SPSS의 고급 분석 방법
데이터를 통계분석을 통해 정보화하고, 정보들을 엮어 필요한 지식으로 변환하는 것은 지식 사회의 필수적인 요소이다. 통계패키지 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)는 데이터를 신속 정확히 분석하여 정보를 얻는 데 매우 유용한 통계분석 도구로서 학계나 관련 업계에 꼭 필요한 지식이 되어 가고 있다.
이 책은 일반화 선형모형, 혼합모형, 반복측정분석, 신경망, 결측값 분석, 다중대입, 품질관리 등의 고급 분석 방법을 설명하고, 아울러 SPSS Ver. 19K를 소개하고 있다. 이 책을 통하여 한글 SPSS가 더 많이 사용되고, 또한 이와 같은 사용을 통하여 통계학이 널리 보급되어 통계학의 응용이 더욱 활발해지는 데 도움이 되었으면 한다.

Chapter1 일반화 선형모형 1.1 일반화 선형모형이란? 1.2 추정과 통계량 1.3 적용 사례 Chapter2 혼합모형 2.1 반복측정자료와 혼합모형 2.2 혼합모형 적용 사례 Chapter3 다변량 분산분석과 반복측정분석 3.1 다변량 분산분석 3.2 반복측정 분산분석 Chapter4 다항 로지스틱 회귀분석 및 프로빗 분석 4.1 다항 로지스틱 회귀분석 4.2 다항 로지스틱 회귀분석 절차 4.3 프로빗 분석 Chapter5 이단계 군집분석 5.1 이단계 군집분석 5.2 이단계 군집분석 거리 5.3 군집특성나무(Cluster Feature tree: CF tree) 5.4 특이점(outlier) 처리 5.5 군집 수의 결정 5.6 변수의 중요도 5.7 이단계 군집분석 절차 Chapter6 나무모형 6.1 나무모형 개요 6.2 나무모형 분할 방법 6.3 나무모형 선택 6.4 나무모형 절차 Chapter7 신경망 7.1 신경망의 종류와 평가 7.2 MLP 신경망 사례 7.3 RBF 신경망 사례 Chapter8 결측값 분석 8.1 결측값의 유형 8.2 결측값 대체 방법 8.3 결측값 분석 8.4 회귀대체 8.5 EM 방법 Chapter9 다중대입 9.1 패턴 분석 9.2 결측 데이터값 대입 Chapter10 품질관리(관리도) 10.1 관리도의 개념과 관리상태의 판정 10.2 계량형 관리도 10.3 계수형 관리도 10.4 파레토 도표 참고문헌 찾아보기