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안숙희, 송라윤, Si Wan Choi
2016 / Asian Nursing Research
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Topics and Trends in Current Statistics Education Research : International Perspectives
인공지능과 편향
편견 : 무의식, 혐오, 불평등에 관한 사회심리 보고서
다문화사회에서의 반편견 교수 전략 : 편견, 고정관념, 차별
Privilege, fraudulence, and teaching as learning : pluralizing frameworks
Culturally and socially responsible assessment : theory, research, and practice
통계학 탐구 =
Introductory statistics for the behavioral sciences
편향의 종말 : 우리 안의 거대한 편향 사고를 바꿀 대담한 시도
Race et sciences sociales : essai sur les usages publics d'une catégorie
Introductory statistics for the behavioral sciences
통계의 논리와 SPSSWin
나는 정상인가 : 평균에 대한 집착이 낳은 오류와 차별들
A course in behavioral economics
Equity in Discourse for Mathematics Education : Theories, Practices, and Policies
Movement experiences for children : a humanistic approach to elementary school physical education
우리편 편향 : 신념은 어떻게 편향이 되는가?
통계학의 이해 : 교육ㆍ심리
Teaching of Psychology
Garlington, T.; Ryan, V.M.; Nolty, C.; Ilagan, H.; Kunicki, Z.J.수학교육학연구
탁병주; 이경화한국학교수학회논문집
김정란, 김응환Statistical Journal of the IAOS
Tam, Siu-MingJournal of Medical Toxicology
Sanjay Mohan; Elise Perlman; Mark K. SuJournal of Planning Education and Research
Maguire M.학교수학
주미경, 김소연, 정수용, 배기태, 정희수Perspectives on Psychological Science
Osborne M.R.,Omrani A.,Dehghani M.Histoire & Mesure
Krop, Jérôme교육과정평가연구
신보미Journal of Mathematical Psychology
Ioannidis, J.P.A.中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
刘俊娟; 宋学坤甘肃高师学报 / Journal of Gansu Normal Colleges
李德奎; 魏兴民; LI De-kui; WEI Xing-minTrends in Cognitive Sciences
Ioannidis, J.P.A.; David, S.P.; Munafò, M.R.; Fusar-Poli, P.; Nosek, B.A.African Journal of Research in Mathematics, Science and Technology Education
Lukanda KaloboComputers in Human Behavior
List A.,Lee H.Y.,Du H.,Campos Oaxaca G.S.,Lyu B.,Falcon A.L.,Lin C.J.CHANCE
Christine Franklin; Anna E. BargagliottiJournal of the American Statistical Association
Rosenbaum, Paul R.American Journal of Bioethics
Rothstein, M.A.; Shoben, A.B.Research in Mathematics Education
Wasserman, N.H.; Casey, S.; Champion, J.; Huey, M.전선 / 학사
양적 데이터를 주로 다루는 교육연구에서 사용될 수 있는 통계 방법을 소개하는 기초과정이다. 여기서는 집중경향, 변산도와 같은 기술통계에서 상관과 회귀분석과 같이 변인간 관계를 살펴보는 데 사용되는 방법들, 그리고 t 검증과 분산분석과 같이 평균 차이를 살펴보는 데 사용되는 방법들이 주로 다루어진다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전필 / 대학원
심리학 및 사회과학의 대학원생을 위한 통계: 기술통계와 추론통계에 대한 개념과 자료분석 기법을 다룬다. 구체적으로 무선변인, 확률이론, 추정, 가설검정, 분산분석, 그리고 상관분석과 회귀분석을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론을 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 자료의 유형을 살펴보고 이들을 분석하는데 필요한 여러 통계적 기법들을 살펴보게 될 것이다. 아울러 수강생들은 통계적 기법을 활용하여 교육관련 자료들을 실제로 분석하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
이 수업의 목적은 교육연구에서 전통적으로 사용되어 온 양적 연구방법의 기본 개념 및 분석 방법을 습득하게 하는 데 있다. 이 수업에서 다루는 통계방법에는 t검증과 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등이 포함된다. 학생들은 이 수업을 통해서 주어진 연구문제에 답하는 데 적절한 통계방법을 찾아서 실제 데이터에 적용하여 분석할 수 있으며, 분석 결과를 효과적으로 제시하고 해석할 수 있게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전필 / 학사
학부심리학도를 위한 통계 강의: 무선변인, 확률이론, 서술적 통계와 상관분석, 회귀분석, 분산분석들을 다룬다. 또한 통계적 이론을 연구에 적용시키는 실험설계와 통계분석패키지에 대해서도 배울 것이다.전선 / 대학원
본 수업은 도덕교육 및 시민교육 관련 연구를 체계적으로 수행하는 데 필수적인 절차와 기법을 소개하는 데 그 목적이 있다. 주된 강의 내용은 설명과 예측을 위한 개념, 모형, 이론 가설 및 변수의 설정, 자료수집의 전략 및 자료분석의 기법 등이 포함된다. 본 세미나를 통해 수강생들은 기존의 도덕교육 및 시민교육 관련 연구에서 사용되어왔던 방법론을 이해하고 관련 문헌들을 비판적으로 평가하며, 나아가 스스로의 연구를 설계하고 수행할 수 있다.교양 / 학사
현대 사회에서는 데이터를 올바르게 분석하고 해석하는 능력, 그리고 이를 통해 유의미한 정보를 도출하는 방법이 매우 중요해지고 있다. 본 교과목을 수강하는 학생들은 인문사회과학 분야에서 실제로 사용되는 다양한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 형태로 데이터를 가공하고 분석하는 방법을 배우게 된다. 주요 내용으로는 설문조사, 실험연구, 데이터 전처리 및 시각화, 선형회귀, 인과효과 분석, 통계적 추론 등이 있으며, 실제 연구에서 어떻게 적용되는지 다양한 예제를 통해 통계 이론의 적용 과정을 이해한다. 또한, 사회적 문제와 인간 행동 양식에 관한 문제를 분석하고 해결하는 데 필요한 ‘인과관계’와 ‘표본조사’에 대한 이해를 높이는 기회를 제공한다. 실습 과정도 포함되어 있어서 실제 연구 데이터를 R 프로그램을 이용하여 분석할 수 있도록 한다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
정규 과목에서 다루어지지 않는 새로운 통계이론분야를 세미나 형식으로 진행한다.전선 / 대학원
수학의 역사발생적 사실을 수학교육 연구에 적용한다. 특히 각 시대의 수학표현과 개념의 차이 등을 이해하고, 각 시대의 수학탐구와 수학 실험 그리고 수학 발견을 다루고, 이를 수학교육 연구에 접목시키는 연구를 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 산업인력개발과 관련된 여러가지 상황에서 얻어진 자료들의 의미를 파악하기 위해 집중경향, 변산도, 상관관계 및 변량분석등의 통계방법을 이해하고, 이를 관련 연구에 활용할 수 있는 능력과 통계 패키지를 실제로 사용할 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 대학원
본 과목은 행정학 정책학 분야에서 활용되고 있는 통계분석의 기초를 확립하고 양질의 분석능력을 배양하는데 그 목적이 있다. 특히 문제에 대한 이해, 주어진 자료에 대한 기술, 분석 모형의 개발, 자료와 모형간의 연계를 통한 추론의 과정을 명확히 이해하고, 이를 활용한 실제 계량분석이 이루어질 수 있는 경험을 제공하고자 한다. 본 강좌는 기술 통계학, 확률 및 분포, 통계적 추론(빈도주의자와 베이지안 모두 포함), 상관 및 회귀, t-테스트, 분산분석, 그리고 카이제곱검정을 포함한다. 본 강좌는 실제 분석단계에서 발견될 수 있는 사례를 이용하여 수업이 진행될 것이며, 통계패키지를 활용한 실습시간이 제공된다.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 / 대학원
이 과목에서는 빅데이터의 시대를 맞이하여 탐색적 자료분석과 확증적 자료분석을 보다 일반화한 개념인 알고리즘과 통계적 추론의 발전과정에 대해서 공부한다. 먼저 통계학 분야의 대표적인 3개의 학파, 베이지안(Bayesian), 빈도주의(Frequentist), 우도주의 (Fisherian)에 대해서 알아본 후 교차검증과 모형선택, 축소추정량, 경험적 베이즈 방법론, 재표본 추출법, 생존분석과 EM 알고리즘, MCMC, 다중비교과 같은 최신통계 방법론을 소개한다.전선 / 학사
경제학은 단지 이론에 그치는 것이 아니라 사회 문제를 실증적으로 분석하고 해결할 때에야 비로소 그 학문적 가치가 발휘된다. 실증 분석의 핵심은 경제 관련 데이터를 어떻게 수집하고 표현하며 처리 및 분석하여 그 경제적 의미를 찾는가에 있으며, 본 과목은 이에 대한 기초 통계학 이론과 기법을 다룬다. 구체적으로 기술통계학, 상관관계, 회귀분석, 확률이론, 가설 검정에 기반한 추론통계학 등을 중점적으로 학습한다. 또한 시간이 허락하는 한 R이나 Python 등 컴퓨터 통계 패키지를 활용하여 실증 분석 능력을 함께 배양하도록 한다. 경제통계학은 응용 경제학 분야에서 핵심적 지위를 차지하는 계량경제학의 선행 과목인 만큼, 본 과목을 통해 실증 경제 분석 능력의 기초 토대를 쌓도록 한다.전필 / 학사
이 과목은 통계학의 기본내용과 사고의 틀을 소개함으로써, 현실의 다양한 통계자료에 접하여 지적으로 분석하고 대처할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 실험설계, 기술통계학, 상관계수와 회귀분석, 확률론, 표본추출 및 가설검정 등을 다룬다.