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경영통계학 강좌 정보
과목명	경영통계학
교육과정	경영학사		학점	3학점
전공구분	전공		샘플강의
교수명	권두순
수강신청기간	2025-03-24 ~ 2025-05-27		학습기간	2025-05-28 ~ 2025-09-09
수강료	210,000원		할인적용	-
관련전공영역	학사	경영학사
관련전공영역	전문학사	경영

경영통계학 강의계획서
수업개요	다양한 기업경영 관련 자료의 분석과, 불확실한 환경 하에서의 합리적인 의사결정을 위한 기초적인 개념과 기법들을 학습한다. SPSS와 같은 통계 프로그램의 활용과 수요분석, 포트폴리오 분석, 서베이와 여론조사와 같은 내용들을 학습하며, 나아가 경영상의 다양한 문제에 대한 각종 분석적 기법과 개념들을 함께 다룬다. 또한 경영학 분야에서 널리 이용되는 통계적 방법의 기본개념을 다룬다. 확률분포의 개념과 통계적 추론의 원리를 확인하고, 주어진 자료를 요약하기 위한 기술통계, 변수간의 관계를 다루는 회귀분석 및 시계열자료에서의 평활과 예측을 다룬다.
수업목표	1. 경영통계학의 정의와 목적을 비롯한 학문적 기초를 이해하고 통계분석에 통계프로그램을 활용할 수 있다. 2. 통계학의 기본 개념과 다양한 기업경영 상황에서 통계학이 어떻게 사용되는지를 알고, 이를 실제 경영분야에 활용할 수 있다. 3. 가설검정을 통해 조사의 의미가 있는지 분석할 수 있다. 4. 두 개의 대응표본과 독립표본에 대하여 두 모집단의 평균 차이와 비율 차이에 대한 가설검정을 수행할 수 있다. 5. 사례의 적용을 통해 분산분석, 일 · 이원 분산분석, 상관관계분석 등의 경영통계분석의 개념과 특성을 설명할 수 있다. 6. 원인이 되는 변수가 인과관계로 연결된 변수에 어떠한 변화를 가져올지 예측하여 말할 수 있다. 7. 대용량의 데이터로부터 관계와 패턴, 규칙을 찾는 과정을 설명할 수 있다. 8. 시계열이 무엇이고 어떤 원리로 모형화하는지 이해하고, 시계열분석의 포트폴리오 사례를 통하여 그 예측치를 구할 수 있다.
주교재
부교재

성적배점기준
성적배점기준	출석률	중간고사	기말고사	과제	토론	수시시험	Q&A	합계
성적배점기준	15	25	25	10	5	15	5	0

* 수료기준 출석률 80% 이상, 정기평가(중간/기말) 1회 이상 응시(상대평가 후, 환산점수 60점 이상)

평가기준(%)	90점 이상	80점 이상 ~ 90점 미만	70점 이상 ~ 80점 미만	60점 이상 ~ 70점 미만	60점 미만	합계
평가기준(%)	20	40	20	20	0	100

평가일정

평가일정
시험	중간고사	2025-07-18 (금) ~ 2025-07-22 (화)
시험	기말고사	2025-09-05 (금) ~ 2025-09-09 (화)
과제	과제	2025-07-30 (수) ~ 2025-08-26 (화)
토론	토론	2025-06-18 (수) ~ 2025-07-08 (화)
퀴즈	수시시험	2025-08-13 (수) ~ 2025-08-26 (화)

* 과목 이수 기준
- 출석률 80% 이상, 정기평가(중간/기말) 1회 이상 응시

- 과락 기준 : 출석율 80% 미만, 정기평가(중간/기말) 모두 미응시

* 정기평가(중간/기말) 응시 기간
- 시작일(금) 15시 00분 ~ 마감일(화) 14시 59분

강의목차
주차	차시	학습내용	평가활동
1주	1차시	경영통계학의 이해 1. 강의주제: 경영통계학의 이해 2. 강의목표: ① 경영통계학을 공부하는 이유에 대해 말할 수 있다. ② 통계학의 정의와 흐름을 설명할 수 있다. ③ 경영통계학의 역할과 연구 분야, 목적을 말할 수 있다. ④ 경영통계학을 학습하는 데에 기초가 되는 주요 용어의 의미와 분석 방법 선정 기준 및 종류에 대해 설명할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 경영통계학을 공부하는 이유 ② 통계학의 정의와 역사 ③ 경영통계학의 역할 ④ 경영통계학의 연구 분야 ⑤ 경영통계학의 목적 ⑥ 경영통계학의 용어와 분석 방법
1주	2차시	경영통계학의 통계분석 1. 강의주제: 경영통계학의 통계분석 2. 강의목표: ① 사례를 통해 경영통계학의 통계분석 과정을 설명할 수 있다. ② 경영통계학이 가지는 한계에 대해 말할 수 있다. ③ SPSS와 EXCEL 화면과 워크시트의 구성을 이해하고, 통계 기능과 데이터 입력을 수행할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 경영통계학의 통계분석 방법 ② 경영통계학의 한계 ③ SPSS와 EXCEL 화면에 대한 워크시트 ④ SPSS와 EXCEL 통계 기능 ⑤ SPSS와 EXCEL 데이터 입력
2주	1차시	모집단과 표본추출 1. 강의주제: 모집단과 표본추출 2. 강의목표: ① 모집단과 표본추출의 개념을 이해하고 표본추출의 과정을 설명할 수 있다. ② 표본추출의 방법을 확률적 표본추출과 비확률적 표본추출로 구분하여 요약할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 모집단과 표본추출의 개념 ② 모집단과 표본추출의 설계 ③ 모집단과 표본추출의 방법
2주	2차시	표본분포 1. 강의주제: 표본분포 2. 강의목표: ① 표본분포의 개념을 알고 표준화의 방법을 설명할 수 있다. ② 표본분포의 표본평균의 값을 계산할 수 있다. ③ 표본분포의 표본분산과 표본비율을 구할 수 있다. ④ 표본분포의 중심극한정리의 개념을 말할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 표본분포의 개념 ② 표본분포의 표준화 ③ 표본분포의 표본평균과 오차 ④ 표본분포의 표본분산 ⑤ 표본분포의 표본비율 ⑥ 표본분포의 중심극한정리
3주	1차시	데이터 1. 강의주제: 데이터 2. 강의목표: ① 데이터의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 도수분포표와 그래프를 출력할 수 있다. ② 데이터의 양적 자료를 이용하여 점도표, 도수분포표, 히스토그램 등을 작성할 수 있다. ③ 질적 자료의 의미를 이해하고 이를 이용하여 각종 그래프를 작성할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 데이터의 개념 ② 데이터의 특성 ③ 데이터의 양적 자료 ④ 데이터의 질적 자료
3주	2차시	기술통계학 1. 강의주제: 기술통계학 2. 강의목표: ① 기술통계학 중심경향척도의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 값을 계산할 수 있다. ② 기술통계학 산포척도와 위치척도의 개념을 말할 수 있다. ③ 기술통계학의 두 자료에 대한 선형성을 분석할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 기술통계학의 중심경향척도 ② 기술통계학의 산포척도 ③ 기술통계학의 위치척도 ④ 기술통계학의 두 자료에 대한 선형성
4주	1차시	확률 1. 강의주제: 확률 2. 강의목표: ① 통계를 통한 의사결정과 확률의 관계를 설명할 수 있다. ② 확률의 개념을 이해하고 확률 함수에 대해 말할 수 있다. ③ 조건부 확률의 정의와 두 사건의 종속과 독립을 설명할 수 있다. ④ 전확률 공식과 베이즈 정리를 이용하여 사후확률을 구할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 확률의 정의 ② 확률의 특성 ③ 확률의 계산 ④ 확률의 베이즈 정리	토론
4주	2차시	확률변수 1. 강의주제: 확률변수 2. 강의목표: ① 확률변수의 이산확률변수와 연속확률변수를 이해하고 계산할 수 있다. ② 확률변수의 기댓값을 이해하고 확률변수의 평균을 구할 수 있다. [강의 세부내용] ① 확률변수의 이산확률변수 ② 확률변수의 연속확률변수 ③ 확률변수의 기댓값
5주	1차시	확률분포 1. 강의주제: 확률분포 2. 강의목표: ① 예를 통해 확률분포의 정의와 특성을 설명할 수 있다. ② 확률분포의 균등분포와 정규분포를 비교할 수 있다. ③ 확률분포의 표준정규분포에 대해 이해하고 통계프로그램을 이용하여 정규분포와 표준정규분포의 차트를 만들 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 확률분포의 정의 ② 확률분포의 특성 ③ 확률분포의 균등분포 ④ 확률분포의 정규분포 ⑤ 확률분포의 표준정규분포
5주	2차시	베르누이 시행 1. 강의주제: 베르누이 시행 2. 강의목표: ① 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다. ② 베르누이 분포에서의 이항분포를 이해하고 확률을 계산할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 베르누이 시행 ② 베르누이 분포 ③ 베르누이 분포에서의 이항분포
6주	1차시	푸아송분포 1. 강의주제: 푸아송분포 2. 강의목표: ① 푸아송분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. ② 푸아송분포의 확률을 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다. ③ 푸아송분포의 정규분포 관계에 대해 말할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 푸아송분포의 정의 ② 푸아송분포의 특성 ③ 푸아송분포의 계산 ④ 푸아송분포의 정규분포 관계
6주	2차시	추정 1. 강의주제: 추정 2. 강의목표: ① 점추정과 구간추정의 개념에 대해 말할 수 있다. ② 추정의 모평균 구간추정에 대해 통계프로그램을 이용하여 값을 구할 수 있다. ③ 모집단 비율과 분산 구간추정의 개념을 이해하고 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 추정의 점추정과 구간추정 ② 추정의 모평균 구간추정 ③ 모집단 비율과 분산 구간추정
7주	1차시	가설검정 1. 강의주제: 가설검정 2. 강의목표: ① 가설검정의 정의와 특성을 말할 수 있다. ② 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다. ③ p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 가설검정의 정의 ② 가설검정의 특성 ③ 가설검정의 원리 ④ 가설검정의 절차 ⑤ p값을 이용한 가설검정
7주	2차시	모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정 1. 강의주제: 모평균의 가설검정과 모비율의 가설검정 2. 강의목표: ① 모평균의 가설검정에서 모분산을 아는 경우와 모르는 경우의 가설검정 과정을 구분하여 설명할 수 있다. ② 모비율과 모집단 분산의 가설검정 값을 통계프로그램을 활용하여 계산할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 모평균의 가설검정에서 모분산을 아는 경우 ② 모평균의 가설검정에서 모분산을 모르는 경우 ③ 모비율의 가설검정 ④ 모비율의 모집단 분산에서 가설검정
8주	1차시	중간고사 (객관식 20문항, 주관식 5문항)	시험
9주	1차시	두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 1. 강의주제: 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 2. 강의목표: ① 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의와 특성, t검정에 대해 설명할 수 있다. ② 통계프로그램을 활용하여 t검정을 수행할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 정의 ② 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 특성 ③ 두 모집단 간의 추론에 대한 대응표본 t검정
9주	2차시	두 모집단 간의 추론 1. 강의주제: 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 2. 강의목표: ① 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 정의와 특성을 말할 수 있다. ② 통계프로그램을 사용하여 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 t검정과 비율 차이 가설 검정을 수행할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 정의 ② 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 특성 ③ 두 모집단 간의 추론에 대한 독립표본 t검정 ④ 두 모집단 간의 추론에 대한 비율 차이 가설 검정
10주	1차시	분산분석 1. 강의주제: 분산분석 2. 강의목표: ① 분산분석의 개념을 설명할 수 있다. ② 분산분석의 유형을 구분할 수 있다. ③ 분산분석의 가정과 그 이유를 말할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 분산분석의 개념 ② 분산분석의 구분 ③ 분산분석의 가정 *과제 주제 : 기술통계와 추론통계 (정확한 주제는 개강 후 확인 요망)	과제
10주	2차시	일원 / 이원 분산분석 1. 강의주제: 일원 / 이원 분산분석 2. 강의목표: ① 일원 / 이원 분산분석의 과정을 이해하고 통계프로그램을 이용하여 결과를 해석할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 일원 분산분석의 과정 ② 일원 분산분석의 결과해석 ③ 이원 분산분석의 과정 ④ 이원 분산분석의 결과해석
11주	1차시	상관관계분석 1. 강의주제: 상관관계분석 2. 강의목표: ① 상관관계분석의 정의를 이해하고 통계프로그램을 통해 산포도 차트를 만들 수 있다. ② 상관관계분석의 공분산과 상관계수를 계산할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 상관관계분석의 정의 ② 상관관계분석의 특성 ③ 상관관계분석의 공분산 ④ 상관관계분석의 상관계수
11주	2차시	교차분석 1. 강의주제: 교차분석 2. 강의목표: ① 교차분석의 정의와 특징에 대해 말할 수 있다. ② 교차분석의 카이제곱 검정과 적합도 검정, 독립성 검정의 과정을 설명할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 교차분석의 정의 ② 교차분석의 특징 ③ 교차분석의 카이제곱 검정 ④ 교차분석의 적합도 검정 ⑤ 교차분석의 독립성 검정
12주	1차시	단순회귀분석 1. 강의주제: 단순회귀분석 2. 강의목표: ① 단순회귀분석의 정의와 특성을 설명할 수 있다. ② 단순회귀분석의 최소자승법을 말할 수 있다. ③ 단순회귀분석의 적합도 검정과 분산분석의 과정을 설명할 수 있다. ④ 통계프로그램을 사용하여 단순회귀분석을 수행할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 단순회귀분석의 정의와 특성 ② 단순회귀분석의 최소자승법 ③ 단순회귀분석의 적합도 검정과 분산분석 ④ 단순회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수 신뢰구간
12주	2차시	다중회귀분석 1. 강의주제: 다중회귀분석 2. 강의목표: ① 다중회귀분석의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. ② 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석을 말할 수 있다. ③ 통계프로그램을 사용하여 다중회귀분석을 수행할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 다중회귀분석의 정의와 특성 ② 다중회귀분석의 적합도 검정과 분산분석 ③ 다중회귀분석의 유의성 검정과 회귀계수의 신뢰구간
13주	1차시	군집분석 1. 강의주제: 군집분석 2. 강의목표: ① 군집분석의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. ② 군집분석의 개체 간 유사성 계산방법을 말할 수 있다. ③ 통계프로그램을 활용하여 군집분석의 계층적 군집화와 비계층적 군집화를 분석할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 군집분석의 정의 ② 군집분석의 특성 ③ 군집분석의 개체 간 유사성 계산방법 ④ 군집분석의 계층적 군집화 ⑤ 군집분석의 비계층적 군집화
13주	2차시	연관성 규칙 1. 강의주제: 연관성 규칙 2. 강의목표: ① 연관성 규칙의 정의와 특성을 말할 수 있다. ② 연관성 규칙의 절차를 순서대로 열거할 수 있다. ③ 연관성 규칙의 장단점을 설명할 수 있다. ④ 사례를 통해 연관 규칙 분석 방법을 말할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 연관성 규칙의 정의 ② 연관성 규칙의 특성 ③ 연관성 규칙의 절차 ④ 연관성 규칙의 장단점 ⑤ 연관성 규칙의 평가척도
14주	1차시	의사결정나무분석 1. 강의주제: 의사결정나무분석 2. 강의목표: ① 의사결정나무분석의 정의와 특성을 설명할 수 있다. ② 의사결정나무분석의 역사와 장단점을 말할 수 있다. ③ 의사결정나무분석의 분할법칙과 가지치기에 대해 설명할 수 있다. ④ 의사결정나무분석의 회귀나무모형의 개념과 고려사항에 대해 말할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 의사결정나무분석의 정의 ② 의사결정나무분석의 특성 ③ 의사결정나무분석의 역사 ④ 의사결정나무분석의 장단점 ⑤ 의사결정나무분석의 분할법칙 ⑥ 의사결정나무분석의 가지치기 ⑦ 의사결정나무분석의 회귀나무모형
14주	2차시	시계열분석 1. 강의주제: 시계열분석 2. 강의목표: ① 시계열분석의 정의와 특성을 말할 수 있다. ② 시계열분석의 기초분석에 대해 설명할 수 있다. ③ 시계열분석의 포트폴리오 사례를 통해 시계열 모형의 원리와 모형 예측 방법을 설명할 수 있다. 3. 강의세부내용: ① 시계열분석의 정의 ② 시계열분석의 특성 ③ 시계열분석의 기초분석 ④ 시계열분석의 모형 예측 ⑤ 시계열분석의 계절조정 ⑥ 시계열분석 포트폴리오 사례
15주	1차시	기말고사 (객관식 20문항, 주관식 5문항)	시험

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