국민사이버평생교육원

과목안내

과목명	경영통계학
교수명	이동한 상세보기
교육과정	경영학	학점	3학점
전공구분	전공	샘플강의	샘플강의
수강신청기간	2025-03-20 ~ 2025-05-12	학습기간	2025-05-13 ~ 2025-08-25
수강료	210,000원	할인적용	-
관련전공영역-학사	경영학	관련전공영역-전문학사	경영

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강의목차 강의계획서

강의목차


주차	차시	학습내용	평가활동
1주	1차시	경영통계학에 대한 이해 - 강의주제 : 경영통계학에 대한 이해 - 강의목표 1. 기업을 구성하고 있는 요소와 활동에 설명할 수 있다. 2. 경영학과 통계학의 구성과 학습 목적을 설명할 수 있다. 3. 비즈니스에서의 통계가 필요한 이유와 활용방법을 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 기업 경영(business)의 구성 요소 및 활동 2. 경영학과 통계학의 이해 3. 경영통계학의 학습 목적 및 활용
1주	2차시	통계 관련 용어 및 분석 도구 - 강의주제 : 통계 관련 용어 및 분석 도구 - 강의목표 1. 본 강좌에 대한 구성 및 운영 방향에 대해 소개를 듣고, 학습 계획을 수립할 수 있다. 2. 주요 통계 용어에 대해 설명할 수 있다. 3. 주요 통계 패키지의 종류와 특징을 살펴보고, 통계자료(2차 자료)를 획득 할 수 있는 곳을 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 본 과목의 구성 및 진행 2. 주요 통계 용어 3. 주요 통계 분석 도구와 통계 정보 사이트 소개
2주	1차시	데이터의 종류와 측정 방법 - 강의주제 : 데이터의 종류와 측정 방법 - 강의목표 1. 데이터의 분류기준별 종류에 대해 설명할 수 있다. 2. 데이터 종류별 수집 방법에 대해 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 사용하여 데이터를 입력하는 방법을 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 데이터의 분류기준 2. 데이터의 수집방법 3. 데이터의 입력
2주	2차시	표본의 선정과 오류 - 강의주제 : 표본의 선정과 오류 - 강의목표 1. 전수조사와 표본조사의 차이점을 이해하고, 표본추출 방법과 과정에 대해 설명할 수 있다. 2. 데이터 수집 과정에서 발생하는 오류에 대해 설명할 수 있다. 3. 측정의 신뢰도와 타당도에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 분석 표본의 선정 2. 데이터 측정 오류 3. 측정의 신뢰도와 타당도
3주	1차시	설문지 작성법 - 강의주제 : 설문지 작성법 - 강의목표 1. 설문지 개발 절차에 대해 설명할 수 있다. 2. 설문지를 구성하는 문항의 특성과 종류를 설명할 수 있다. 3. 설문지 이외 자료수집 도구에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 설문지 개발 고려사항 및 절차 2. 설문 항목의 유형 3. 정성조사 가이드라인 및 관찰 기록지 개발
3주	2차시	설문 조사 진행과 분석 - 강의주제 : 설문 조사 진행과 분석 - 강의목표 1. 설문조사의 수행 절차에 대해 설명할 수 있다. 2. 국내 조사 시장 특성과 주요 전문기관의 특징을 설명할 수 있다. 3. 중앙선거여론조사심의위원회에 등록된 조사의 설계와 설문지를 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 설문조사 진행 방법 2. 주요 조사 제공 및 수요 기관 3. 중앙선거여론조사심의위원회 자료 검색
4주	1차시	데이터의 요약 및 해석 - 강의주제 : 데이터의 요약 및 해석 - 강의목표 1. 주어진 데이터를 도표로 작성하고 해석할 수 있다. 2. 다양한 그래프의 특징에 맞추어 활용할 수 있다. 3. 주어진 데이터를 요약하여 도표와 그래프로 표현 할 수 있다. - 강의세부내용 1. 도표 작성과 해석법 2. 주요 그래프의 특성 및 작성법 3. 도표 및 그래프의 작성
4주	2차시	데이터의 중심지표 - 강의주제 : 데이터의 중심지표 - 강의목표 1. 평균값을 구하는 다양한 방법을 설명할 수 있다. 2. 평균 이외 데이터를 대표하는 값들의 종류와 특징을 이해하여 설명할 수 있다. 3. 대푯값을 산출하여 제시할 수 있다. - 강의세부내용 1. 평균(mean) 2. 중앙값(median)과 최빈값(mode) 3. 대푯값의 제시법
5주	1차시	분산과 편차 - 강의주제 : 분산과 편차 - 강의목표 1. 분산의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. 2. 편차의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. 3. 데이터의 분산과 편차를 구하고 산포도를 작성할 수 있다. - 강의세부내용 1. 분산 2. 편차 3. 분산과 편차의 산출
5주	2차시	표준편차와 표준화 - 강의주제 : 표준편차와 표준화 - 강의목표 1. 표준편차가 의미하는 바를 설명할 수 있다. 2. 데이터를 표준화(standardization)하는 이유와 방법을 설명할 수 있다. 3. 표준화와 정규화(normalization)의 차이를 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 표준편차 2. 표준화 3. 정규화
6주	1차시	공분산과 상관계수 - 강의주제 : 공분산과 상관계수 - 강의목표 1. 공분산이란 무엇인지 설명할 수 있다. 2. 상관계수에 대해 이해하고 계수 값의 의미를 설명할 수 있다. 3. 공분산과 상관계수를 산출해 본다. - 강의세부내용 1. 공분산 2. 공분산의 구조와 상관계수 3. 상관계수의 구조와 해석
6주	2차시	회귀모형 - 강의주제 : 회귀모형 - 강의목표 1. 회귀모형의 개념을 설명할 수 있다. 2. 회귀분석의 종류와 활용에 대해 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 이용하여 회귀분석을 해볼 수 있다. - 강의세부내용 1. 회귀모형의 추정과 검정 2. 중회귀모형과 결정 계수 3. 회귀분석 결과의 산출	과제, 토론
7주	1차시	확률의 개념 및 법칙 - 강의주제 : 확률의 개념 및 법칙 - 강의목표 1. 확률의 개념을 이해하여 설명할 수 있다. 2. 확률의 가법/승법 정리, 독립시행의 정리, 대수의 법칙과 중심극한 정리 등에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 확률의 개념 2. 확률의 법칙
7주	2차시	확률변수 - 강의주제 : 확률변수 - 강의목표 1. 확률변수의 정의와 특성을 설명할 수 있다. 2. 확률분포의 균등분포와 정규분포를 비교할 수 있다. - 강의세부내용 1. 확률변수 2. 확률분포 3. 정규분포와 표준 정규분포 작성
8주	1차시	중간고사 ■ 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)	시험
9주	1차시	이산형확률분포1 - 강의주제 : 이산형확률분포1 - 강의목표 1. 베르누이 시행과 분포의 개념을 설명할 수 있다. 2. 베르누이 분포에서의 이항분포를 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 이용하여 이항분포를 산출할 수 있다. - 강의세부내용 1. 베르누이 분포 2. 이항 분포 3. 이항 분포의 계산
9주	2차시	이산형확률분포2 - 강의주제 : 이산형확률분포2 - 강의목표 1. 초기하 분포의 특성을 이해하여 설명할 수 있다. 2. 포아송 분포의 정의와 특성에 대해 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 이용하여 포아송 분포를 산출할 수 있다. - 강의세부내용 1. 초기하 분포 2. 포아송 분포 3. 포아송 분포의 계산
10주	1차시	정규분포 - 강의주제 : 정규분포 - 강의목표 1. 정규분포의 특징을 설명할 수 있다. 2. 정규분포와 표준 정규분포 차이를 설명할 수 있다. 3. 정규분포와 표준정규분포를 작성할 수 있다. - 강의세부내용 1. 정규분포 2. 표준정규분포 3. 정규분포와 표준 정규분포 작성
10주	2차시	정규분포 이외 분포 - 강의주제 : 정규분포 이외 분포 - 강의목표 1. 카이제곱 분포 특징을 설명할 수 있다. 2. t 분포와 특징을 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 이용하여 각 분포의 확률을 계산할 수 있다. - 강의세부내용 1. 카이제곱 분포 2. t 분포와 F 분포 3. 분포와 확률의 계산 1. 카이제곱 분포 특징을 설명할 수 있다. 2. t 분포와 특징을 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 이용하여 각 분포의 확률을 계산할 수 있다. - 강의세부내용 1. 카이제곱 분포 2. t 분포와 F 분포 3. 분포와 확률의 계산
11주	1차시	추정의 개념 - 강의주제 : 추정의 개념 - 강의목표 1. 추정의 기초 개념을 설명할 수 있다. 2. 점추정의 원리에 대해 설명할 수 있다. 3. 구간 추정의 원리에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 추정의 개념 2. 점추정 3. 구간추정
11주	2차시	신뢰구간 - 강의주제 : 신뢰구간 - 강의목표 1. 한 개 모집단 모평균의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다. 2. 한 개 모집단 모비율의 신뢰구간 유도 과정을 설명할 수 있다. 3. 모분산의 신뢰구간에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 모평균의 신뢰구간 2. 모비율의 신뢰구간 3. 모분산의 신뢰구간
12주	1차시	가설검증의 개념 및 절차 - 강의주제 : 가설검증의 개념 및 절차 - 강의목표 1. 가설검정의 개념을 설명할 수 있다. 2. 가설검정의 원리와 절차를 설명할 수 있다. 3. p값을 이용한 가설검정 과정을 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 가설검증의 개념 2. 가설검증 절차 3. 가설검증과 신뢰구간의 관계
12주	2차시	가설 검증 - 강의주제 : 가설 검증 - 강의목표 1. 모평균의 가설검증에서 모분산을 아는 경우와 모르는 경우의 가설검증 과정을 구분하여 설명할 수 있다. 2. 모비율의 가설검증 과정을 설명할 수 있다. 3. 모집단 분산의 가설검증 과정을 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 모평균의 가설검증 2. 모비율의 가설검증 3. 모분산의 가설검증
13주	1차시	분산분석 - 강의주제 : 분산분석 - 강의목표 1. 분산분석이란 무엇인지 설명할 수 있다. 2. 일원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다. 3. 일원분산분석을 실시하고, 그 결과를 해석할 수 있다. - 강의세부내용 1. 분산분석의 개념 2. 일원분산분석 3. 다원분산분석
13주	2차시	교차/시계열 분석 - 강의주제 : 교차/시계열 분석 - 강의목표 1. 모수통계와 비모수통계의 차이를 설명할 수 있다. 2. 분할표를 작성하고, x2검증 결과를 해석할 수 있다. 3. 시계열 분석의 종류에 대해 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 모수통계와 비모수통계 2. 교차분석과 x2검증 3. 시계열 분석
14주	1차시	빅데이터의 개념 이해 - 강의주제 : 빅데이터의 개념 이해 - 강의목표 1. 통계법과 데이터 3법의 주요 내용을 설명할 수 있다. 2. 빅데이터란 무엇인지 설명할 수 있다. 3. 포털사이트를 통해 빅데이터를 수집하고 분석할 수 있다. - 강의세부내용 1. 통계법과 데이터 3법의 구성과 주요 내용 2. 빅데이터의 개념 및 처리 기술 3. 빅데이터의 수집 및 시각화
14주	2차시	빅데이터의 활용 사례 - 강의주제 : 빅데이터의 활용 사례 - 강의목표 1. 다양한 분야의 빅데이터 활용사례를 학습하여, 빅데이터에 대한 사례를 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 공공분야 빅데이터 활용 사례 2. 의료/금융 분야 빅데이터 사례 3. 유통/기타 분야 빅데이터 사례
15주	1차시	기말고사 ■ 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)	시험

강의계획서


과목명	경영통계학
강의교수	이동한 상세보기
학점	3학점
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. 마케팅, 판매, 생산 등 기업 경영에 필요한 자료의 분석 및 합리적인 의사결정에 필요한 기초적인 경영통계 개념과 목적을 설명할 수 있다. 2. 다양한 통계 분석 프로그램들의 종류에 대해 알고, 이를 활용한 수요 분석, 포트폴리오 분석, 여론조사 등의 실무 적용 사례를 설명할 수 있다. 3. 데이터의 종류와 구조를 이해하고, 데이터를 수집하는 방법, 수집된 데이터를 다양한 기술통계량을 통해 요약할 수 있다. 4. 다양한 확률분포의 개념을 알고, 통계적 추론의 원리를 설명할 수 있다. 5. 통계적 추론의 원리에 기초하여 구간추정과 가설검정을 수행할 수 있다. 6. 변수 간의 관계를 설명하는 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 시계열 분석 등 다변량 분석에 기초한 고급 통계 방법론을 설명할 수 있다. 7. 4차산업혁명시대에 필요한 DT(Data Technology)기반의 빅데이터의 종류와 분석 방법을 설명할 수 있다. 8. 강의 내 분석 도구를 활용한 실습을 통해 통계 분석에 필요한 기능적 역량을 높일 수 있다.
주교재	-
부교재	-


성적배점기준	출석율	시험		과제	퀴즈	수업참여도		합계
	출석율	중간고사	기말고사	과제	토론	수시퀴즈	과목Q&A	합계
	15	25	25	20	5	5	5	100


평가기준(%)	90점 이상	80점 이상 ~ 90점 미만	70점 이상 ~ 80점 미만	60점 이상 ~ 70점 미만	60점 미만	합계
평가기준(%)	20	40	30	10	0	100

평가일정


시험	중간고사	2025-07-11 (금) ~ 2025-07-14 (월)
시험	기말고사	2025-08-29 (금) ~ 2025-09-01 (월)
과제	과제	2025-06-24 (화) ~ 2025-08-04 (월)
토론	토론	2025-06-24 (화) ~ 2025-08-11 (월)
퀴즈	수시퀴즈	2025-06-17 (화) ~ 2025-06-30 (월)