확증적 자료 분석(CDA)
문제 해결에 ‘확증적 자료 분석(CDA)’을 활용하라

모든 기업 활동의 본질은 문제 해결을 통한 수익 창출에 있다. 따라서 기업인들이 지녀야 할 통계 지식 역시 문제 해결을 위해 존재해야 한다. 그러나 대푯값, 산포도, 정규 분포 등의 기초 통계 개념을 익히는 과정은 매우 어렵고, 그것을 다양한 문제 해결 과정에 접목하는 것은 더욱 어렵다. 본서는 기업에서 필요한 통계 지식에 담긴 명쾌한 두 가지 기본 원리를 제시함으로써 개인의 문제 해결 능력을 극대화시킨다.

※ 확증적 자료분석(CDA): ‘Confirmatory Data Analysis’로서 ‘가설 검정’ 등 데이터 분석의 한 영역이다.

들어가는 말_ 4

Ⅰ. 첫 번째 원리_안과 밖에서의 차이(그룹 내 변동/그룹 간 변동)
1. 변동의 이해_ 16
1－1. 분포(Distribution)_ 16
1－2. 대푯값(Representative Value)_ 18
1－3. 산포도(Measure of Dispersion)_ 19
1－4. 변동(Variation)_ 24

2. 안과 밖에서의 차이(그룹 내 변동/그룹 간 변동)_ 36
2－1. 데이터 수집_ 36
2－2. 변동의 분해_ 39
2－3. 변동의 항등식_ 47

3. 첫 번째 원리의 응용_ 49
3－1. 측정(Measure Phase)에의 응용_ 49
측정 시스템 분석(MSA, Measurement System Analysis)에의 응용_ 51
현 프로세스 능력(Process Capability) 평가에의 응용_ 61
3－2. 분석(Analyze Phase)에의 응용_ 76
분산 분석(ANOVA, Analysis of Variance)에의 응용_ 77
회귀 분석(Regression Analysis)에의 응용_ 92
3－3. 개선(Improve Phase)에의 응용_ 109
실험 계획(DOE, Design of Experiment)에의 응용_ 110
3－4. 관리(Control Phase)에의 응용_ 146
관리도(Control Chart)에의 응용_ 148

Ⅱ. 두 번째 원리_모집단과 표본집단과의 비밀스러운 내부 거래(중심 극한 정리)
1. 정규 분포의 이해_ 161
1－1. 정규 분포의 역사_ 162
1－2. 정규 분포의 확률화_ 172
1－3. 정규 곡선이 만들어지는 과정_ 175
1－4. 정규 분포 ‘매개 변수’_ 182
1－5. 표준 정규 분포(Standard Normal Distribution)_ 192
1－6. ‘표준 정규 분포’ 적용 사례_ 212

2. 중심 극한 정리(Central Limit Theorem)_ 216
2－1. 표본 평균의 집단_ 216
2－2. ‘중심 극한 정리’의 확인(미니탭 활용)_ 220
2－3. ‘중심 극한 정리’의 확인(정규 분포의 가법성을 활용)_ 225

3. 두 번째 원리의 응용_ 230
3－1. 측정(Measure Phase)에의 응용_ 230
측정 시스템 분석(MSA, Measurement System Analysis)에의 응용_ 230
3－2. 분석(Analyze Phase)에의 응용_ 238
추정(Estimation)에의 응용_ 239
표본 크기(Sample Size)에의 응용_254
가설 검정(Hypothesis Testing)에의 응용_ 257
3－3. 관리(Control Phase)에의 응용_ 292
관리도(Control Chart)에의 응용_ 294

부 록_ 305
1. 총 변동의 분해 증명_ 306
2. 통계표_ 308

색 인_ 311