강의계획서

닫기

강의개요

과목명 경영통계학 운영 교수명 미정
연도 / 학기 2026 / 1 학점 / 이수시간 3 / 45
학습기간 2026.01.27 ~ 2026.05.11
성적이의 신청기간 2026.05.21 ~ 2026.05.22
교안 없음 (자체교안사용)

주차별 강의내용

⟷ 좌우스크롤

주차 회차 학습내용 과제 시험 토론
1주차
2026.01.27
~
2026.02.09 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 경영통계학에 대한 이해 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 기업을 구성하고 있는 요소와 활동에 설명할 수 있다.
- 경영학과 통계학의 구성과 학습 목적을 설명할 수 있다.
- 비즈니스에서의 통계가 필요한 이유와 활용방법을 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 기업 경영(business)의 구성 요소 및 활동
· 기업의 개념 및 역할
· 경영과 조직
· 경영의 개념
· 경영성과의 측정
· 기업 경영의 4가지 요소
· 기업 운영 시스템
- 경영학과 통계학의 이해
· 경영학의 의미와 학습 목적
· 경영학과 커리큘럼
· 통계의 개념
· 통계학의 정의
· 통계학을 어렵게 느끼는 이유
· 통계학 학습 유형
- 경영통계학의 학습 목적 및 활용
· 경영에서 통계학을 활용하는 목적과 이유
· 바람직한 통계 활용법
· 바람직한 경영통계학의 학습 방향
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 통계 관련 용어 및 분석 도구 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 본 강좌에 대한 구성 및 운영 방향에 대해 소개를 듣고, 학습 계획을 수립할 수 있다.
- 주요 통계 용어에 대해 설명할 수 있다.
- 주요 통계 패키지의 종류와 특징을 살펴보고, 통계자료(2차 자료)를 획득 할 수 있는 곳을 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 본 과목의 구성 및 진행
· 본 과목의 목표와 운영 방법
· 주차별 구성 및 내용 소개
- 주요 통계 용어
· 통계 어원
· 데이터
· 주요 통계 용어
- 주요 통계 분석 도구와 통계 정보 사이트 소개
· 주요 통계 분석 도구
· 주요 통계/2차 자료 수집 사이트
2주차
2026.02.03
~
2026.02.16 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 데이터의 종류와 측정 방법 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 데이터의 분류기준별 종류에 대해 설명할 수 있다.
- 데이터 종류별 수집 방법에 대해 설명할 수 있다.
- 엑셀을 사용하여 데이터를 입력하는 방법을 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 데이터의 분류기준
· 1차와 2차 자료
· 원시와 가공 데이터
· 횡단면과 시계열 데이터
· 분류 기준별 데이터의 종류
- 데이터의 수집방법
· 측정
· 변수
· 데이터의 수집 과정
· 자료 수집의 중요성
· 자료의 원천
· 의사소통법(communication method)
· 관찰법(observation method)
· 정형/비정형 데이터 수집 방법
- 데이터의 입력
· 문자 데이터 입력
· 숫자 데이터 입력
· 날짜 데이터 입력
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 표본의 선정과 오류 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 전수조사와 표본조사의 차이점을 이해하고, 표본추출 방법과 과정에 대해 설명할 수 있다.
- 데이터 수집 과정에서 발생하는 오류에 대해 설명할 수 있다.
- 측정의 신뢰도와 타당도에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 분석 표본의 선정
· 전수조사와 표본조사
· 표본추출
· 확률 표본 추출법(probability sampling method)
· 비확률 표본 추출법(non-probability sampling method)
· 표본크기의 결정
- 데이터 측정 오류
· 오류의 종류
· 표본 크기와 오류의 관계
- 측정의 신뢰도와 타당도
· 타당도
· 신뢰도
3주차
2026.02.10
~
2026.02.23 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 설문지 작성법 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 설문지 개발 절차에 대해 설명할 수 있다.
- 설문지를 구성하는 문항의 특성과 종류를 설명할 수 있다.
- 설문지 이외 자료수집 도구에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 설문지 개발 고려사항 및 절차
· 설문의 개발
· 설문 개발 시 고려 사항
· 설문 개발 절차
- 설문 항목의 유형
· 항목의 유형
· 질문의 표현
· 질문 순서의 결정
- 정성조사 가이드라인 및 관찰 기록지 개발
· 정성조사 가이드라인
· 관찰조사 기록지
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 설문 조사 진행과 분석 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 설문조사의 수행 절차에 대해 설명할 수 있다.
- 국내 조사 시장 특성과 주요 전문기관의 특징을 설명할 수 있다.
- 중앙선거여론조사심의위원회에 등록된 조사의 설계와 설문지를 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 설문조사 진행 방법
· 자료의 수집
· 자료의 분석
· 조사의 진행 절차
· 조사 계획 수립
- 주요 조사 제공 및 수요 기관
· 한국조사협회(Korea Research Association; KORA)
· 한국정치조사협회(Korea Political Research Association; KOPRA)
· 전문회사 이외 조사 수행기관
· 국내 조사기관 포지셔닝
· 조사기관 선정 기준
- 중앙선거여론조사심의위원회 자료 검색
· 중앙선거여론조사심의위원회
4주차
2026.02.17
~
2026.03.02 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 데이터의 요약 및 해석 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 주어진 데이터를 도표로 작성하고 해석할 수 있다.
- 다양한 그래프의 특징에 맞추어 활용할 수 있다.
- 주어진 데이터를 요약하여 도표와 그래프로 표현 할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 도표 작성과 해석법
· 기술통계
· 도표의 작성
· 도표의 해석
- 주요 그래프의 특성 및 작성법
· 시각화의 필요성 및 종류
· MS Office의 사용 가능한 차트 종류
- 도표 및 그래프의 작성
· 실습용 데이터
· 도수분포표 작성
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 데이터의 중심지표 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 평균값을 구하는 다양한 방법을 설명할 수 있다.
- 평균 이외 데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징을 이해하여 설명할 수 있다.
- 대푯값을 산출하여 제시할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 평균(mean)
· 평균(mean)
· 평균값 산출법
- 중앙값(median)과 최빈값(mode)
· 중앙값(median)
· 최빈값(mode)
· 첨도(kurtosis)
· 왜도(skewness)
- 대푯값의 제시법
· 대푯값의 관계
· 대푯값의 산출
5주차
2026.02.24
~
2026.03.09 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 분산과 편차 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 분산의 개념을 이해하여 설명할 수 있다.
- 편차의 개념을 이해하여 설명할 수 있다.
- 데이터의 분산과 편차를 구하고 산포도를 작성할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 분산
· 분산의 개념
· 분산의 활용
· 분산의 계산식
- 편차
· 편차의 개념
· 편차의 특징
- 분산과 편차 산출
· 분산을 산출하는 이유
· 분산의 산출과정
· 편차와 분산의 산출
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 표준편차와 표준화 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 표준편차가 의미하는 바를 설명할 수 있다.
- 데이터를 표준화(standardization)하는 이유와 방법을 설명할 수 있다.
- 표준화와 정규화(normalization)의 차이를 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 표준편차
· 표준편차의 개념
· 표준편차의 활용
· 표준편차의 계산식
· 표준편차 계산하기
- 표준화
· 표준화의 개념
· 표준화 공식
· 표준점수의 특징
· 표준화 값과 표준 점수의 관계
· 엑셀을 이용한 데이터 표준화(데이터의 평균 0, 표준편차 1)
- 정규화
· 정규화의 개념
· 정규화의 활용
· 표준화와 비교
· 엑셀을 이용한 Min-Max 정규화
6주차
2026.03.03
~
2026.03.16 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 공분산과 상관계수 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 공분산이란 무엇인지 설명할 수 있다.
- 상관계수에 대해 이해하고 계수 값의 의미를 설명할 수 있다.
- 공분산과 상관계수를 산출해 본다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 공분산
· 단변량과 다변량
· 변수의 관련성
· 공분산(covariance)
- 공분산의 구조와 상관계수
· 공분산의 구조
· 상관 계수(Correlation Coefficient)의 특성
- 상관계수의 구조와 해석
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 회귀모형 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 회귀모형의 개념을 설명할 수 있다.
- 회귀분석의 종류와 활용에 대해 설명할 수 있다.
- 엑셀을 이용하여 회귀분석을 해볼 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 회귀모형의 추정과 검정
· 회귀의 어원
· 회귀분석의 정의
· 회귀분석의 기본 가정
· 단순회귀분석
- 중회귀모형과 결정 계수
· 회귀분석의 종류
· 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)
- 회귀분석 결과의 산출
· 초등학교 1학년 아동의 키와 몸무게 데이터를 이용한 단순회귀분석
· 도시 데이터를 이용한 다중회귀분석
7주차
2026.03.10
~
2026.03.23 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 확률의 개념 및 법칙 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 확률의 개념을 이해하여 설명할 수 있다.
- 확률의 가법/승법 정리, 독립시행의 정리, 대수의 법칙과 중심극한 정리 등에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 확률의 개념
· 확률의 기본 개념
· 확률의 정의
· 실험과 확률
- 확률의 법칙
· 집합이론과 계산
· 확률의 계산
· 확률의 법칙
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 확률변수 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 확률변수의 정의와 특성을 설명할 수 있다.
- 확률분포의 균등분포와 정규분포를 비교할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 확률변수
· 확률과 확률변수
· 확률변수
- 확률분포
· 확률분포의 개념
· 확률분포의 종류
· 균등분포(uniform distribution)
· 정규분포(normal distribution)
· 표준정규분포(standard normal distribution)
- 정규분포와 표준 정규분포 작성
· 도시데이터 인구수 변수의 정규분포 그래프 작성하기
8주차
2026.03.20
~
2026.03.23 		중간고사 1. 시험범위 : 1주~7주차 강의내용
2. 문항수(배점) : 객관식 20문항(각 1점), 주관식 5문항(각 1점) = 총 25점 만점
3. 시험시간 : 60분 (장애학습자의 경우 90분)
4. 유의사항
가. 시험 응시 기회는 1회이며, 시험 제한 시간 내 응시 완료해야 합니다.
나. 시험 미응시 시 다른 대체방법은 없습니다.(단, 공결로 인한 미응시는 5일 이내 재응시 기회 1회 부여, 15% 감점)
※ 공결규정은 교육원 홈페이지 > 구상안내 > 공결사항 안내를 확인해 주시기 바랍니다.
다. 중간고사 성적 공개 : 객관식 점수 즉시공개, 주관식 포함점수 성적 이의 신청기간 시

중간고사 실시 		- O -
9주차
2026.03.24
~
2026.04.06 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 이산형확률분포1 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다.
- 베르누이 분포에서의 이항분포를 설명할 수 있다.
- 엑셀을 이용하여 이항분포를 산출할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 베르누이 분포
· 베르누이 시행의 개념
· 베르누이 시행의 조건
· 베르누이 시행의 사례
· 베르누이 시행의 확률변수와 확률분포
· 베르누이 시행의 평균과 분산
· 베르누이 시행의 특성
- 이항 분포
· 이항확률변수와 이항분포
· 이항확률함수의 이용
· 이항확률표 사용
· 이항분포의 모양
· 이항분포의 기댓값과 분산
- 이항 분포의 계산
· BINOM.DIST 함수
· BINOM.DIST.RANGE 함수
· BINOM.INV 함수
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 이산형확률분포2 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 초기하 분포의 특성을 이해하여 설명할 수 있다.
- 포아송 분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다.
- 엑셀을 이용하여 포아송 분포를 산출할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 초기하 분포
· 이항분포와 초기하분포
· 초기하분포의 확률함수
· 초기하분포와 이항분포의 관계
- 포아송 분포
· 포아송분포
· 포아송분포의 특성
· 포아송분포의 조건
· 포아송분포의 확률함수
· 포아송분포표의 사용
· 포아송분포와 이항분포의 관계
- 포아송 분포의 계산
· POISSON.DIST 함수
· HYPGEOM.DIST 함수
10주차
2026.03.31
~
2026.04.13 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 정규분포 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 정규분포의 특징을 설명할 수 있다.
- 정규분포와 표준 정규분포 차이를 설명할 수 있다.
- 정규분포와 표준정규분포를 작성할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 정규분포
· 확률변수와 확률분포
· 확률질량함수와 확률밀도함수
· 정규분포의 의미
· 정규분포의 확률밀도함수
· 정규분포의 특성
· 정규분포에서의 확률
- 표준정규분포
· 표준정규분포
· 표준정규분포로의 변환 필요성
· 표준정규분포 변환
· 표준정규분포와 정규분포의 공통점
· 표준정규분포의 확률적 특성
· 표준정규분포표의 사용
· 표준정규분포표의 종류
- 정규분포와 표준 정규분포 작성
· 엑셀의 정규분포 함수의 종류
· 엑셀의 정규분포 함수를 이용한 계산
· 엑셀의 정규분포 그래프 그리기
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 정규분포 이외 분포 O - -
강의목표 2) 강의목표
- 카이제곱 분포 특징을 설명할 수 있다.
- t 분포와 F 분포의 특징을 설명할 수 있다.
- 엑셀을 이용하여 각 분포의 확률을 계산할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 카이제곱 분포
· 카이제곱 분포
- t 분포와 F 분포
· t 분포
· t 검증을 위한 가정
· t 분포표
· t 검정 종류
· F 분포
· F-분포표
- 분포와 확률의 계산
· 카이스퀘어 분포 확률의 계산
· F 분포 확률의 계산
· t 분포 확률의 계산
· 엑셀과 SPSS 결과 비교
11주차
2026.04.07
~
2026.04.20 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 추정의 개념 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 추정의 기초 개념을 설명할 수 있다.
- 점추정의 원리에 대해 설명할 수 있다.
- 구간 추정의 원리에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 추정의 개념
· 추정통계의 기초
· 통계적 추정의 개념
- 점추정
· 추정치와 추정량
· 추정량의 결정 기준
- 구간추정
· 구간추정의 기본개념
· 모평균과 표본 평균의 관계
· 두 집단 비교 시 신뢰구간(t-value 이용)
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 신뢰구간 - - O
강의목표 2) 강의목표
- 한 개 모집단 모평균의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다.
- 한 개 모집단 모비율의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다.
- 모분산의 신뢰구간에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 모평균의 신뢰구간
· 구간추정의 기본 개념
· 표준편차(σ)를 알고 있는 경우 모집단 평균의 신뢰구간 추정
· 모집단의 표준편차 σ를 모르는 경우(t-분포)
- 모비율의 신뢰구간
· 단일 모비율 신뢰구간의 계산
· 단일 모비율 신뢰구간의 추정
- 모분산의 신뢰구간
· 모분산 신뢰구간의 계산
· 모분산의 신뢰구간의 추정
12주차
2026.04.14
~
2026.04.27 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 가설검증의 개념 및 절차 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 가설검정의 개념을 설명할 수 있다.
- 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다.
- p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 가설검증의 개념
· 통계 분석과 가설검증
- 가설검증 절차
· 가설 설정
· 유의수준의 결정
· 검정 방법의 결정
· 검정 통계량의 계산
· 기각역과 채택역
· 기각과 채택의 결정
- 가설검증과 신뢰구간의 관계
· 통계적 오류
· 추정(신뢰구간)을 이용하여 가설을 검정하는 방법
· p-값을 이용한 통계적 검증
· 엑셀에서 p-값을 계산하는 방법
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 가설 검증 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 모평균의 가설검증에서 모분산을 아는 경우와 모르는 경우의 가설검증 과정을 구분하여 설명할 수 있다.
- 모비율의 가설검증 과정을 설명할 수 있다.
- 모집단 분산의 가설검증 과정을 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 모평균의 가설검증
· 통계적 추정과 가설검증
· 집단 표준편차(σ)를 아는 경우
· 집단 표준편차(σ)를 모를 경우
· 엑셀에서 p-값을 계산하는 방법
- 모비율의 가설검증
· 단일 표본 비율 검정(모비율 검정, one-sample proportion test)
· 두 독립 표본 비율 검정(two proportion test)
- 모분산의 가설검증
· 모분산 검증의 기초 개념
· 모분산 검증의 절차
13주차
2026.04.21
~
2026.05.04 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 분산분석 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 분산분석이란 무엇인지 설명할 수 있다.
- 일원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다.
- 다원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 분산분석의 개념
· 분산분석의 개념
· 분산분석 사용 이유
· 분산분석의 기본가정
· 분산분석의 종류
- 일원분산분석
· 일원분산 분석의 개념
· 일원분산 분석의 사례
- 다원분산분석
· 다원분산분석의 종류
· 주효과 검증만 가능한 이원분산분석
· 주효과와 상호작용효과 분석이 가능한 이원분산분석
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 교차/시계열 분석 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 모수통계와 비모수통계의 차이를 설명할 수 있다.
- 분할표를 작성하고, 검증 결과를 해석할 수 있다.
- 시계열 분석의 종류에 대해 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 모수통계와 비모수통계
· 모수통계(parametric statistics)
· 비모수통계(nonparametric statistics)
- 교차분석과 검증
· 일원 vs. 이원 통계
· 교차분석
· 카이스퀘어 통계량의 계산
· 교차분석 실습
- 시계열 분석
· 시계열자료(time series data)
· 시계열 자료의 표현
· 시계열 분석
· 시계열 분석 방법
· 시계열 분석과 회귀분석의 차이점
14주차
2026.04.28
~
2026.05.11 		1회차 강의주제 1) 강의주제 : 빅데이터의 개념 이해 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 통계법과 데이터 3법의 주요 내용을 설명할 수 있다.
- 빅데이터란 무엇인지 설명할 수 있다.
- 포털사이트를 통해 빅데이터를 수집하고 분석할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 통계법과 데이터 3법의 구성과 주요 내용
· 법에 대한 이해
· 통계법과 데이터 3법의 학습 이유
· 통계 관련 법령
· 데이터 3법
- 빅데이터의 개념 및 처리 기술
· 디지털 데이터의 단위
· 빅데이터의 등장 배경
· 빅데이터의 특성
- 빅데이터의 수집 및 시각화
· 네이버 DATA Lab.
2회차 강의주제 1) 강의주제 : 빅데이터의 활용 사례 - - -
강의목표 2) 강의목표
- 다양한 분야의 빅데이터 활용사례를 학습하여, 빅데이터에 대한 사례를 설명할 수 있다.
강의세부내용 3) 강의세부내용
- 공공분야 빅데이터 활용 사례
· 빅데이터 분석으로 지능형 지방 세정 실현
· 응급차량 출동을 책임지는 인공지능
· 맞춤형 치매 진단 검사로 다각적인 치매 관리
· 공동주택 돌봄수요 미리 예측
- 의료/금융 분야 빅데이터 사례
· 의료/헬스케어 분야
· 금융 분야
- 유통/기타 분야 빅데이터 사례
· 유통 분야
· 기타 분야
15주차
2026.05.08
~
2026.05.11 		기말고사 1. 시험범위 : 9주~14주차 강의내용
2. 문항수(배점) : 객관식 20문항(각 1점), 주관식 5문항(각 1점) = 총 25점 만점
3. 시험시간 : 60분 (장애학습자의 경우 90분)
4. 유의사항
가. 시험 응시 기회는 1회이며, 시험 제한 시간 내 응시 완료해야 합니다.
나. 시험 미응시 시 다른 대체방법은 없습니다.(단, 공결로 인한 미응시는 5일 이내 재응시 기회 1회 부여, 15% 감점)
※ 공결규정은 교육원 홈페이지 > 구상안내 > 공결사항 안내를 확인해 주시기 바랍니다.
다. 기말고사 성적 공개 : 객관식 점수 즉시공개, 주관식 포함점수 성적 이의 신청기간 시

기말고사 실시 		- O -