1장 SPSS(PASW Statistics)의 기초 개념
1.1 PASW Statistics 18 설치하기
1.2 SPSS의 실행 및 옵션 설정
1.3 데이터 편집기의 구성
1.4 도구모음의 이동
1.5 SPSS 분석의 기본 절차
1.6 데이터 파일의 구조
1.7 데이터 시트
1.8 대화상자
1.9 PASW Statistics Viewer
1.10 피벗표의 수정
1.11 도표 편집기
1.12 SPSS의 창 종류
1.13 윈도용 SPSS의 취급 파일
1.14 SPSS 시스템 환경 설정

2장 데이터 준비
2.1 예제 설문조사
2.2 새로운 데이터 파일의 작성
2.3 엑셀 파일의 읽기
2.4 데이터베이스 파일의 읽기
2.5 텍스트(아스키) 데이터 파일의 읽기
2.6 변수의 종류

3장 범주형 변수의 기초 분석
3.1 빈도분석
3.2 빈도분석: 통계량
3.3 빈도분석: 도표
3.4 빈도분석: 형식
3.5 교차분석
3.6 교차분석: 통계량
3.7 교차분석: 셀 출력
3.8 교차분석: 표 형식

4장 연속형 변수의 기초 분석
4.1 기술통계값의 개요
4.2 기술통계분석
4.3 기술통계: 옵션
4.4 탐색적 데이터 분석
4.5 데이터 탐색: 통계량
4.6 데이터 탐색: 도표
4.7 데이터 탐색: 옵션
4.8 집단별 평균분석
4.9 집단별 평균분석: 옵션

5장 통계보고서 출력
5.1 케이스 요약 보고서
5.2 통계표의 개요
5.3 통계표의 작성 기초
5.4 통계표의 작성 확장
5.5 다중응답문항의 코딩
5.6 이분법으로 코딩된 다중응답 변수
5.7 중복법으로 코딩된 다중응답 변수
5.8 다중응답 변수의 교차분석

6장 출력결과 다루기
6.1 PASW Statistics Viewer
6.2 피벗표
6.3 다른 응용 프로그램과 개체 공유

7장 그래프 작성
7.1 그래프의 작성 개요
7.2 막대도표의 작성
7.3 선도표의 작성
7.4 영역도표의 작성
7.5 원도표의 작성
7.6 산점도의 작성
7.7 도표의 수정
7.8 도표 양식의 사용

8장 데이터 변환
8.1 데이터 변환의 개요
8.2 새로운 변수 계산
8.3 변수값의 코딩변경
8.4 연속형 변수의 범주화
8.5 변수값의 자동 코딩변경
8.6 빈도변수 생성
8.7 순위변수 생성
8.8 케이스 정렬
8.9 가중값 부여
8.10 케이스 선택
8.11 파일 합치기: 케이스 추가
8.12 파일 합치기: 변수 추가
8.13 파일분할
8.14 데이터 통합

9장 갈증해소음료 개발·Case Study
9.1 일반적 배경
9.2 조사 배경 및 조사 대상
9.3 데이터 수집, 코딩 및 입력
9.4 조사 목적 및 조사 항목
9.5 데이터 분석 절차
9.6 데이터 분석 결과

10장 통계적 가설검정
10.1 가설검정의 개요
10.2 가설의 설정
10.3 검정통계량
10.4 유의수준과 기각역
10.5 대립가설과 기각역
10.6 제1종 오류와 제2종 오류
10.7 유의수준과 p·값

11장 평균의 비교(T·검정)
11.1 T·검정의 개요
11.2 독립표본 T·검정
11.3 대응 2표본 T·검정
11.4 연습 문제

12장 일원배치 분산분석
12.1 확률화 실험의 개요
12.2 일원배치 분산분석의 개요
12.3 일원배치 분산분석의 예
12.4 사후분석
12.5 연습 문제

13장 이원배치 분산분석
13.1 이원배치 분산분석의 개요
13.2 이원배치 분산분석의 예
13.3 상호작용 효과가 존재하는 경우
13.4 연습 문제

14장 비모수검정
14.1 비모수검정의 개요
14.2 독립인 표본의 Mann·Whitney 검정
14.3 대응표본에 대한 부호검정
14.4 Kruskal·Wallis의 일원배치 분산분석
14.5 연습 문제

15장 카이제곱검정
15.1 카이제곱검정
15.2 결합도의 측정
15.3 연습 문제

16장 상관분석(Correlation Analysis)
16.1 상관분석
16.2 산점도
16.3 상관계수
16.4 연습 문제

17장 회귀분석(Regression Analysis)
17.1 회귀분석의 개요
17.2 단순선형 회귀선의 유도
17.3 단순선형회귀모형의 추론
17.4 단순선형회귀모형의 적합도 검토
17.5 회귀진단
17.6 다중회귀모형
17.7 독립변수의 선택

18장 다변량 통계분석의 개요
18.1 다변량 통계분석이란?
18.2 다변량 통계분석의 분류
18.3 유사성 및 상이성 행렬
18.4 고유값과 고유벡터

19장 판별분석(Discriminant Analysis)
19.1 판별분석이란?
19.2 판별분석에 사용되는 변수들의 특성
19.3 판별분석의 가정 사항
19.4 판별분석의 과정
19.5 은행 신용도 판별분석
19.6 연습 문제

20장 요인분석(Factor Analysis)
20.1 요인분석이란?
20.2 요인분석의 목적
20.3 요인분석의 용어
20.4 요인분석의 선행조건
20.5 요인분석의 과정
20.6 시리얼 시장 조사 예제
20.7 연습 문제

21장 군집분석(Cluster Analysis)
21.1 군집분석이란?
21.2 군집분석의 절차
21.3 설명변수의 선정
21.4 유사성 거리의 측정방법
21.5 군집의 유형
21.6 군집화 방법
21.7 미국 맥주의 군집화
21.8 연습 문제

22장 신뢰도분석(Reliability Analysis)
22.1 척도화란?
22.2 신뢰도(Reliability)란?
22.3 리커트(Likert) 척도화 방법
22.4 대학생 PC 만족도의 신뢰도분석
22.5 연습 문제

23장 다차원척도법(Multidimensional Scaling)
23.1 9대 도시의 위치화
23.2 14가지 승용차의 위치화
23.3 연습 문제

24장 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)
24.1 컨조인트 분석이란?
24.2 컨조인트 분석의 절차
24.3 컨조인트 분석의 예
24.4 연습 문제

25장 최적화 척도법(Optimal Scaling)
25.1 최적화 척도법의 개요
25.2 대응일치분석(ANACOR)
25.3 다중 대응일치분석(MCA)
25.4 범주형 주성분 분석(CatPCA)
25.5 비선형 정준상관분석(OVERALS)
25.6 연습 문제