목차
들어가는 글 통계는 양날의 칼이다
1 수학여행 논란, 통계를 불러내다
일일이 물어보지 않고 어떻게 수많은 사람의 의견을 알아낼 수 있을까?
0.0015%의 응답은 믿으면서 13.5%의 응답은 믿을 수 없다고?
전체를 대표할 표본은 어떻게 뽑을까?
아니, 우리나라에 세계적인 아티스트가 이렇게 많아?
시청률은 도대체 어떻게 산출하는 것일까?
2 무엇을 누구에게 물어볼지 결정하기
무엇을 왜, 누구에게 조사해야 할까?
표집틀과 모집단이 차이가 많이 나면 어떤 문제가 생길까?
명렬표가 없는 아주 큰 모집단은 어떻게 표집틀을 확보할까?
어느 교육학자의 어처구니없는 연구 1
어느 교육학자의 어처구니없는 연구 2
3 알고 싶은 것을 명확하게 규정하기
사회 조사는 뭘 알아보기 위한 것인가?
변인의 속성이 바뀌면 어떻게 될까?
통계적으로 인과관계가 증명되면 믿어야 할까?
내 수업의 효과다!…… 아닌가?
이 약의 효과다!…… 아닌가?
4 변인을 측정할 도구 만들기
어떻게 변인을 측정해야 할까?
설문지로 어떻게 객관적인 증거를 얻어낼 수 있을까?
설문지 문항에 따라 결과가 달라지기도 하나요?
응답자의 성실성을 이끌어 내는 설문지 제작의 팁
5 모집단을 대표할 표본 만들기
어떻게 표본을 모아야 확률 표집이 될까?
번호를 매길 목록이 없다면 어떻게 하나요?
표본은 얼마나 믿을 만할까?
표집으로 사기 친 J신문의 기사
무조건 성공할 수밖에 없는 실험
6 수집된 자료 처리하기
변인의 속성에 매기는 번호에는 무슨 의미가 있을까?
숫자의 크기에 의미가 있는 변인은 없을까?
대푯값은 어떻게 구할까?
평균의 장난: 정몽준 효과
여러분은 중산층입니까?
7 통계 분석 결과 해석하기
변인들 간의 관계를 어떻게 정리해야 할까?
통계를 어떻게 분석해야 할까?
통계 기술(description)을 통한 왜곡
마무리 글 통계에 속지 말고, 통계 자료를 잘 활용하기 위한 6대 원칙
