R을 이용한 실험데이터 분석 상세페이지
출간 정보
- 2026.02.10 전자책 출간
- 2024.12.20 종이책 출간
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파일 정보
- 482 쪽
- 14.7MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9788955663266
UCI
-
R을 이용한 실험데이터 분석
작품 소개
실험데이터 설계부터 수집, 분석까지 체계적 수행을 제시하는 안내서!
‘실험설계’는 연구자가 연구목표를 달성하기 위하여 설정하는 체계적 방법론으로 과학적 연구의 기본이며 연구의 질을 결정하는 중요한 요소이다. ‘무작위 배치(random assignment)와 실험조작(experimental manipulation)이 포함된 실험(RCT, randomized control trial)’을 기반으로 하는 ‘실험설계기법’은 가장 타당한 인과추론 방법이며, ‘실험데이터’는 독립표본 티테스트(independent sample t-test)와 분산분석(ANOVA)과 같이 기초적 데이터 분석기법을 소개하는 입문과목에서 매우 빈번하게 활용된다.
그러나 이러한 중요성에도 불구하고 전반적인 실험설계 과정을 소개하거나 실험데이터를 구체적으로 어떻게 분석해야 하는지 소개하는 서적들은 별로 없다. 입문서 성격을 지니는 R 관련 도서는 분산분석과 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 소개하는 수준에 머무는 경우가 많고, 실험설계와 실험데이터 분석을 전문적으로 다루는 몇몇 도서는 과도하게 전문적이어서 연구자들의 실제적 연구에 도움이 되지 못하는 경우가 많다.
이 책은 실험설계를 토대로 수집된 실험데이터를 R을 이용하여 어떻게 분석할 수 있는지 소개하였다. 행동주의 사회과학이나 공중보건 및 의학 분야 연구자들이 흔히 설계하게 되는 완전요인설계(full factorial design) 상황에서 구체적으로 실험표본을 얼마나 수집해야 하는지(sample size determination), 그리고 수집된 실험데이터를 어떻게 분석해야 하는지 상세히 서술하였다. 아울러 실험연구에서 종종 등장하는 추가 분석기법들로 단순효과 분석(simple effect analysis), 계획비교(planned contrast), 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 포괄적이고 체계적으로 서술하였다.
실험은 인과율이 확보된 처치효과를 추정할 수 있는, 알려진 모든 연구방법 중 가장 좋은 방법이다. 본서를 통해 연구자들이 효율적이고 효과적으로 실험데이터를 분석하는 방법을 습득하고, 자신의 활동분과에서 신뢰할 수 있는 연구결과를 이끌어내기를 바란다. 실험설계를 올바르게 진행하고 실험표본규모를 적정하게 추정하며, 처치효과를 다각도로 효과적으로 추정할 수 있기를 기대한다!
‘실험설계’는 연구자가 연구목표를 달성하기 위하여 설정하는 체계적 방법론으로 과학적 연구의 기본이며 연구의 질을 결정하는 중요한 요소이다. ‘무작위 배치(random assignment)와 실험조작(experimental manipulation)이 포함된 실험(RCT, randomized control trial)’을 기반으로 하는 ‘실험설계기법’은 가장 타당한 인과추론 방법이며, ‘실험데이터’는 독립표본 티테스트(independent sample t-test)와 분산분석(ANOVA)과 같이 기초적 데이터 분석기법을 소개하는 입문과목에서 매우 빈번하게 활용된다.
그러나 이러한 중요성에도 불구하고 전반적인 실험설계 과정을 소개하거나 실험데이터를 구체적으로 어떻게 분석해야 하는지 소개하는 서적들은 별로 없다. 입문서 성격을 지니는 R 관련 도서는 분산분석과 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 소개하는 수준에 머무는 경우가 많고, 실험설계와 실험데이터 분석을 전문적으로 다루는 몇몇 도서는 과도하게 전문적이어서 연구자들의 실제적 연구에 도움이 되지 못하는 경우가 많다.
이 책은 실험설계를 토대로 수집된 실험데이터를 R을 이용하여 어떻게 분석할 수 있는지 소개하였다. 행동주의 사회과학이나 공중보건 및 의학 분야 연구자들이 흔히 설계하게 되는 완전요인설계(full factorial design) 상황에서 구체적으로 실험표본을 얼마나 수집해야 하는지(sample size determination), 그리고 수집된 실험데이터를 어떻게 분석해야 하는지 상세히 서술하였다. 아울러 실험연구에서 종종 등장하는 추가 분석기법들로 단순효과 분석(simple effect analysis), 계획비교(planned contrast), 사후 다중비교(posthoc multiple comparison)를 포괄적이고 체계적으로 서술하였다.
실험은 인과율이 확보된 처치효과를 추정할 수 있는, 알려진 모든 연구방법 중 가장 좋은 방법이다. 본서를 통해 연구자들이 효율적이고 효과적으로 실험데이터를 분석하는 방법을 습득하고, 자신의 활동분과에서 신뢰할 수 있는 연구결과를 이끌어내기를 바란다. 실험설계를 올바르게 진행하고 실험표본규모를 적정하게 추정하며, 처치효과를 다각도로 효과적으로 추정할 수 있기를 기대한다!
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