[PART 1 행동의 이해]CHAPTER 1 인과-행동 프레임워크1.1 인과관계 분석을 선택한 이유1.2 회귀 분석을 방해하는 교란1.3 정리하기CHAPTER 2 행동 데이터를 이해하는 방법2.1 인간 행동의 기본 모델2.2 행동과 데이터의 연결고리2.3 정리하기[PART 2 인과관계 다이어그램과 교란 해소]CHAPTER 3 인과관계 다이어그램의 개요3.1 인과관계 다이어그램과 인과-행동 프레임워크3.2 인과관계 다이어그램의 기본 구조3.3 인과관계 다이어그램의 일반적인 변환 방법3.4 정리하기CHAPTER 4 인과관계 다이어그램 만들기4.1 비즈니스 문제와 데이터 설정4.2 포함할 변수 식별하기4.3 데이터를 기반으로 포함할 관찰 가능한 변수 검증하기4.4 인과관계 다이어그램 확장4.5 인과관계 다이어그램 단순화4.6 정리하기CHAPTER 5 인과관계 다이어그램을 통한 데이터 분석의 교란 해소5.1 비즈니스 문제: 아이스크림과 생수 매출5.2 분리 인과 기준5.3 백도어 기준5.4 정리하기[PART 3 견고한 데이터 분석]CHAPTER 6 결측 데이터 처리6.1 데이터와 패키지6.2 결측 데이터 시각화6.3 결측 데이터 진단6.4 결측 데이터 처리6.5 정리하기CHAPTER 7 부트스트랩을 활용한 불확실성 측정7.1 부트스트랩의 개요7.2 회귀 분석을 위한 부트스트랩7.3 부트스트랩을 사용하는 경우7.4 R과 파이썬에서 부트스트랩 최적화7.5 정리하기[PART 4 실험 설계와 분석]CHAPTER 8 실험 설계의 기초8.1 실험 계획: 변화 이론8.2 데이터와 패키지8.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력8.4 실험 결과 분석과 해석8.5 정리하기CHAPTER 9 층화 무작위 배정9.1 실험 계획9.2 데이터와 패키지9.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정9.4 실험 결과 분석과 해석9.5 정리하기CHAPTER 10 군집 무작위 배정과 계층적 모델링10.1 실험 계획10.2 데이터와 패키지10.3 계층적 모델링의 개요10.4 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정10.5 실험 결과 분석과 해석10.6 정리하기[PART 5 행동 데이터 분석을 위한 고급 도구]CHAPTER 11 조절효과11.1 데이터와 패키지11.2 조절효과의 행동적 다양성11.3 조절효과 적용 방법11.4 정리하기CHAPTER 12 매개효과와 도구 변수12.1 매개효과12.2 도구 변수12.3 정리하기