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데이터가 존재하지 않습니다.
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통계는 개별 자료들을 분석해 전체적인 상태를 유추하고 이를 구체적인 숫자로 나타낸 것이다. 통계는 하나씩 따로 봤을 때는 복잡하고 혼란스러워 보이던 것들에서 어떤 흐름이나 패턴을 보여주기 때문에, 주식 차트부터 인구 분포까지 통계는 다방면으로 사용된다. 특히 개인의 취향과 관심사마저 수량화되는 빅데이터 시대에 통계적 분석과 사고 능력은 읽고 쓰는 능력만큼이나 중요하다. 『숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업』은 단순히 평균이나 표준편차를 계산하는 것이 아닌, 데이터에서 의미 있는 패턴과 관계를 연구하는 통계학을 선보인다. 또한 실세계의 데이터와 예제를 활용해 통계학이 일상의 소소한 호기심부터 사회·경제·과학·의학 분야의 다양한 문제들을 해결하는 데 유용한 도구임을 보여준다. 이 책을 통해 독자들은 부분에서 전체를 이해하고, 숫자 너머 세상의 흐름을 올바르게 읽어내는 통계적 사고의 힘을 얻을 수 있다.
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이종학, 김원경 · 2011
수학교육
李秀萍 · 2012
读写算(教师版):素质教育论坛
罗红 · 2012
贵州教育 / Guizhou Education
Schmidt, Katrin; Weißbrodt, Thomas · 2019
AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv: Eine Zeitschrift der Deutschen Statistischen Gesellschaft
Lisa A. Gardner · 2012
Journal of Risk and Insurance
Bryant, M.L. · 2020
Compensation and Benefits Review
조재형 · 2024
한국사회복지학
Nilesh Shah; Chittaranjan Andrade · 2019
Indian Journal of Psychological Medicine
Seijo, Bibiana Campos · 2017
C&EN Global Enterprise
Weinberg, C.R.; Zaykin, D. · 2015
Journal of the National Cancer Institute
Andrew Bray; Mine Çetinkaya-Rundel; Dalene Stangl · 2014
CHANCE
Steinhardt J. · 2020
Journal of Risk Research
WALTER JOSEF RADERMACHER · 2022
Statistical Journal of the IAOS
Radermacher, Walter J. · 2022
Statistical Journal of the IAOS
· 2020
Archives de philosophie du droit
Arocha J.F. · 2021
Theory and Psychology
Pullinger, John · 2013
Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society
Nussbaum, Barry D. · 2017
Amstat News
舒彤 · 2021
数学教学通讯 / SHUXUE JIAOXUE TONGXUN
Marie Davidian · 2013
Journal of the American Statistical Association
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
이 과목은 우리가 일상적으로 많이 쓰고 있는 통계적 용어, 이 과목에서는 컴퓨터를 이용한 보건통계 자료처리에 필요한 기본적 통계적 이론들을 배우고 여러 통계 패키지를 이용한 실제의 자료처리 과정을 배우는 것을 목적으로 삼는다. 많은 실제 예제 자료들을 다룸으로 실제적인 문제 처리 능력을 키우고 컴퓨터를 이용한 자료 처리의 자신감을 키운다. 또한 회귀분석과 분산분석의 기초 이론들을 실제 쓰이는 용도를 중심으로 익힌다. 하나의 교재를 정하지 않고 매 시간 필요한 자료들을 복사하여 수업시간 전에 배분할 예정임.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.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
원인(cause), 인과관계(causation), 그리고 인과성(causality) 등의 개념은 의학 및 보건분야에 필수적이다. 그러나 대부분의 통계분석 결과는 상관관계를 보여주며, 불행히도 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다. 이 강의는 인과관계를 추론하기 위한 다양한 통계 분석 기법을 소개하여 역학, 보건, 임상 데이터 분석 결과를 합리적으로 이해할 수 있는 지식과 분석 방법론을 소개한다.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.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.교양 / 학사
본 강좌에서는 다양한 실례를 통해서 불확실성이 존재하고 있음을 보이고 이를 극복하기 위해 통계학이 어떻게 사용되고 있는지를 소개하고자 한다. 이를 통해 학생들로 하여금 통계학의 올바른 이해를 돕고자 하는 것이 본 강좌의 목적이다.전선 / 학사
통계학적 기초의 원리 및 실제를 다룸으로써 주로 사회과학에서 쓰이는 연구방법 중 사회조사에 의해 얻어진 수량적 자료를 분석하는데 필요한 기본지식을 학습한다.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.일선 / 학사
캘리포니아의 최저 임금법은 실업률을 높이는가? 낮추는가? 교실 규모가 학생들의 학습 능력에 얼마나 큰 영향을 미치는가? 기업의 퇴직 계획 변경은 사람들의 저축 행동에 어떤 영향을 미치는가? Affordable Care Act는 의료비 지출을 줄이는가? 총기 규제를 강화하면 폭력 범죄가 줄어드는가? 이는 정책 입안자(및 정보를 갖춘 시민)가 답변을 원하는 질문 중 몇 가지에 불과하다. 우리는 어떻게 그 답을 얻을 수 있는가? 우리는 답을 신뢰할 수 있는가? 이 강좌는 연구자들이 정책에 관한 질문에 답할 때 이용하는 통계적 방법을 소개한다. 어떤 방법이 사용되었는지, 결과를 어떻게 해석할 수 있는지, 결과를 해석할 때 주의해야 할 사항을 이해하는 데 있어 숙련도와 자신감을 얻을 수 있도록 한다. 본 강좌의 실습을 통해 학생들은 통계 분석에 능숙해질 수 있을 것이다. 이 과정에서 위에서 소개한 인과적 질문에 대한 확실하고 분명한 답을 얻는 것이 얼마나 어려운지 느끼게 될 테지만 연구 결과에서 의미있는 결론을 도출해내는 것에 능숙해질 수 있을 것이다.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.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.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
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
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.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
국제농업기술과 관련된 자연과학 연구에서 가설 검정을 위한 방법론인 통계학은 보건 계통 및 생명을 다루는 일에 종사하게 될 학생들에게 매우 중요한 방법론이다. 본 과정에서는, 통계학의 기본적 개념의 이해와 이를 바탕으로 직접 컴퓨터 프로그램을 이용하여 실제 수치자료로부터 통계량을 산출할 수 있는 실습기회를 갖는다.전선 / 대학원
유전체 관련 자료들을 다루기 위한 통계 기법들을 다룬다. 특히 유전체 자료의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 기초적인 통계 모형이외에도 유전체 자료들의 특징을 잘 고려한 통계 분석 방법들을 학습하게 될 것이며 컴퓨터를 이용한 다양한 분석알고리즘을 다룬다.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.