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김슬기, 손창규, 최인우, 박소정
2019 / 대한한의학회지
앨런 프리먼
2016 / 마르크스주의 연구
이경일, 이성주, TUVSHINJARGAL NAMUUN, 이은선, 이관규, 전성우
2020 / 한국기후변화학회지
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본 연구는 예비 중등교사들의 표본 개념에 대한 이해 수준을 분석하여 통계적 소양을 평가하고자 한다. 연구 결과, 많은 예비교사들이 표본의 대표성보다는 변동성에 대한 이해가 부족하며, 통계적 문해력 수준이 낮은 것으로 나타났다. 이는 통계 교육 프로그램 설계 시 고려해야 할 중요한 점이다.
Developing essential understanding of statistics for teaching math in grades 9-12 /
Statistical literacy at school : growth and goals
The teaching and learning of statistics : international perspectives
Flaws and fallacies in statistical thinking
Reflections on statistics : learning, teaching, and assessment in grades K-12
통계적으로 생각하기 : 빅데이터 세상을 꿰뚫어 보는 힘
Exploring probability in school : challenges for teaching and learning
스토리가 있는 통계학 : 어쨌든 'P-값'은 무엇일까?
Learning and teaching number theory : research in cognition and instruction
Teaching statistics in school mathematics-challenges for teaching and teacher education : a joint ICMIIASE study
Mathematical statistics with applications
(오류와 역설로 배우는) 확률과 통계
Biostatistics : a foundation for analysis in the health sciences
Introduction to Bayesian scientific computing : ten lectures on subjective computing
Topics and Trends in Current Statistics Education Research : International Perspectives
학교에서 어떤 통계를 배워야 하지?
Probability theory and statistical inference : econometric modeling with observational data
Reasoning with statistics : how to read quantitative research
Numbers, hypotheses & conclusions : a course in statistics for the social sciences
탁병주; 구나영; 강현영; 이경화 · 2017
수학교육
고은성, 이경화 · 2011
수학교육학연구
김도은, 강병련, 이민희 · 2019
East Asian Mathematical Journal
이영하, 신수영 · 2011
수학교육학연구
탁병주 · 2018
한국초등수학교육학회지
이종학 · 2014
교사교육연구
고은성, 박민선 · 2017
학교수학
교양 / 학사
통계학의 기본적 내용을 소개한다. 자연과학, 사회과학, 공학 등 거의 전학문 분야에 관련되는 자료를 대상으로 하여 자료를 정리하는 방법의 착안점을 이해하고, 컴퓨터의 발전과 더불어 실용화되는 통계기법을 소개한다. 이항분포, 정규분포 등 기본적 확률분포를 개관하고 표본분포의 개념을 이해하도록 한다. 통계적 추론의 근간이 되는 구간추정과 검정의 원리를 하나의 모집단과 두개의 모집단에서의 추론을 중심으로 소개하고 적용방법을 익힌다. 회귀분석, 분산분석 및 분류형 자료의 분석의 목적과 방법론을 소개하고, 실생활에서의 자료를 대상으로 자료에 적합한 분석방법을 익히고 실제문제 해결의 능력을 키운다.전선 / 학사
통계학적 기초의 원리 및 실제를 다룸으로써 주로 사회과학에서 쓰이는 연구방법 중 사회조사에 의해 얻어진 수량적 자료를 분석하는데 필요한 기본지식을 학습한다.전필 / 학사
통계학은 데이터에 기반한 합리적인 의사결정을 위한 이론적 토대를 제공한다. 본 과목에서는 통계이론의 기초가 되는 확률의 개념과 확률 변수의 성질들을 다루고, 통계적 추정과 검정을 다룬다. 본 과목을 통하여 학생들은 데이터의 생성 과정을 확률 모형으로 이해할 수 있고, 데이터 분석에 필요한 통계적 추론 방법의 이론적 토대를 갖춘다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
통계의 기본개념과 확률이론을 바탕으로 통계분석 결과를 정확히 이해하고 응용하는데 기초가 되는 추정과 가설검정, F-분포와 분산분석을 하는 이유, 처리 간 차이 비교방법, 회귀와 상관, 빈도분석 등을 강의한다. 또한 실험설계의 기본원리와 방법을 소개하고 결과를 해석하고 응용하는 능력을 배양시킨다.전필 / 학사
통계학은 데이터에 기반한 합리적인 의사결정의 이론적 토대를 제공한다. 본 과목에서는 통계이론의 기초가 되는 확률의 개념과 확률 변수의 성질들을 다루고, 통계적 추정과 검정을 다룬다. 본 과목을 통하여 학생들은 데이터의 생성 과정을 확률 모형으로 이해할 수 있고, 데이터 분석에 필요한 통계적 추론 방법의 이론적 토대를 갖출 수 있다.전필 / 학사
본 과목은 통계학과 역학의 기본개념 과 간호학 영역에서 발생하는 자료를 분석하는데 필요한 간단한 통계기법의 계산방법과 분석한 결과의 해석방법을 익히는데 있다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 학사
확률의 이론을 바탕으로 확률과 통계의 수학적 원리를 이해하고, 확률과 통계의 교육을 위한 교사 지식을 갖춘다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률분포, 기대값 등의 내용을 확률적 모델링과 의사결정의 이론을 배운다. 확률의 기초 이론을 바탕으로 여러 가지 확률변수에 대한 결합확률분포의 이론을 배우고 이를 바탕으로 표본에 대해 모델링하고 통계량의 분포를 유도하는 방법을 배운다. 통계적 추정과 검정의 기본 프레임워크를 이해하고, 데이터로부터 통계적 의사결정을 하는 데 필요한 근거를 체계화 하는 방법을 배운다.일선 / 학사
본 과목은 학부생들이 숫자를 통하여 사회 현상을 이해하도록 고안된 수업이다. 양적분석의 방법은 통합적이며 수년간 다양한 방법으로 발전되어 왔지만, 양적 분석의 핵심은 양적인 정보를 어떻게 종합할 것이라는 질문, 모집단 특성에 대한 유추를 어떻게 할 것인가에 대한 질문에 답을 구하는데 있다. 이 질문에 대한 해답을 구하기 위해서, 학생들은 기본적인 다양한 통계이론을 학습하고 이를 실제적으로 적용하기 위해 EXCEL, SAS 등의 통계 프로그램을 사용할 예정이다. 이를 통해 수업시간에 배운 이론을 실제로 적용해보고자 한다.전선 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.전필 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료 분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 실증적 사회조사에서 수집된 자료를 분석하는 사회통계학의 초보과정으로 일반적으로 많이 이용하는 기초통계를 이해하고, 연습문제를 통하여 분석능력을 배양하고, 분석결과를 보고서로 작성하는 기법을 익히는데 목적이 있다. 본 과목에서 다루지 않는 상급수준의 자료분석은 후속과목인 사회복지학과의 사회복지통계2 및 고급사회조사자료분석론에서 다루어진다. 따라서 자료분석에 관한 전반적인 이해를 위해서는 후속과목도 수강하는 것이 바람직하다.전선 / 대학원
본 강좌는 사회조사의 양적 방법, 특히 통계적 분석 기법을 상세하게 다룬다. 주로 연구설계 방법과 사회조사의 경험적 자료를 활용하는 방법을 제시한다.전선 / 학사
데이터 사이언스의 주요 구성요소중 하나이기도 한 통계학은 정보화시대에 그 중요성이 점차 증대되고 있으며, 개발되는 방법론 및 적용되는 분야들 역시 다양해지고 있다. 본 강의는 간호대학 학부 학생들의 통계학에 대한 이해도를 높이기 위해, 통계학의 주요 개념들을 논문 및 기타 적용 사례들을 통해 살펴보고자 한다.전선 / 학사
사회현상을 과학적으로 탐구하고 해석, 서술하며 가설을 경험적 자료에 의하여 검증할 수 있는 방법을 학습함으로써 학문 연구의 기초 능력과 사회문제의 해결을 위한 객관적인 태도를 형성하는 데 이 과목의 목적이 있다. 즉 이 과목은 사회현상에 관한 과학적인 자료 수집 능력과 학문적 이론의 탐구를 위한 두 가지 목적을 가지고 있다. 이론과 사실의 개념, 개념구성법, 과학의 특징과 같은 과학철학적 내용, 면접, 질문지법, 관찰, 내용분석 등의 구체적인 조사기술, 표준편차, 변량, 가설검증, 회귀분석 등의 통계조작법을 주요내용으로 한다. 교양과정에서 통계학의 수강을 적극 권장한다.전필 / 학사
학부심리학도를 위한 통계 강의: 무선변인, 확률이론, 서술적 통계와 상관분석, 회귀분석, 분산분석들을 다룬다. 또한 통계적 이론을 연구에 적용시키는 실험설계와 통계분석패키지에 대해서도 배울 것이다.교양 / 학사
생명과학, 의학, 보건학, 약학 분야에서 얻어지는 자료를 분석하기 위한 기초적인 통계방법들을 다룬다. 자료의 요약 및 시각화, 확률의 이해, 통계추론, 가설검정, 범주형 자료분석, 선형 및 로지스틱 회귀분석, 분산분석, 연구디자인의 이해와 생존분석을 포함하는 다양한 통계방법론을 이해하고 활용하는 방법을 배우게 된다. 실제 연구에 사용되는 자료들이 예제로 이용되어, 수강생들은 자료의 특성을 이해하고 문제해결을 위한 적절한 통계방법을 이해할 수 있다. 더 나아가 실제 연구설계를 할 수 있는 능력도 기르게 된다.