■ 책 소개

만화 속 엑셀 데이터 분석 실습으로 통계학 이해 솔솔~

만화로 쉽게 배우는 우선 이것만! 통계학

엑셀로 경험하는 데이터 분석

이 책은 과학의 다양한 분야를 만화로 쉽게 해설하는 ‘만화로 쉽게 배우는’ 시리즈의 최신간으로 엑셀로 독자들의 각종 현업에 통계학을 접목시킬 수 있는 내용을 다룬다.

저자에 따르면 수식만 나열하는 통계학은 ‘통계학 기피증’만 양산할 뿐이며, 이를 극복하려면 3가지 포인트만 잘 이해하면 된다. 즉, 데이터를 모아 표시하는 것, 대소 관계를 생각하는 것, 집계표(엑셀에서는 분할표)의 내용을 생각하는 것이 바로 그것이다. 이를 위해 실제 데이터 분석은 대량의 분석용 데이터를 준비하여 엑셀(Excel)로 분석하면서 표준편차, 분산, 정규분포, 가설검정, t검정, 카이제곱(χ2) 검정까지 따라해 보면서 이해한다.

전체적으로 만화 > 엑셀로 분석 > 정리 순으로 진행되며, 만화는 모 대학의 학생 식당에서 식당의 수석과 아르바이트 학생의 업무 분석과 개선을 시작으로 식당의 기본 정식, 튀김 정식에서 튀김의 무게 이야기, 캠퍼스 내에서 일어나는 각종 문제를 통계학으로 해결해 나간다는 스토리로 자연스럽게 생활 속에 응용할 수 있는 통계학을 이해하게 된다.

본문 속 엑셀 예제 파일도 ㈜성안당 자료실(www.cyber.co.kr)을 통해 제공한다.

■ 목차

머리말

프롤로그•통계학의 핵심은 단 3개뿐

0.1 통계학으로 배우는 것

제1장 데이터 분석을 시작하기 전에

1.1 통계학으로 배우는 것

1.2 데이터의 종류(척도)

1.3 모집단과 표본

1.4 엑셀로 표본을 만들어 분석합시다

1.5 우선 데이터 분포를 표시하는 방법을 파악합시다

1.6 히스토그램 작성 방법

1.7 상자 수염 그림을 만드는 방법

1.8 히스토그램과 상자 수염 그림의 비교

1.9 피벗 테이블의 사용 방법

1.10 피벗 테이블로부터 그래프를 작성

제2장 정규분포를 이해하여 분석을 쉽게 해 보기

2.1 정규분포란

2.2 정규분포의 성질을 직접 확인

2.3 모집단과 표본의 관계를 그래프로 경험

제3장 가장 먼저 줄여야 할 것은 표준편차

3.1 표준편차의 설명 – 평균, 분산, 표준편차의 개요

3.2 표준편차의 설명 – 평균, 분산, 표준편차의 상세한 내용

3.3 먼저 암산으로 표준편차를 구해 보자

3.4 불편분산과 분산의 차이

3.5 엑셀 작업으로 측정한 개별 값에서 표준편차 구하기

3.6 엑셀 작업으로 분할표에서 표준편차 구하기

3.7 엑셀 함수로 표준편차 구하기

제4장 부분적인 데이터로 크고 작음을 말할 수 있는가?

4.1 표본 간의 대소 관계 생각하기

4.2 데이터의 대소 관계를 평균값으로 비교하기

제5장 대소 관계의 검토는 표본평균 차이의 분포로부터

5.1 표본평균 차이의 분포는 어떻게 될까?

5.2 표본평균의 차이 분포를 엑셀로 구하기

5.3 통계적 가설검정으로 표본평균의 차이를 검토

5.4 표본의 개수가 바뀌면 표준오차는 어떻게 될까

5.5 평균값 검정인 t검정은 t분포를 이용한 표본평균 차이의 검정

5.6 t분포 체험

제6장 식당 업무 개선에 t검정을 사용해 본다

6.1 검정 방법을 선택하는 것은 의외로 간단

6.2 t검정의 종류에 대하여

6.3 튀김의 길이 분석은 대응이 없는 t검정

6.4 튀김 길이의 산포도 분석은 F검정으로

6.5 산포도가 다른 데이터의 분석은 이분산 2표본을 대상으로 하는 t검정으로

6.6 같은 사람에게서 두 번 받은 데이터의 분석은 대응 표본 t검정

제7장 식당 업무를 좀더 자세히 분석한다

7.1 분산분석과 회귀분석

7.2 여러 그룹의 평균값 비교는 분산분석으로

7.3 품종 차이에 따른 토마토 크기

7.4 매출 예측은 회귀분석으로

제8장 설문조사를 하는 단계가 있어요

8.1 분할표의 비밀을 파헤치다

8.2 분할표와 그래프 만들기

8.3 피벗 테이블에서 값만 가진 분할표 만들기

제9장 설문지의 집계에서 카이제곱 검정으로

9.1 분할표에서 구하는 카이제곱값은 무엇일까?

9.2 카이제곱 분포를 경험한다

제10장 고민 해결은 카이제곱 검정으로 -취업 활동 응용편-

10.1 고민 해결은 카이제곱 검정으로

10.2 취업 활동을 조금이라도 편하게 하려면?

10.3 대학 면접 자신감 여부와 입사 시험에 대한 자신감 유무

10.4 전후 비교는 맥니마 검정으로

10.5 고등학교 때 입시에 자신 있었던 사람은 대학에서는 어떨까? - 맥니마 검정 소개

10.6 맥니마 검정이 학생 식당 업무 개선에 도움이 될까?

10.7 기존의 분포와 비교하기 위한 1표본 카이제곱 검정

에필로그•이제 통계학 혐오증은 안녕

11.1 결론

마지막으로·감사의 글

찾아보기

※ 이 책의 엑셀 예제 파일은 연습용으로 (주)성안당 홈페이지 자료실(www.cyber.co.kr)에서 회원가입 후 다운로드 가능합니다.

■ 저자 소개

다큐 히로시(田久 浩志)

고쿠시칸대학 대학원 구급시스템연구과 교수

1980년 3월 게이오대학교 대학원 공학연구과 전기전공 수료 공학석사

1980년 4월 산업 의과 대학 공동 이용 연구 시설 진동실

1989년 9월 도카이대학교 의과대학 병원관리학 교실

1992년 5월 도호대학교 의과대학 병원경영학 연구실

1993년 6월 도호대학교 의학박사

2000년 4월 츄부학원대학 단기대학부 경영학과 교수

2001년 4월 츄부학원대학 인간복지학부 건강복지학과 교수

■ 그림 작가 소개

엔모 타케나와(円茂 竹縄)

니가타현 나가오카시 출생, 도쿄도 거주. 2002년 일반 만화잡지로 데뷔 후 2009년 주로 비즈니스와 광고 장르의 만화·일러스트를 제작하고 있다. 주요 작품으로는 『만화로 이해하는 재료역학』(스에마스 히로시(末益博志) 저, 나가시마 토시오(長嶋利夫) 저, 오피스사와(office sawa) 제작), 『만화 재무제표 입문』(나미키 히데아키 감수, 썬마크출판), 『프로젝트를 성공으로 이끄는 시스템 외주 교과서』(시마모토 미치오 저, 나츠메 사) 등 다수

■ 역자 소개

권기태

서울대학교 계산통계학과 졸업. 동 대학원에서 전산학 전공으로 이학석사 및 이학박사 학위를 취득했다.

현재 강릉원주대학교 컴퓨터공학과 교수로 재직 중이다.

주요 번역서로는 2021 세종도서 우수학술도서로 선정된 『데이터 사이언스 교과서』를 비롯하여 『엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문(AI의 얼개를 기본부터 설명한)』, 『엑셀로 배우는 순환 신경망·강화학습 초(超)입문(RNN·DQN편)』, 『엑셀로 배우는 딥러닝(AI의 구조를 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 초(超)입문)』, 『AI의 얼개를 기본부터 설명한 엑셀로 배우는 머신러닝 초(超)입문』 등이 있다.