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JASP 데이터 분석: 기초통계부터 머신러닝까지
정상가 30,000원
판매가격 27,000원
출판사 한나래출판사
저자 김계수
발행일 2023년 7월 31일
사이즈 B5
쪽수 440쪽
ISBN 9788955663051 93310
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지은이 소개

김계수

세명대학교 경영학과 교수로 재직 중이며 운영관리 분야 및 데이터 분석 프로그램 R과 Python에 대한 강의를 하고 있다. 경희대학교 경영학과를 졸업하고 고려대학교에서 경영학 석사, 경희대학교에서 경영학 박사 학위를 받았다. 연세대학교, 경희대학교, 한국외국어대학교 일반대학원과 인덕대학교, 백석문화대학교 등에서 강의하였다.

지은 책으로 《R&SPSS 사회과학 데이터 분석》, 《Python을 이용한 데이터 분석과 시각화》, 《조건부 프로세스 분석: PROCESS, R, Amos》, 《가치창출을 위한 R 빅데이터 분석》, 《빅데이터 분석과 메타분석》, 《R-구조방정식 모델링》, 《성공을 부르는 고객관계경영》, 《경영학개론》(공저) 등이 있다.

책 소개

보다 새롭고 강력한 데이터 분석 도구 JASP

 

▶ 누구나 무료로 사용할 수 있는 데이터 분석 프로그램! 

▶ 초보자도 손쉽게 익힐 수 있는 사용자 친화적 인터페이스! 

▶ 유연함을 갖춘 인터랙티브한 시각화 분석 결과!


JASP(Jeffrey’s Amazing Statistics Program)는 네덜란드 암스테르담 대학교에서 개발한 데이터 분석도구로, 무료(free)로 사용할 수 있고, 사용자 친화적(friendly)이며, 유연함(flexible)을 갖추었다는 의미의 3F’s 핵심가치를 표방한다. 누구나 무료로 사용할 수 있음에도 뛰어난 확장성과 강력한 시각화 기능을 제공하여 다른 어떤 프로그램보다 단시간에 쉽게 익히고 쓸 수 있는 차세대 통계 도구로 각광받고 있다. 사용자 친화적인 인터페이스는 복잡한 코딩에 대한 부담을 덜어주어 데이터 분석 초보자들도 빠르게 습득할 수 있고, 다양한 분석에 대해 제공하는 인터랙티브한 시각화 기능은 분석 결과를 보다 정확하게 해석할 수 있도록 한다. 



기초통계부터 머신러닝까지, 쉽고 재미있게 배우는 JASP 입문서

 

이 책은 기초통계부터 구조방정식모델, 네트워크분석, 머신러닝 등, 널리 쓰이는 분석기법부터 최신 분석기법까지 다양한 분석방법을 JASP를 활용하여 실행할 수 있도록 안내한다. 통계를 전공하지 않은 초보 연구자들도 실제 연구에서 손쉽게 적용할 수 있도록 예제와 실습 위주의 단계별 분석 방법과 결과 해석을 상세하게 담았고, 이론적인 부분은 복잡하고 어려운 설명이나 수식을 나열하기보다는 꼭 필요한 핵심 개념 위주로 구성하였다. 또한, 모든 예제에 대하여 다양한 분석 방법에 따라 나타나는 시각화 결과를 제공하여 분석 결과를 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 정확한 결과 해석을 위해서는 올바른 가설의 설정, 유의수준과 유의확률에 대한 명확한 파악이 중요하다. 이 책은 이러한 분석 과정과 결과를 충실하게 담아내어 논문과 보고서 작성에 유용하게 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 올바른 전략을 수립할 수 있도록 돕는다. 독자들은 본문에 제시된 다양한 예제들을 해결하고 결과를 도출하는 모든 과정을 처음부터 끝까지 직접 따라해 보면서 JASP 분석을 쉽고 빠르게 익힐 수 있을 것이다.  

차례

1부 JASP 운영과 데이터 분석 기본

 

1장 JASP 설치와 기본 구동
1 JASP에 대하여

2 JASP 제공 통계분석

3 JASP 설치하기

4 JASP 실행

 

2장 가설 검정과 데이터 관리
1 가설 검정

2 데이터의 종류 

3 데이터 파일 관리 


3장 기술통계
1 기술통계: 단일변량 

2 플롯

3 테이블

4 기술통계: 다변량


2부 평균비교

 

4장 t검정과 교차분석
1 t검정

2 교차분석 

 

5장 분산분석
1 분산분석의 이해 

2 일원분산분석 

3 이원분산분석

4 반복측정분산분석


6장 다변량분산분석
1 다변량분산분석 이해

2 공변량분석 

3 다변량분산분석 


3부 예측분석

 

7장 상관분석
1 공분산

2 상관계수 

3 상관계수의 가설 검정

4 부분상관계수

 

8장 회귀분석
1 회귀분석 이해 

2 단순회귀분석

3 중회귀분석 


9장 로지스틱 회귀분석
1 로지스틱 회귀모델 기본 설명 

2 로지스틱 회귀분석 예제


4부 인과분석

 

10장 신뢰성과 타당성 분석 
1 신뢰성과 타당성 

2 확인요인분석 

3 JASP 분석  

 

11장 구조방정식모델분석
1 구조방정식모델분석 

2 모델의 적합성 평가 

3 구조방정식모델분석 2단계 

4 JASP 이용 확인요인분석 

5 JASP 이용 이론모델분석 

6 상관행렬자료를 이용한 분석 


12장 구조방정식모델분석-고급 
1 부분최소자승 구조방정식모델 

2 매개분석 

3 조절효과분석 

4 다중지표 다중원인 

5 잠재성장모델


5부 네트워크와 머신러닝

 

13장 네트워크
1 네트워크 

2 JASP 이용 네트워크분석 

 

14장 머신러닝_회귀
1 머신러닝의 정의와 학습방법 

2 머신러닝의 종류 

3 회귀분석


15장 머신러닝의 분류
1 머신러닝의 분류 알고리즘 

2 데이터 설명 

3 분류 연습

 

16장 머신러닝_클러스터링
1 클러스터링 개념 

2 데이터 조사 

3 클러스터링분석