1장. 변동 측정: 값들이 얼마나 다른가 -어떻게 변동이 측정되는가 -편차의합(Sum of Deviations) -편차제곱의합(Summing Squared Deviations) -제곱의합에서 분산으로 -VAR.P()와 VAR.S() 함수의 사용 -표준편차 -평균의 표준오차 -z-점수와 z-값 -t-값
2장. 상관관계 -상관관계 측정 -상관관계의 강도 나타내기 -상관관계의 방향 결정 -상관관계 계산 -1단계: 공분산 -부호에 주의하라 -공분산에서부터 상관계수까지 -CORREL() 함수의 사용 -상관관계에서의 편향 이해하기 -상관관계에서 선형성과 특이점 체크 -차트를 그릴 때 조심해야 하는 부분 -상관관계와 인과관계 -원인의 방향 -제3의 변수 -범위의 제한
3장. 단순회귀분석 -상관관계와 표준점수를 이용한 예측 -예측 계산하기 -본래 단위로 변환 -예측 일반화 -회귀계수와 절편을 이용한 예측 -SLOPE() 함수 -INTERCEPT() 함수 -공유분산 -표준편차, 리뷰 -제곱의합 자세히 보기 -제곱의합은 가산적이다 -단순회귀분석에서의 R2 -잔차제곱의 합과 그룹내제곱의 합 -TREND() 함수 -TREND()에 배열 입력하기 -TREND()의 new x's 인자 -TREND()의 const 인자 -제로-상수 회귀 계산 -부분상관과 준부분상관 -부분상관 -준부분상관 이해하기
4장. LINEST() 함수 -배열을 입력받는 LINEST() -배열 수식의 메커니즘 이해하기 -실수 목록 -LINEST()와 SLOPE(), INTERCEPT()의 비교 -회귀계수의 표준오차 -회귀계수의 표준오차의 의미 -0의 회귀계수 -모집단의 회귀계수가 0일 확률 측정하기 -주관적인 결정으로서의 통계적인 추론 -t-비와 F비 -간격척도와 명목척도 -상관관계의 제곱, R2 -추정의 표준오차 -t분포와 표준오차 -잔차의 표준편차로서의 표준오차 -등분산성: 균등하게 퍼짐 -LINEST()의 F비의 이해 -분산분석과 F비의 일반적인 사용 -분산분석과 회귀에서의 F비 -회귀에서 제곱의합의 분할 -분산분석에서의 F비 -회귀분석에서의 F비 -F비와 R2의 비교 -일반선형모델, ANOVA, 회귀분석 -LINEST()의 기타 보조 통계량
5장. 다중회귀분석 -합성 예측변수 -단일 예측변수에서 다중 예측변수로의 일반화 -오차제곱의합의 최소화 -추세선의 이해 -LINEST() 결과를 워크시트에 매핑하기 -다중회귀분석을 기초부터 만들어 가기 -변수를 상수로 고정하기 -두 개의 예측변수가 있는 회귀에서의 준부분상관 -제곱의합 구하기 -R2과 추정의 표준오차 -F비와 잔차자유도 -회귀계수의 표준오차 계산 -몇 가지 추가 예제 -회귀계수의 표준오차 사용 -양쪽꼬리검정 -한쪽꼬리검정 -예측변수를 평가하기 위한 모델 비교 접근법 사용 -모델 통계량 얻기 -R2 대신 제곱의합을 사용 -R2의 축소 추정
6장. 회귀분석에 관한 가정과 주의 사항 -가정에 관하여 -강건성: 문제가 되지 않을 수도 있다 -가정과 통계적 추론 -허수아비 -비선형과 기타 분포 다루기 -균등퍼짐 가정 -더미코딩 사용 -회귀 접근법과 t-검정 접근법 비교 -같은 목적지를 향하는 두 개의 경로 -불균등 분산과 표본 크기 -불균등퍼짐: 보수적 검정 -불균등퍼짐 : 진보적인 검정 -불균등퍼짐과 균등 표본 크기 -분석 도구 대신 LINEST() 사용 -T.DIST() 함수들 간의 차이 이해 -웰치의 보정 사용 -TTEST() 함수
7장. 회귀분석을 이용한 그룹 평균 간 차이 검정 -더미코딩 -더미코딩의 예 -벡터 자동으로 채우기 -던네트 다중비교 과정 -효과코딩 -0 대신 -1로 코딩 -일반선형모델과의 관계 -효과코딩으로 다중비교 -직교코딩 -대비 설정하기 -ANOVA를 통한 계획된 직교대비 -LINEST()를 사용한 계획된 직교대비 -요소분석 -직교코딩을 사용한 요소분석 -효과코딩으로 요인분석 -통계적 검증력, 제1종 오류, 제2종 오류 -통계적 검증력 계산하기 -통계적 검증력 높이기 -불균등한 셀 크기 다루기 -회귀 접근법 사용 -순차적 분산 할당
8장. 공분산분석 -결과 대조 -ANCOVA 도표화 -일반적인 ANCOVA 구조화 -공변량 없이 분석 -공변량을 포함한 분석 -회귀를 사용한 ANCOVA 구조화 -공통 회귀선 확인 -분석 요약 -조정된 평균 검정: ANCOVA에서 계획된 직교코딩 -회귀접근법을 사용한 ANCOVA와 다중비교 -계획된 비직교대비를 통한 다중비교 -사후 비직교대비를 통한 다중비교
[이 책에서 다루는 내용]
- 회귀분석으로 할 수 있는 일과 할 수 없는 일의 이해와 그 이유 알아보기 - 엑셀에서 기본 제공되는 회귀 함수 마스터하기 - 상관관계와 단순회귀분석 작업하기 - 엑셀의 향상된 LINEST() 함수를 최대한 활용하기 - 다중회귀분석 실험 계획과 수행하기 - 문제가 되는 회귀분석의 가정과 그렇지 않은 가정 구별하기 - 일반적인 분산분석 대신 회귀분석을 사용해 분석의 옵션 확장하기 - 공변량을 분석에 추가, 편향을 줄이고 통계적 검증력을 강화하기
총 
멀티플라이어
