본서는 통계학 비전공자들이 어렵게만 느끼던 통계방법론을 보다 수월하게 이해할 수 있도록 돕기 위해 쓴 책이다. 각종 통계분석기법을 관통하는 공통원리를 독자들이 직관적으로 또한 통합적으로 이해할 수 있도록 쉽게 풀어서 소개한다. 실증연구를 통해 이론을 검증해가는 실증학문(positivediscipline)은 통계분석기법을 공통으로 활용한다. 만학도로서 유학을 떠나 석 ·박사과정을 밟은 저자에게는 필수적으로 수강해야 하는 통계관련 과목들이 한편으로는 심리적 여유와 자신감을 가져다 주었지만, 다른 한편으로는 저자를 힘들게 하기도 하였다. 개별 통계분석기법에서 이용되는 수리적 논리들을 그 자체로서 이해하는 데는 별 어려움이 없었지만 , 다양한 통계분석기법들의 기저에서 일관되게 흐르는 통합적 원리가 무엇인지, 통계분석기법들과 실증연구의 가설검증이 어떻게 연계되는지 초기에는 감을 잡기 어려웠다. 많은 통계학 교재를 접하면서 가장 아쉬웠던 점은 대부분의 통계학 교재들이 초보자들이 자주 걸려 넘어지는 부분들의 맥을 짚어서 뚫어주지 못한다는 점이었다. 그러다 보니 통계학을 이해하는 데 불필요한 시간과 에너지를 소모할 뿐 아니라, 배우고도 막상 활용하려고 하면 어려움을 겪는 경우를 자주 보았다. 저자가 본 교재를 출간하기로 마음 먹은 이유는 통계학을 배우는 비전공자들이 무엇을 어려워하고 무엇에서 걸려 넘어지는지, 어느 부분의 맥을 뚫어주면 혼선을 넘어설 수 있는지 알기 때문이다. 즉, 통계를 처음 접하는 학생들이나 통계를 배우기는 했지만 시간이 지나면서 파편적 통계지식들이 실타래처럼 얽혀 그것을 통합적으로 활용할 엄두를 내지 못하는 학생들에게 유사한 경험을 한 저자가 그 실타래를 풀어주기에 유리한 위치에 있다고 생각했다. 통계의 기본원리를 중심으로 개별 통계기법들을 하나의 끈으로 엮어주는 통합적 틀을 제시해줌으로써 비전공자들이 통계를 보다 쉽게 이해할 수 있으리라는 확신이 들었다. 그리고 그 통합적 틀을 가지고 지난 수년 동안 연세대학교 경영대학 대학원생들과 MBA 과정을 밟고 있는 직장인들을 대상으로 가르쳤다. 저자의 강의를 들은 수강생들의 전반적인 반응은 어렵게만 느끼던 통계가 쉬워지고 재미를 느꼈다는 것이었다. 본 교재는 많은 주제들을 모두 포괄하는 완결성에 초점을 맞추기보다는 대학원 석·박사과정에서 훈련받고 있는 학생들이 실증연구를 하는 데 가장 자주 사용하는 통계기법들을 통합적으로 이해할 수 있도록 그것들의 공통원리와 이해의 틀을 제공하는 데 초점을 맞췄다. 본 교재를 통해 다양한 통계분석기법들의 기저에 놓여 있는 공통원리들을 이해한다면 비록 본 교재에서 다루지 않은 통계분석 기법이라 하더라도 다른 교재를 통해 그것을 이해하는 데 별 어려움이 없을 것이라 확신한다. 또한 본 교재는 기존 통계학 교재의 구성을 따르지 않았으며, 맥을 잡는 데 크게 중요하지 않거나 오히려 혼선을 일으킬 수 있는 주제들은 과감하게 단순화하였다. 그리고 필요하면 앞에서 다루었던 내용을 뒤에서도 반복함으로써 독자들이 다양한 통계분석기법들에 적용되는 공통원리들에 대한 이해를 다지고 재확인할 수 있도록 하였다. 통계프로그램이 계산해줄 것들을 계산하는 데 매어 통계방법론에 대한 흥미를 잃어버리거나 통계가 어렵다고 포기하는 경우가 많다. 본서에서는 수식을 활용한 계산보다는 통계적 추정의 공통원리가 무엇인지, 이론에 기초한 연구가설과 통계적 가설검증을 어떻게 연계하여 이해할 것인지, 그리고 통계프로그램이 산출해주는 분석결과를 가설검증 차원에서 어떻게 해석하는지 등에 초점을 맞추었다. 그리고 주요 분석기법에 대해 SPSS 통계프로그램 실행방법과 결과해석을 예시함으로써 독자들이 통계방법론과 통계프로그램을 연계하여 실행할 수 있도록 구성하였다. 통계방법론을 어렵다고만 느꼈던 비전공자들이 본 교재를 통해 통계방법론의 재미를 맛볼 수 있기를 바란다. - 머리말 중에서

제 1 장 통계의 목적 제1절 기술통계와 추리통계 제2절 척도와 데이터 제 2 장 기술통계 제1절 표와 그래프를 이용한 기술통계 제2절 통계량을 이용한 기술통계 제 3 장 추리통계 제1절 추리통계에서 사용되는 기본개념 제2절 확률변수의 확률분포 제3절 표본통계량의 표본분포 제4절 추리통계의 3가지 추정형식 [연습문제] 제 4 장 가설검증의 원리와 절차 제1절 가설검증의 기본논법 제2절 유의수준( .): 제 1종 오류 허용확률 제3절 양측검증과 단측검증 제4절 귀무가설 기각여부 판정법 [연습문제] 제 5 장 통계적 추정: 정리 제 6 장 모집단 평균과 비율 추정 제1절 모집단 평균 추정 제2절 모집단 비율 추정 [SPSS로 모집단 평균 추정 및 가설검증 실행하기] [연습문제] 제 7 장 두 모집단 평균차와 비율차 추정 제1절 독립된 두 모집단 평균차 추정 제2절 짝을 이루는 두 모집단 간 차이 추정 제3절 독립된 두 모집단 비율차 추정 제4절 분산분석을 이용한 두 모집단 평균차 추정 [SPSS로 두 모집단 평균차 추정 및 가설검증 실행하기] [연습문제] 제 8 장 모집단 분산 추정 제1절 모집단 분산 추정 제2절 두 모집단 분산비 추정 및 가설검증 [연습문제] 제 9 장 분산분석(ANOVA) 제1절 분산분석의 원리 제2절 제곱합 (SS)과 평균제곱합 (MS) 제3절 실험설계와 분산분석 제4절 다중비교 (multiple comparisons) [SPSS로 분산분석 실행하기] [연습문제] 제 10 장 모집단 상관계수 추정 제1절 상관계수의 개념 제2절 모집단 상관계수 추정 [SPSS로 상관계수 추정 실행하기] [연습문제] 제 11 장 회귀분석의 기본개념 제1절 회귀분석의 개념 제2절 선형모형과 비선형모형 제3절 회귀계수 결정 원리: 최소제곱치 원리 제4절 예측치( Yi)와 회귀 (regression)의 의미 제5절 독립변수와 종속변수 제6절 회귀모형의 결정계수( R2) [SPSS로 회귀분석 실행하기] [연습문제] 제 12 장 모집단 회귀계수 추정: 단순회귀모형 제1절 모집단 및 표본의 회귀모형과 회귀방정식 제2절 모집단 모수의 추정 제3절 회귀계수의 해석 제4절 분산분석의 틀로 본 회귀분석 제5절 회귀분석의 기본가정과 충족여부 검증 제6절 변수변환 [SPSS로 회귀분석 실행하기] [연습문제] 제 13 장 모집단 회귀계수 추정: 다중회귀모형 제1절 다중회귀모형 제2절 모집단 회귀계수의 추정 제3절 다중회귀모형의 유의성 검증 [SPSS로 다중회귀분석 실행하기] [SPSS: 다중회귀분석 결과표 이해하기] 제4절 두 회귀모형 비교: 부분 F-검증 [SPSS로 두 회귀모형 비교하기] [연습문제] 제 14 장 회귀분석의 확장 제1절 범주형 독립변수를 포함한 회귀모형 [SPSS로 범주형 독립변수를 포함한 회귀분석 실행하기] 제2절 조절변수를 포함한 회귀모형: 상호작용효과 [SPSS로 조절변수를 포함한 회귀분석 실행하기] 제3절 고차항을 포함한 회귀모형 [SPSS로 고차항을 포함한 회귀분석 실행하기] [연습문제] 제 15 장 이항종속변수 회귀모형(로지스틱 회귀모형) 제1절 이항확률변수 Y의 기대값: Y＝P(Y＝1) 제2절 선형확률모형 제3절 로지스틱 회귀모형 제4절 모집단 모수의 추정 제5절 로지스틱 회귀모형의 유의성 검증 [SPSS로 로지스틱 회귀분석 실행하기] [연습문제] 연습문제 풀이 부록 [부록 1] 표준정규분포표 (Z-분포표 ) [부록 2] t-분포표 [부록 3] 카이제곱분포표 (.2-분포표 ) [부록 4A] F-분포표 (.＝0.05) [부록 4B] F-분포표 (.＝0.025) [부록 4C] F-분포표 (.＝0.01) [부록 5] 연습용 표본데이터 색인

머리말 본서는 통계학 비전공자들이 어렵게만 느끼던 통계방법론을 보다 수월하게 이해할 수 있도록 돕기 위해 쓴 책이다. 각종 통계분석기법을 관통하는 공통원리를 독자들이 직관적으로 또한 통합적으로 이해할 수 있도록 쉽게 풀어서 소개한다. 실증연구를 통해 이론을 검증해가는 실증학문(positivediscipline)은 통계분석기법을 공통으로 활용한다. 만학도로서 유학을 떠나 석 ·박사과정을 밟은 저자에게는 필수적으로 수강해야 하는 통계관련 과목들이 한편으로는 심리적 여유와 자신감을 가져다 주었지만, 다른 한편으로는 저자를 힘들게 하기도 하였다. 개별 통계분석기법에서 이용되는 수리적 논리들을 그 자체로서 이해하는 데는 별 어려움이 없었지만 , 다양한 통계분석기법들의 기저에서 일관되게 흐르는 통합적 원리가 무엇인지, 통계분석기법들과 실증연구의 가설검증이 어떻게 연계되는지 초기에는 감을 잡기 어려웠다. 많은 통계학 교재를 접하면서 가장 아쉬웠던 점은 대부분의 통계학 교재들이 초보자들이 자주 걸려 넘어지는 부분들의 맥을 짚어서 뚫어주지 못한다는 점이었다. 그러다 보니 통계학을 이해하는 데 불필요한 시간과 에너지를 소모할 뿐 아니라, 배우고도 막상 활용하려고 하면 어려움을 겪는 경우를 자주 보았다. 저자가 본 교재를 출간하기로 마음 먹은 이유는 통계학을 배우는 비전공자들이 무엇을 어려워하고 무엇에서 걸려 넘어지는지, 어느 부분의 맥을 뚫어주면 혼선을 넘어설 수 있는지 알기 때문이다. 즉, 통계를 처음 접하는 학생들이나 통계를 배우기는 했지만 시간이 지나면서 파편적 통계지식들이 실타래처럼 얽혀 그것을 통합적으로 활용할 엄두를 내지 못하는 학생들에게 유사한 경험을 한 저자가 그 실타래를 풀어주기에 유리한 위치에 있다고 생각했다. 통계의 기본원리를 중심으로 개별 통계기법들을 하나의 끈으로 엮어주는 통합적 틀을 제시해줌으로써 비전공자들이 통계를 보다 쉽게 이해할 수 있으리라는 확신이 들었다. 그리고 그 통합적 틀을 가지고 지난 수년 동안 연세대학교 경영대학 대학원생들과 MBA 과정을 밟고 있는 직장인들을 대상으로 가르쳤다. 저자의 강의를 들은 수강생들의 전반적인 반응은 어렵게만 느끼던 통계가 쉬워지고 재미를 느꼈다는 것이었다. 본 교재는 많은 주제들을 모두 포괄하는 완결성에 초점을 맞추기보다는 대학원 석·박사과정에서 훈련받고 있는 학생들이 실증연구를 하는 데 가장 자주 사용하는 통계기법들을 통합적으로 이해할 수 있도록 그것들의 공통원리와 이해의 틀을 제공하는 데 초점을 맞췄다. 본 교재를 통해 다양한 통계분석기법들의 기저에 놓여 있는 공통원리들을 이해한다면 비록 본 교재에서 다루지 않은 통계분석 기법이라 하더라도 다른 교재를 통해 그것을 이해하는 데 별 어려움이 없을 것이라 확신한다. 또한 본 교재는 기존 통계학 교재의 구성을 따르지 않았으며, 맥을 잡는 데 크게 중요하지 않거나 오히려 혼선을 일으킬 수 있는 주제들은 과감하게 단순화하였다. 그리고 필요하면 앞에서 다루었던 내용을 뒤에서도 반복함으로써 독자들이 다양한 통계분석기법들에 적용되는 공통원리들에 대한 이해를 다지고 재확인할 수 있도록 하였다. 통계프로그램이 계산해줄 것들을 계산하는 데 매어 통계방법론에 대한 흥미를 잃어버리거나 통계가 어렵다고 포기하는 경우가 많다. 본서에서는 수식을 활용한 계산보다는 통계적 추정의 공통원리가 무엇인지, 이론에 기초한 연구가설과 통계적 가설검증을 어떻게 연계하여 이해할 것인지, 그리고 통계프로그램이 산출해주는 분석결과를 가설검증 차원에서 어떻게 해석하는지 등에 초점을 맞추었다. 그리고 주요 분석기법에 대해 SPSS 통계프로그램 실행방법과 결과해석을 예시함으로써 독자들이 통계방법론과 통계프로그램을 연계하여 실행할 수 있도록 구성하였다. 통계방법론을 어렵다고만 느꼈던 비전공자들이 본 교재를 통해 통계방법론의 재미를 맛볼 수 있기를 바란다. 본 개정판은 초판에서 발견된 오류 및 오탈자와 내용상 미진했던 부분을 보완했다. 개정 작업을 위한 시간을 할애하지 못해 차일피일 미루고 있던 저자를 다그쳐 본 개정판 발간을 독려하고 격려해주신 오래 출판사 황인욱 사장님과 편집진에게 각별한 고마움을 표하는 바이다. 2023년 2월 연세대 신촌교정에서 저 자 씀