Weekly Content

Week	Title	Subtitle
1	Course Intro	Statistics, Data Science, and R for HCI Research
2	HCI 연구설계 개론	연구질문에서 측정과 인과추론까지
3	데이터 유형과 구조 (1)	R와 GenAI로 HCI 연구 데이터를 읽고, 만들고, 검증하기
4	데이터 유형과 구조 (2)	tidyverse와 GenAI로 HCI 패널 데이터를 변환하고 검증하기
5	데이터 시각화와 기술 통계	Exploratory Data Analysis
6	기술통계와 탐색적 데이터 분석	숫자와 그래프로 데이터의 구조·품질·패턴을 검증하기
8	확률과 통계	확률, 확률변수, 분포, 확률분포
9	통계적 추론	추론 통계, ANOVA, 실험 디자인
10	논문 복기와 재현가능한 분석	논문의 주장, 설계, 코드, 결과를 역으로 연결하기
11	회귀분석: 설명, 추론, 예측	Linear Models, GLMs, Diagnostics, and Honest Validation
12	메커니즘과 조건부 효과	Mediation, Moderation, and Conditional Process Models
13	측정모형과 구조방정식	Reliability, EFA, CFA, SEM, Invariance, and an Optional Clustering Lab
14	Other Topics
15	논문 복기 발제
16	개인연구 모델링 컨설팅 (Q&A)