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본 연구는 심리검사 규준추정 시 표본크기의 중요성을 강조하며, 각 집단별 표본크기가 부족할 경우 모형 기반 규준추정 절차가 안정적이고 신뢰할 수 있는 규준을 제공함을 소개합니다. 특히 검사점수의 정규성을 가정하고, 평균과 분산에 대한 회귀모형을 활용하여 규준집단의 평균과 표준편차를 추정하는 방법을 제시합니다. 한국판 보스톤 이름대기 검사 자료를 활용하여 실제 적용 과정을 예시하고, 모형 기반 규준추정 적용 시 고려사항을 논의합니다.
심리검사 : 제작 및 사용 지침서
심리검사 : 제작 및 사용 지침서
심리검사 : 개발과 평가방법의 이해 =
(경상계열을 위한)통계학 : 한글 SPSSWIN
심리검사 이론과 실제
(새로운) 심리검사법 =
(R프로그램에 기반한)베이지안 통계학 =
심리검사의 이론과 실제 =
비모수통계학 : with R
관광통계조사분석
응용통계학 입문
(비전공자를 위한) 통계분석의 원리와 실제
(비전공자를 위한)통계분석의 원리와 실제 =
현행약물규제법규에 관한 연구 : 해석론과 입법론을 중심으로 =
성폭력범죄자 사후관리시스템에 대한 평가연구.
베이지안 계량경제학 =
Sample size determination and power
사회과학 통계분석 : SPSS의 활용과 적용
제2언어 평가 길라잡이
표본의 추출과 분석
Korean Journal of Clinical Psychology
장승민, 강연욱Psychological Methods
Timmerman M.E.,Voncken L.,Albers C.J.British Journal of Mathematical and Statistical Psychology
Voncken L.,Kneib T.,Albers C.J.,Umlauf N.,Timmerman M.E.Neuropsychology review
Kiselica AM; Karr JE; Mikula CM; Ranum RM; Benge JF; Medina LD; Woods SPAssessment
Lenhard, Alexandra; Lenhard, Wolfgang; Suggate, Sebastian; Segerer, RobinPLoS ONE
Lenhard A.,Lenhard W.,Gary S.Clinical Neuropsychologist
Capitani, E.; Laiacona, M.Assessment
Oosterhuis HE; van der Ark LA; Sijtsma K청소년상담학회지
홍영근Psychological Methods
Innocenti F.,Tan F.E.S.,Candel M.J.J.M.,van Breukelen G.J.P.Assessment
Urban J; Scherrer V; Strobel A; Preckel FJournal of The Korean Data Analysis Society
정승철, 남기성Measurement and Evaluation in Counseling and Development
Chris Wood; Danica G. HaysRevue de neuropsychologie
Colombo, Françoise; Amieva, Hélène; Lecerf, Thierry; Verdon, Vincent한국심리학회지:일반
HE ZINING, 김수영Lobachevskii Journal of Mathematics
A. V. Grabovoy; T. T. Gadaev; A. P. Motrenko; V. V. StrijovLobachevskii Journal of Mathematics
Kareev I.; Zaikin A.한국데이터정보과학회지
심송용; 최규혁Journal of personality assessment
Vispoel WP; Morris CA; Kilinc MAssessment
Voncken L.,Albers C.J.,Timmerman M.E.전선 / 학사
기본적인 표본설계와 추정이론을 기초로 하여 보다 다양하고 실용적인 설계와 추정이론을 다룬다. 주요 교과내용은 랜덤추출법, 층화추출법, 군집추출법, 층화다단추출법, 회귀추정 중복추출법, 비표본오차에 대한 고찰 등이다. 각 추출방법에서 모수의 추정과 표본의 크기 추정, 표본의 최적배분, 상대효율 등을 다룬다. 실습을 통하여 통계조사과정과 실측방법의 문제에 접근한다. 조별 사례연구로써 실제 현장에서 표본설계 및 조사실습을 실시한다.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
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고급 자료분석을 위한 모형기반 통계분석방법론에 대해 다룬다. 자료의 특징과 분석의 목적에 따라 적합한 통계모형을 제시하고, 자료를 적합, 적합된 통계모형의 해석을 통한 인사이트 제시등에 대해 다룬다. 프로젝트를 통해서 배운 방법들을 실제 데이터에 적용하고 발표한다. ● Linear model and linear mixed model ● Generalized linear model ● Shrinkage method and variable selection ● Graphical methods and causal Inference ● Bayesian methods전선 / 대학원
임상 현장에서 사용되는 주요 심리검사와 진단적 면접법 및 행동평가법의 이론적 근거와 기법을 소개하고 이를 실습한다. 특히 MMPI, PAI 등 자기보고형 성격 검사와, Rorschach 검사, 주제통각검사(TAT) 등 비구조화된 성격평가 기법의 이론적 근거, 제작 과정, 실시 및 해석 방법을 집중적으로 다루며, 심리검사의 신뢰롭고 타당한 실시 및 해석을 위해 필수적인 면접 및 행동관찰 기법도 소개한다. 주요 검사별로 사례 연구와 실습, 보고서 작성을 통해 독자적인 실시 및 해석 능력을 습득하도록 하며, 성격 평가와 정신병리의 관련성을 논의한다.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 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 대학원
연구설계에 관한 내용은 교육학과의 교육상담 전공, 교육심리 전공, 그리고 협동과정 특수교육 전공 간에 거의 전부 공유하는 내용이다. 따라서 이 과목에 대해서는 전공 구분 없이 함께 수강토록 개설하는 것이 과목 운영 상 경제적 효율성은 물론 다른 여러 가지 효과를 기대할 수가 있을 것이다. 기존 “상담연구세미나” 과목에서는 연구의 설계와 방법에 대해서 다루어왔기 때문에 이 과목의 명칭을 “교육심리상담특수교육 연구설계”로 변경함으로써 관련 박사과정 학생들이 전공 구분없이 연구설계 과목을 수강할수 있도록 하고자 한다. 이 과목은 실험연구설계, 조사연구설계는 물론 메타분석설계와 종단연구설계 등을 포함한다.전선 / 대학원
검사제작을 위한 문항반응이론의 수리 모형의 이해와 그 적용에 관한 능력의 함양과 문항반응이론의 적용의 제 측면으로서 개별적응검사, 검사점수동등화, 문항편파성의 탐색 및 문제은행 등의 적용 등을 다룬다.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.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.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 학사
본 교과목은 심리학의 연구 분야에 적용될 수 있는 측정 이론들을 살펴보고 측정 기법들의 장단점을 비교 분석함으로써 심리학 연구의 신뢰도와 타당도를 증진시키는 방법을 소개한다. 특히 심리학적 연구에서 자주 사용되는 기존의 측정 척도들의 구성과 결과 분석 방법에 관한 지식뿐 아니라 새로운 척도를 제작하고 연구에 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.전선 / 대학원
본 강좌는 음운 층위, 어휘 층위, 문자 층위의 규범을 폭넓게 연구함으로써 국어교육에서 규범의 역할이 무엇인지를 탐구하는 것을 목표로 한다. 특히 글쓰기에서 지켜야 할 규범들에 대해 연구함으로써 정서법의 이론을 확립하고자 한다.전선 / 학사
뇌파(EEG)는 비침습적이며 시간 해상도가 높게 뇌 기능을 연구할 수 있는 핵심적인 뇌영상 기법이다. 본 수업을 통해서, 가장 고차원적인 뇌의 인지 기능을 담고 있는, 인간의 생체 신호 데이터 중에서 가장 핵심적인 데이터인, 뇌파 데이터의 신경생리학적 기초 지식과 시간축 및 주파수축 분석 방법을 습득하고 인지과학적인 해석과 그 원리를 뇌파 빅데이터의 활용에 적용하는 응용 기술을 배양하고자 한다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.