PART 1 : 자료 구성하기 제1장 자료의 측정과 표본 추출 PART 2 : 기술통계: 자료의 요약 제2장 도표에 의한 자료 요약 제3장 수치에 의한 자료 요약 PART 3 : 확률과 분포 제4장 확률과 확률분포 제5장 두 개의 확률분포 PART 4 : 추리통계의 기초 제6장 표본분포와 신뢰구간 추정 제7장 가설검정1: 평균검정 제8장 가설검정2: 비율과 차이 검정 PART 5 : 인과관계의 탐색 제9장 인과관계와 교차분석 제10장 분산분석과 x2 검정 PART 6 : 회귀분석 제11장 회귀분석의 이해 제12장 다중회귀분석

머리말 시중에 기초 통계학 교재는 이미 충분하다. 그럼에도 또 하나의 교재를 추가하는 이유는 무엇인가. 이 책을 집필하는 데 상당히 많은 시간과 정성을 투입했다. 고만고만한 책을 하나 더 얹을 뿐이라면 그렇게 많은 노력을 기울일 필요가 없었다. 아니, 애초에 집필을 시도하지도 않았을 것이다. 기존 교재들에서 부족함을 느끼고 아쉬움을 가져서 이 책을 집필했다. 기존 교재들과 차별화되는 이 책의 특징들은 대강 다음과 같다. ○ 통계학의 기본원리 이해에 중점을 두었다 이 책은 기초통계학 교재다. 기초통계학이라면 무엇을 가르쳐야 할까. 처음 기초를 배운 고등학교 통계 수업에서 배운 내용을 떠올려보자. 대강 순열조합, 정규분포, 신뢰구간추정 같은 것이 기억날 것이다. 하지만 그뿐이다. 이런 것들이 왜 어디에 어떻게 사용되는지는 모른다. 물론 고등학교 공부의 상당부분은 그저 대학입시를 위한 것이긴 하다. 하지만 대학에서 배우는 것이라면 좀 달라야겠다. 나는 기초통계학을 배운 것이 단지 ‘한 학기 수강하고 학점 받고 나면 끝’에 머물러서는 곤란하다고 생각한다. 어느 학문 분야든 ‘기초’를 가르친다면 공통으로 갖춰야 할 것들이 있다. 가장 중요한 것은 해당 학문의 기본원리를 확실히 이해하게 만드는 것이다. 확실히 이해한다면 기본원리를 구성하는 논리가 어떻게 구성되어 있는지, 그 원리가 실제에서 왜 어디에 어떻게 활용되며 이의 한계는 무엇인지 설명할 수 있어야 한다. 이를테면 통계학에 대한 설명이라면 “통계학의 기본원리는 이런 것인데 말이야, (…) 이런 경우에는 이 방법을 적용하는데, (…) 이런 점들이 한계라고 할 수 있지.”라고 1시간 동안 얘기할 수 있어야 한다. ‘기본원리의 확실한 이해’라는 면에서 보자면 기존 교재의 다수는 미흡하다. 각종 기법을 나열하고 적용법을 소개하고 있지만 각각 파편화되어 있다. 기본원리를 바탕으로 전체가 일관되게 구성되어 있지 못하다. 이 책은 각 장이 일관된 흐름을 갖고 서로 연결되면서 순서대로 통계학의 기본원리를 구축해 가도록 구성되어 있다. 그래서 차근차근 공부해 가면 통계학의 기본원리를 이해하고 통계라는 창을 통해 사회현상을 파악하는 능력을 갖추도록 하였다. 이를 위해 기존 교재에서 다루고 있는 내용이라도 불필요하다고 생각되는 것은 제외하였다. 대신 필요하다고 생각되는 내용은 훨씬 상세하게 다뤘다. 이 책을 충실히(!) 공부한 독자라면 ‘통계학이란 무엇인가’라는 질문에 대해 1시간 동안 무난히 얘기할 수 있을 것으로 기대한다. ○ 인과관계 추론을 중시했다 이 책은 ‘사회과학을 위한’ 기초통계학이다. 통계학은 모든 분야에 활용된다. 사회과학 분야에 활용된다고 해서 이공계 분야에 적용되는 것과 생판 다른 내용일수는 없다. 그러나 분야 특성에 따라 강조하는 내용에는 차이가 있다. 통계학을 활용하는 목적은 두 가지다. 하나는 현상의 상태, 그 자체를 알기 위함이다. 경제수준을 GDP로 측정하고, 소득분배 수준을 지니계수로 파악하는 것이 그런 예다. 또 하나는 인과관계를 추론하기 위한 것이다. R&D 투자 늘리는 것이 성장에 얼마나 도움이 되는지, 최저임금을 올리면 소득분배 상태가 얼마나 개선되는지 분석하는 것이 그런 경우다. 그런데 인과관계 규명 방식은 사회과학과 이공계에서 다소 차이가 있다. 이공계는 흔히 실험연구를 통해 인과관계를 규명한다. 새로 개발한 약이 다이어트에 효과가 있는지를 분석하는 것처럼 말이다. 이런 경우는 인과관계 규명이 수월하다. 실험군과 대조군을 설정해서 차이를 비교하면 된다. 사회과학은 실험연구를 적용할 수 있는 경우가 드물다. R&D 투자와 경제성장의 관계를 어떻게 실험연구로 규명하겠는가. 대부분의 경우 복잡한 사회현상들을 있는 그대로 관찰하고 파악해야 한다. 그래서 사회과학 연구에서는 인과관계 규명이 이공계보다 훨씬 어렵다. 이 책 후반부 내용의 대부분은 사회과학의 인과관계 추론을 다루고 있다. 이 책만큼 사회과학 인과관계 추론을 상세하게 논의한 기초통계학 교재는 없다. 하지만 나는 ‘사회과학을 위한’ 기초통계학에서는 이에 대한 논의가 핵심이 되어야 한다고 생각한다. 이 책을 읽고 나면 통계학을 이용한 사회과학 인과관계 추론이 왜 어렵고 한계가 무엇인지, 어떤 방법을 적용해야 하는지에 대해 단단한 기반을 갖출 것으로 믿는다. 기존 교재와 차별화되는 이 책의 가장 큰 장점이다. ○ 통계적 판단의 한계를 강조하였다 통계학은 표본을 통해 모집단을 파악하는 방법을 다룬다. 일부로써 전체를 판단하기 때문에 틀릴 가능성이 존재한다. 틀릴 가능성을 확률로 계산해서 그에 따라 판단하는 것이 통계적 판단이다. 대부분의 교재들은 틀릴 가능성 계산 방법 설명에 중점을 두고 있다. 물론 이는 기초 통계학에서 배워야할 주요 내용이긴 하다. 하지만 실제 연구자가 통계적 판단을 할 때, 직접 확률 계산을 하는 경우는 없다. 데이터가 존재하고 모형만 세우면 컴퓨터가 알아서 계산해준다. 그래서 실제 분석에서는 확률계산 자체가 아니라 데이터가 적절한지, 모형이 타당한지가 중요하다. 앞서 사회과학의 인과관계 추론은 이공계 분야보다 어렵다고 했다. 인과관계 추론이 어렵다는 것은 곧 타당한 모형을 세우는 것이 어렵다는 말이다. 그 뿐이 아니다. 사회과학 분야는 적절한 데이터 얻기도 어렵다. 직무 만족, 정치 성향, 신뢰 등 사회과학 분야에는 추상적 개념에 대한 연구가 많다. 이런 변수들은 당연히 측정이 어렵다. 또 대표성 있는 표본을 얻는 것도 쉽지 않다. 사회과학에서 통계학의 기초를 가르친다면, 이러한 것들을 제대로 이해하는 것이 정말 중요하다. 그래야만 실제 분석을 할 때 잘못된 판단을 피할 수 있기 때문이다. 그래서 이 책에서는 틀릴 가능성 확률계산 방법 못지않게, 제대로 된 분석을 하기 위해(혹은 엉터리 분석을 면하기 위해) 주의해야 할 점들을 책 전편에 걸쳐 일관되게 강조하였다. ○ 수식보다는 말로 설명하는 것을 우선하였다 수식을 사용하는 이유는 소통을 더 잘하기 위해서다. 말로 설명하면 길어지고 모호할 내용도 수식으로 나타내면 간결하고 명확해진다. 하지만 이는 수식을 이해할 수 있는 수리적 실력을 갖춘 경우에 해당한다. 불행히도 사회과학 분야 학생과 연구자들의 경우, 소수를 제외하고는 수식을 편하게 대할 수준의 실력을 갖추지는 못했다. 그 때문에 조금 복잡해 보이는 수식이 나오면 더 이상 생각하기를 멈춰버리곤 한다. 그래서 이 책은 다양한 개념과 논리를 우선 말로 풀어서 설명하였다. 그다음에 필요한 최소한도로 수식을 사용하여 설명했다. 아무리 쉽게 풀어 설명했다지만 대중소설 읽는 것보다는 집중과 인내가 필요하다. 하지만 찬찬히 따라가면 능히(!) 이해할 수 있게 기술하였다. 수식 역시 말로 풀어쓴 설명을 읽고 나서 하나씩 따라가면 어렵지 않게 이해하도록 기술하였다. 통계학은 암기과목이 아니다. 이 책을 약간의 끈기를 갖고 읽어가노라면 어느 새 통계학의 기본원리를 이해하게 될 것으로 믿는다. ○ 분석능력 갖추는데 힘썼다 요즘 기초통계학 교재 중 다수는 SPSS를 이용한 연습문제를 제시함으로써 실제 분석하는 방법을 익힐 수 있게 하고 있다. 기초통계학을 배우면 간단하게나마 실제 분석을 할 수 있어야 한다. 따라서 통계 패키지를 이용한 자료 분석 문제를 포함하는 것은 바람직하다. 그런데 이런 교재들은 대체로 통계 패키지 활용법 익히는 데 치중하고 있다. 이것도 필요하다. 하지만 활용법 자체를 배우는 데는 통계 패키지 매뉴얼을 보는 것이 더 도움이 된다. 무릇 통계학 교재라면 활용법 자체보다는, 타당한 분석을 위해 해야 할 것과 피해야 할 것을, 실제 자료 분석을 통해 습득하게 하는 것이 더 필요하다. 구체적인 통계 패키지는 무엇을 사용하든 상관없다. 이 책은 타당한 분석을 위해 필요한 지식을 갖추는 데 노력했다. 본문의 주요내용으로 다뤘을 뿐만 아니라 데이터를 활용한 연습문제를 풀어가면서 습득할 수 있도록 하였다. 데이터는 연습용의 소규모뿐만 아니라, 실제 분석에서 사용하는 정도의 대규모 표본도 다뤘다. 많은 변수를 포함한 대규모 표본 자료를 다뤄봄으로써 실전 능력을 키우기 위함이다. 이 책의 본문과 연습문제에서 다루는 자료들은, 이 책의 전용 블로그인 blog.naver.com/statforss에서 다운 받을 수 있다(눈치 챘겠지만 statforss는 Statistics for Social Sciences를 뜻한다). 이 블로그에는 자료뿐만 아니라 연습문제의 해답도 제시되어 있다. 그리고 Q&A 코너도 마련되어 있으니, 언제든지 내게 질문할 수 있다.