과목안내

과목명	경영통계학
교수명	이동한 상세보기
교육과정	경영학	학점	3학점
전공구분	전공	샘플강의
수강신청기간	2025-11-05 ~ 2026-03-17	학습기간	2026-03-18 ~ 2026-06-30
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 구성하는 주요 요소와 각 요소가 실제 기업 활동에서 어떻게 작동하는지 체계적으로 설명할 수 있다 2. 경영학과 통계학의 기본 구성과 학습 목적을 명확하게 설명할 수 있다. 3. 비즈니스 환경에서 통계가 필요한 이유와 경영통계학이 실제로 활용되는 방법을 구체적으로 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 강좌의 구성과 운영 방향을 이해하고, 이를 바탕으로 개인별 학습 계획을 체계적으로 수립할 수 있다. 2. 통계학에서 사용되는 주요 용어의 정의와 의미를 명확하게 설명할 수 있다. 3. 주요 통계 분석 도구의 종류와 각 도구의 특징을 비교하여 설명하고, 신뢰할 수 있는 통계자료(2차 자료) 획득처를 구체적으로 제시할 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 분류기준에 따라 데이터가 수치형, 범주형, 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 종류로 구분되는 원리와 각 분류의 특징을 체계적으로 설명할 수 있다. 2. 데이터의 종류별로 적합한 수집 방법과 절차를 구체적으로 설명할 수 있다. 3. 엑셀 프로그램을 활용하여 데이터를 입력하는 기본 절차와 방법을 단계별로 명확하게 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 정의 및 주요 차이점을 명확히 이해하고, 표본추출의 다양한 방법과 표본조사 과정의 절차를 체계적으로 설명할 수 있다. 2. 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 표본오차, 비표본오차, 측정 오류 등 다양한 오류 유형과 원인을 구체적으로 설명할 수 있다. 3. 측정의 신뢰도(일관성)와 타당도(정확성)의 개념 및 이들이 데이터 분석에서 갖는 의미를 명확하게 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 절차를 단계별로 설명할 수 있다. 2. 설문지를 구성하는 문항의 특성과 문항의 주요 유형을 구체적으로 설명할 수 있다. 3. 설문지 이외의 자료수집 도구의 개념과 활용 방법을 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 절차를 단계별로 체계적으로 설명할 수 있다. 2. 국내 조사 시장의 주요 특성과 대표 전문기관들의 역할, 운영 방식, 제공 서비스 등 기관별 특징을 명확하게 설명할 수 있다. 3. 중앙선거여론조사심의위원회에 등록된 여론조사의 설계 과정과 설문지의 구성 방식 및 특징을 구체적으로 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 표와 그래프로 작성하는 구체적인 방법을 이해하고, 작성한 도표와 그래프를 근거로 데이터의 의미를 체계적으로 해석할 수 있다. 2. 다양한 그래프의 특성과 용도를 이해하고, 데이터의 성격과 분석 목적에 맞게 적합한 그래프를 선택하여 활용할 수 있다. 3. 데이터를 요약하여 표와 그래프로 효과적으로 표현하는 절차와 방법을 단계별로 설명할 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 산출하는 다양한 방법의 원리와 계산 절차를 구체적으로 설명할 수 있다. 2. 평균 이외에 데이터를 대표하는 값들의 종류(중앙값, 최빈값 등)와 각 값의 산출 방식 및 통계적 특성을 이해하여 설명할 수 있다. 3. 주어진 데이터에서 적절한 대푯값을 직접 산출하고, 이를 표나 그래프로 명확하게 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 개념과 의미를 이해하고, 분산이 데이터의 흩어짐 정도를 나타내는 통계적 지표임을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 편차의 개념과 의미를 이해하고, 각 데이터 값이 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 지표임을 설명할 수 있다. 3. 주어진 데이터에서 분산과 편차를 직접 산출하고, 산포도를 작성하여 데이터의 분포와 산포 정도를 시각적으로 표현할 수 있다. - 강의세부내용 1. 분산 2. 편차 3. 분산과 편차 산출
5주	2차시	표준편차와 표준화 - 강의주제 : 표준편차와 표준화 - 강의목표 1. 표준편차의 개념과 의미를 이해하고, 표준편차가 데이터의 산포 정도를 나타내는 지표임을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 데이터를 표준화하는 목적과 표준화의 구체적인 방법을 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 표준화와 정규화의 정의, 적용 목적, 변환 방식의 차이를 명확하게 구분하여 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 표준편차 2. 표준화 3. 정규화
6주	1차시	공분산과 상관계수 - 강의주제 : 공분산과 상관계수 - 강의목표 1. 공분산의 개념과 의미를 이해하고, 공분산이 두 변수 간의 관계 방향을 나타내는 통계적 지표임을 설명할 수 있다. 2. 상관계수의 정의와 산출 방법을 이해하고, 상관계수 값이 나타내는 두 변수 간의 관계의 방향과 강도를 명확하게 설명할 수 있다. 3. 주어진 데이터를 활용하여 공분산과 상관계수를 직접 산출하고, 그 결과를 해석할 수 있다. - 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 주요 종류와 각각의 분석 목적 및 실제 활용 방식을 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 활용하여 회귀분석을 실제로 수행하고, 회귀분석 결과를 산출·해석할 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 개념과 의미를 이해하고, 확률이란 어떤 사건이 일어날 가능성을 수치로 표현하는 통계적 개념임을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 확률의 가법정리, 승법정리, 독립시행의 정리, 대수의 법칙, 중심극한정리 등 확률의 주요 법칙과 정리를 체계적으로 설명할 수 있다 - 강의세부내용 1. 확률의 개념 2. 확률의 법칙
7주	2차시	확률변수 - 강의주제 : 확률변수 - 강의목표 1. 확률변수의 정의와 특성을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 확률분포의 대표적 유형인 균등분포와 정규분포의 개념, 수학적 성질, 분포 형태의 차이점을 비교하여 설명할 수 있다. 3. 확률변수의 분포를 실제로 표와 그래프로 작성하고, 정규분포와 표준 정규분포의 특징을 구체적으로 설명할 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 베르누이 분포의 개념, 특성 및 수식적 표현을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 베르누이 분포에서 확장된 이항분포의 정의, 성질, 두 분포 간의 관계를 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 활용하여 이항분포의 확률을 산출하고, 결과를 해석할 수 있다. - 강의세부내용 1. 베르누이 분포 2. 이항 분포 3. 이항 분포의 계산
9주	2차시	이산형확률분포2 - 강의주제 : 이산형확률분포2 - 강의목표 1. 초기하 분포의 정의와 주요 특성을 이해하고 설명할 수 있다. 2. 포아송 분포의 개념과 특성을 명확하게 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 활용하여 포아송 분포의 확률을 산출하고, 그 결과를 해석할 수 있다. - 강의세부내용 1. 초기하 분포 2. 포아송 분포 3. 포아송 분포의 계산
10주	1차시	정규분포 - 강의주제 : 정규분포 - 강의목표 1. 정규분포의 주요 특징을 명확하게 설명할 수 있 2. 정규분포와 표준 정규분포의 정의, 수식적 차이, 변환 방법 등 두 분포의 차이점을 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 주어진 데이터 또는 수식을 활용하여 정규분포와 표준 정규분포를 직접 작성하고, 그래프로 표현할 수 있다. - 강의세부내용 1. 정규분포 2. 표준정규분포 3. 정규분포와 표준 정규분포 작성
10주	2차시	정규분포 이외 분포 - 강의주제 : 정규분포 이외 분포 - 강의목표 1. 카이제곱 분포의 주요 특징을 명확하게 설명할 수 있다. 2. t 분포의 정의와 주요 특징을 설명할 수 있다. 3. 엑셀을 활용하여 카이제곱 분포와 t 분포의 확률을 직접 계산하고, 결과를 해석할 수 있다. - 강의세부내용 1. 카이제곱 분포 2. t 분포와 F 분포 3. 분포와 확률의 계산
11주	1차시	추정의개념 - 강의주제 : 추정의 개념 - 강의목표 1. 추정의 기초 개념과 통계적 추정이란 모집단의 특성을 표본 자료를 통해 예측하는 과정임을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 점추정의 원리(모수의 값을 하나의 값으로 추정하는 방법, 대표적인 점추정량의 특성 등)를 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 구간추정의 원리(모수의 값을 일정 신뢰수준 내의 구간으로 추정하는 방법, 신뢰구간의 의미와 해석 등)를 구체적으로 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 추정의 개념 2. 점추정 3. 구간추정
11주	2차시	신뢰구간 - 강의주제 : 신뢰구간 - 강의목표 1. 한 개 모집단의 모평균 신뢰구간 유도 과정을 단계별로 설명할 수 있다. 2. 한 개 모집단의 모비율 신뢰구간 유도 과정을 체계적으로 설명할 수 있다. 3. 모분산의 신뢰구간 산출 원리와 공식을 이해하고, 신뢰구간 도출 과정을 구체적으로 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 명확하게 설명할 수 있다. 2. 가설검정의 원리과 단계별 절차를 체계적으로 설명할 수 있다. 3. p값의 의미와, p값을 이용한 가설검정 과정을 구체적으로 설명할 수 있다 - 강의세부내용 1. 가설검증의 개념 2. 가설검증 절차 3. 가설검증과 신뢰구간의 관계
12주	2차시	가설 검증 - 강의주제 : 가설 검증 - 강의목표 1. 모집단 모평균의 가설검증에서 모분산을 아는 경우에는 표준정규분포를 사용하고, 모분산을 모르는 경우에는 표본분산을 이용하여 t-분포를 적용하는 등 각각의 가설검증 과정을 구분하여 설명할 수 있다. 2. 모집단 모비율의 가설검증 절차를 단계별로 설명할 수 있다. 3. 모집단 분산의 가설검증에서 귀무가설과 대립가설을 설정하고, 표본분산과 카이제곱 분포를 활용해 검정통계량을 산출하는 과정을 구체적으로 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 모평균의 가설검증 2. 모비율의 가설검증 3. 모분산의 가설검증
13주	1차시	분산분석 - 강의주제 : 분산분석 - 강의목표 1. 분산분석의 개념과 목적을 명확하게 설명할 수 있다. 2. 일원분산분석의 절차를 이해하고, 실제 데이터를 활용해 분석을 실시하며, 그 결과를 해석할 수 있다. 3. 다원분산분석 개념과 일원분산분석과의 차이점을 설명하고, 다원분산분석의 기본 절차를 이해하고 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 분산분석의 개념 2. 일원분산분석 3. 다원분산분석
13주	2차시	교차/시계열 분석 - 강의주제 : 교차/시계열 분석 - 강의목표 1. 모수통계와 비모수통계의 차이를 명확히 설명할 수 있다. 2. 두 개 이상의 범주형 변수의 빈도 자료를 행과 열로 배열한 분할표를 직접 작성하고, 카이제곱 검정 등 통계적 방법을 이용해 변수 간 연관성의 유의성을 해석할 수 있다 3. 시계열 분석의 주요 종류와 각각의 분석 목적 및 특징을 체계적으로 설명할 수 있다. - 강의세부내용 1. 모수통계와 비모수통계 2. 교차분석과 검증 3. 시계열 분석
14주	1차시	빅데이터의 개념 이해 - 강의주제 : 빅데이터의 개념 이해 - 강의목표 1. 통계법과 데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법)의 구성과 주요 내용을 설명할 수 있다. 2. 빅데이터의 개념과 처리 기술을 설명할 수 있다. 3. 포털사이트의 다양한 도구를 이용해 빅데이터를 직접 수집하고, 이를 분석하여 시각화하는 실습 과정을 수행할 수 있다. - 강의세부내용 1. 통계법과 데이터 3법의 구성과 주요 내용 2. 빅데이터의 개념 및 처리 기술 3. 빅데이터의 수집 및 시각화
14주	2차시	빅데이터의 활용사례 - 강의주제 : 빅데이터의 활용 사례 - 강의목표 1. 공공, 의료·금융, 유통 등 다양한 분야에서의 빅데이터 활용 사례를 학습하고, 각 사례의 특징과 적용 방식을 설명할 수 있다. 2. 각 분야별 빅데이터 사례의 데이터 수집, 분석, 시각화 과정을 이해하고, 실제 적용 방식을 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. 기업의 마케팅, 생산, 판매 등 실제 경영 현장에서 발생하는 데이터를 분석하여, 불확실한 환경에서 합리적 의사결정을 내리기 위한 경영통계의 핵심 개념과 목적을 구체적인 사례와 함께 설명할 수 있다. 2. SPSS 등 주요 통계 분석 소프트웨어의 기능과 활용법을 숙지하고, 이를 기반으로 수요분석, 포트폴리오 분석, 여론조사 등 실제 경영 현장에서의 적용 사례를 구체적으로 제시할 수 있다. 3. 데이터의 유형 및 구조를 명확히 파악하고, 과학적 데이터 수집 방법론과 다양한 기술통계 기법을 활용해 데이터를 효과적으로 요약·해석할 수 있다. 4. 확률분포의 이론적 기반을 이해하고, 이를 경영 데이터 분석에 적용할 수 있으며, 통계적 추론의 원리와 절차를 논리적으로 설명할 수 있다. 5. 통계적 추론에 기반한 구간추정 및 가설검정 기법을 실제 경영 사례에 적용하여, 신뢰성 있는 의사결정 지원이 가능함을 입증할 수 있다. 6. 변수 간의 관계 분석을 위한 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 시계열분석 등 다변량 통계 기법의 원리와 적용 방법을 심도 있게 설명할 수 있다. 7. 4차 산업혁명 시대의 DT(Data Technology) 기반 빅데이터의 특성과 주요 분석 방법론을 이해하고, 이를 활용한 경영 데이터 분석 전략을 수립할 수 있다. 8. 실습 중심의 분석 도구 활용을 통해 통계 분석 역량을 실질적으로 강화하고, 복합적인 경영 문제 해결에 필요한 데이터 기반 의사결정 능력을 배양할 수 있다. 8. SPSS 등 분석 도구를 활용한 실습을 통해 통계 분석 역량을 강화하고, 복합적인 경영 문제 해결을 위한 데이터 기반 의사결정 능력을 배양할 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	2026-05-08 (금) ~ 2026-05-11 (월)
시험	기말고사	2026-06-26 (금) ~ 2026-06-29 (월)
과제	과제	2026-04-22 (수) ~ 2026-06-02 (화)
토론	토론	2026-04-22 (수) ~ 2026-06-09 (화)
퀴즈	수시퀴즈	2026-04-15 (수) ~ 2026-04-28 (화)