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명하고, 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개하고 있다. 이 책을 통하여 한글 SPSS가 더 많이 사용되고, 또한 이와 같은 사용을 통하여 통계학이 널리 보급되어 통계학의 응용이 더욱 활발해지는 데 도움이 되었으면 한다.
데이터를 통계분석을 통해 정보화하고, 정보들을 엮어 필요한 지식으로 변환하는 것은 지식 사회의 필수적인 요소이다. 통계패키지 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 데이터를 신속 정확히 분석하여 정보를 얻는 데 매우 유용한 통계분석 도구로서 학계나 관련 업계에 꼭 필요한 지식이 되어 가고 있다.
이 책은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명하고, 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개하고 있다. 이 책을 통하여 한글 SPSS가 더 많이 사용되고, 또한 이와 같은 사용을 통하여 통계학이 널리 보급되어 통계학의 응용이 더욱 활발해지는 데 도움이 되었으면 한다.
목차
목차
Chapter1 일반화 선형모형 11
1.1 일반화 선형모형이란? 13
1.1.1 지수족 분포 13
1.1.2 선형예측식 14
1.1.3 연결함수 15
1.2 추정과 통계량 16
1.2.1 모수 추정 16
1.2.2 인쇄되는 출력과 통계량 16
1.3 일반화 선형모형 적용 사례 17
1.3.1 일반화 선형모형 분석 절차 18
● 연습문제 28
Chapter2 혼합모형 31
2.1 반복측정 자료와 혼합모형 33
2.2 혼합모형 적용 사례 35
2.2.1 분석 절차 35
● 연습문제 43
Chapter3 다변량 분산분석과 반복측정분석 45
3.1 다변량 분산분석 47
3.1.1 다변량 분산분석 이론 47
3.1.2 다변량 분산분석 예제 49
3.2 반복측정 분산분석 55
3.2.1 반복측정 분산분석 이론 56
3.2.2 반복측정 분산분석 예제 58
● 연습문제 66
Chapter4 다항 로지스틱 회귀분석 및 프로빗 분석 69
4.1 다항 로지스틱 회귀분석 71
4.1.1 로지스틱 회귀모형이란? 71
4.1.2 다항 로지스틱 회귀모형 73
4.2 다항 로지스틱 회귀분석 절차 74
4.3 프로빗 분석 87
4.3.1 프로빗 분석이란? 87
4.3.2 프로빗 분석 절차 88
● 연습문제 92
Chapter5 이단계 군집분석 97
5.1 이단계 군집분석 99
5.2 이단계 군집분석 거리 100
5.3 군집특성나무(Cluster Feature tree: CF tree) 101
5.4 특이점(outlier) 처리 103
5.5 군집 수의 결정 103
5.6 변수의 중요도 104
5.7 이단계 군집분석 절차 105
● 연습문제 115
Chapter6 나무모형 117
6.1 나무모형 개요 119
6.2 나무모형 분할 방법 121
6.3 나무모형 선택 123
6.4 나무모형 절차 124
● 연습문제 156
Chapter7 신경망 163
7.1 신경망의 종류와 평가 165
7.1.1 다중 레이어 인식(MLP) 165
7.1.2 방사형 기본 함수(RBF) 166
7.1.3 평가 166
7.2 MLP 신경망 사례 167
7.3 RBF 신경망 사례 181
● 연습문제 194
Chapter8 결측값 분석 197
8.1 결측값의 유형 199
8.2 결측값 대체 방법 200
8.3 결측값 분석 202
8.3.1 결측값 분석 기술통계 202
8.3.2 결측값 분석 패턴 207
8.4 회귀대체 210
8.5 EM 방법 213
● 연습문제 216
Chapter9 다중대입 217
9.1 패턴 분석 219
9.2 결측 데이터값 대입 223
● 연습문제 232
Chapter10 품질관리(관리도) 233
10.1 관리도의 개념과 관리상태의 판정 235
10.1.1 관리도란? 235
10.1.2 선택 가능한 관리도의 유형 236
10.1.3 공정능력지수와 규격 237
10.1.4 관리한계선의 설정과 가설검정 239
10.1.5 부분군의 형성과 크기 241
10.1.6 관리상태의 판정 241
10.2 계량형 관리도 246
10.2.1 X-bar 관리도와 R 관리도 246
10.2.2 개별과 이동범위(x-Rs) 관리도 249
10.2.3 X-bar와 R 관리도 사용 절차 250
10.3 계수형 관리도 257
10.3.1 불량률(p) 관리도 257
10.3.2 불량개수(np) 관리도 258
10.3.3 불량률(p) 관리도의 사용 절차 259
10.4 파레토 도표 264
● 연습문제 273
참고문헌 276
찾아보기 278
1.1 일반화 선형모형이란? 13
1.1.1 지수족 분포 13
1.1.2 선형예측식 14
1.1.3 연결함수 15
1.2 추정과 통계량 16
1.2.1 모수 추정 16
1.2.2 인쇄되는 출력과 통계량 16
1.3 일반화 선형모형 적용 사례 17
1.3.1 일반화 선형모형 분석 절차 18
● 연습문제 28
Chapter2 혼합모형 31
2.1 반복측정 자료와 혼합모형 33
2.2 혼합모형 적용 사례 35
2.2.1 분석 절차 35
● 연습문제 43
Chapter3 다변량 분산분석과 반복측정분석 45
3.1 다변량 분산분석 47
3.1.1 다변량 분산분석 이론 47
3.1.2 다변량 분산분석 예제 49
3.2 반복측정 분산분석 55
3.2.1 반복측정 분산분석 이론 56
3.2.2 반복측정 분산분석 예제 58
● 연습문제 66
Chapter4 다항 로지스틱 회귀분석 및 프로빗 분석 69
4.1 다항 로지스틱 회귀분석 71
4.1.1 로지스틱 회귀모형이란? 71
4.1.2 다항 로지스틱 회귀모형 73
4.2 다항 로지스틱 회귀분석 절차 74
4.3 프로빗 분석 87
4.3.1 프로빗 분석이란? 87
4.3.2 프로빗 분석 절차 88
● 연습문제 92
Chapter5 이단계 군집분석 97
5.1 이단계 군집분석 99
5.2 이단계 군집분석 거리 100
5.3 군집특성나무(Cluster Feature tree: CF tree) 101
5.4 특이점(outlier) 처리 103
5.5 군집 수의 결정 103
5.6 변수의 중요도 104
5.7 이단계 군집분석 절차 105
● 연습문제 115
Chapter6 나무모형 117
6.1 나무모형 개요 119
6.2 나무모형 분할 방법 121
6.3 나무모형 선택 123
6.4 나무모형 절차 124
● 연습문제 156
Chapter7 신경망 163
7.1 신경망의 종류와 평가 165
7.1.1 다중 레이어 인식(MLP) 165
7.1.2 방사형 기본 함수(RBF) 166
7.1.3 평가 166
7.2 MLP 신경망 사례 167
7.3 RBF 신경망 사례 181
● 연습문제 194
Chapter8 결측값 분석 197
8.1 결측값의 유형 199
8.2 결측값 대체 방법 200
8.3 결측값 분석 202
8.3.1 결측값 분석 기술통계 202
8.3.2 결측값 분석 패턴 207
8.4 회귀대체 210
8.5 EM 방법 213
● 연습문제 216
Chapter9 다중대입 217
9.1 패턴 분석 219
9.2 결측 데이터값 대입 223
● 연습문제 232
Chapter10 품질관리(관리도) 233
10.1 관리도의 개념과 관리상태의 판정 235
10.1.1 관리도란? 235
10.1.2 선택 가능한 관리도의 유형 236
10.1.3 공정능력지수와 규격 237
10.1.4 관리한계선의 설정과 가설검정 239
10.1.5 부분군의 형성과 크기 241
10.1.6 관리상태의 판정 241
10.2 계량형 관리도 246
10.2.1 X-bar 관리도와 R 관리도 246
10.2.2 개별과 이동범위(x-Rs) 관리도 249
10.2.3 X-bar와 R 관리도 사용 절차 250
10.3 계수형 관리도 257
10.3.1 불량률(p) 관리도 257
10.3.2 불량개수(np) 관리도 258
10.3.3 불량률(p) 관리도의 사용 절차 259
10.4 파레토 도표 264
● 연습문제 273
참고문헌 276
찾아보기 278
저자
저자
박성현
저자 박성현은 서울대학교 공과대학 화학공학과를 졸업하였고 미국 노스캐롤라이나 주립대학교에서 OR 석사 및 통계학 박사 학위를 받았다. 미국 미시시피 주립대학교 경영대학 조교수를 지냈으며, 한국통계학회 회장, 한국품질경영학회 회장, 서울대학교 학생처장, 자연과학대학 학장, 평의원회 의장 등을 역임하였다. 현재 서울대학교 자연과학대학 통계학과 명예교수이며 한국연구재단 기초연구 본부장을 맡고 있다.
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