제1부 다변량분석의 기초적 이해 제1장　다변량 자료의 이해 제2장　빈도분석과 교차분석 제2부 종속형 분석기법 제3장　회귀분석 제4장　분산분석 제5장　판별분석 제6장　컨조인트 분석기법 제3부 상호의존형 분석기법 제7장　주성분분석 제8장　군집분석 제9장　다차원척도법 제10장　다중상응분석 제4부 기타 분석기법 제11장　구조방정식 모델

머리말 학문의 목적은 우리 주변에서 무질서하게 보이는 현상 속에서 진실이라고 불리는 어떠한 규칙이나 일정한 패턴을 찾아내는 것이다. 그리고 이러한 진실을 찾아내는 방법 가운데 하나가 바로 통계이다. 통계란 확률을 통해서 우리의 판단이 얼마나 진실에 가까운지를 알려주기 때문이다. 이 책은 이러한 통계, 그 중에서도 여러 개의 변수를 함께 고려하는 다변량 통계를 다루고 있다. 만약 우리가 찾고자 하는 진실이 공(球)의 형태를 지니고 있다면, 어떤 방법을 사용하여 진실을 찾더라도, 그 진실은 우리 앞에 원의 형태로 나타날 것이다. 그러나 그 진실은 언제나 공(球)의 형태를 띠고 있는 것이 아니기 때문에, 우리는 때때로 우리가 사용하는 방법에 따라 상이한 진실의 그림자를 발견하곤 한다. 이 책은 무질서하게 보이는 현상 속에서 진실을 찾는 몇 가지의 주요한 통계 방법을 다루고 있다. 우선, 제1부에서는 통계의 가장 기초적인 부분을 다루고 있다. 여러 개의 변수를 함께 다루는 다변량 자료의 이해와 더불어 기초 통계의 필수적인 개념들을 다루고 있다. 제2부에서는 우리가 다루는 변수들 가운데 종속변수와 독립변수의 구분이 존재하는 분석방법 즉, 종속형 모형을 다루고 있다. 제3장의 회귀분석과 제4장의 분산분석은 다변량 통계의 핵심이라고 할 수 있다. 그리고 이 책에서 다루는 모든 분석 기법들이 회귀분석의 기본인 선형구조에 기반을 두고 있으므로 회귀분석과 분산분석을 이해하는 것이 이 책을 읽는데 매우 중요하다. 그리고 제6장의 컨조인트 분석기법은 비교적 잘 알려지지 않은 기법인데 앞으로는 이 분석방법을 사용하여 많은 연구가 진행되기를 기대한다. 제3부에서는 상호의존형 분석기법들을 다루고 있다. 상호의존형 분석기법은 우리가 다루는 변수들 중에 종속변수와 독립변수의 구분이 없는 분석기법들이다. 제7장 주성분분석과 제8장 군집분석은 자료축소기법의 두 가지 대표적인 방법으로 꼼꼼한 이해가 필요한 부분이다. 특히 제7장의 주성분분석은 연구를 진행하거나 논문을 작성할 때 필수적으로 요구되는 부분이다. 제9장과 제10장은 각각 다차원척도법과 다중상응분석을 다루고 있는데, 이들 또한, 국내에서는 비교적 잘 알려져 있지 않은 분석기법이다. 이 책은 대학원 과정에서 다변량 통계를 공부하는 학생들을 위하여 쓰여졌다. 그러나 읽는 사람의 관심과 이해 수준에 따라 학부 고학년생이나 혼자 연구를 진행하는 이들도 사용할 수 있다. 이 책에서는 경영학 분야의 예를 주로 다루고 있으나 사회과학 분야 전반에 걸쳐 널리 사용될 수 있다. 그리고 이 책에서는 단순한 통계기법을 다루기보다는 통계기법의 활용과 응용을 다루고 있다는 점에서 일반 통계학 교과서와 차별화될 수 있다. 즉, 이 책은 도구의 고안자(tool maker)보다는 도구의 사용자(tool user)의 입장에서 다변량 통계기법에 접근하고 있다. 이 책은 책을 읽는 여러분들의 관심과 이해 수준에 따라 선택적으로 학습하면 좋을 것이다. 특히, 앞서 이야기한 바와 같이 제6장, 제9장, 제10장은 새로운 분석기법들을 다루고 있으므로 이 부분들은 선택적으로 읽으면 된다. 이 책에서는 여러 가지 분석기법을 다루면서 하나의 데이터를 사용하여 각 분석기법의 예를 보여주고 있다. 하나의 데이터를 반복적으로 사용함으로써 분석의 일관성을 도모하고자 하였다. 이 책에서 사용한 데이터는 커피에 대한 소비자 평가 자료로서 전형적인 소비자 설문 자료의 형태를 띠고 있다. 데이터는 법문사 홈페이지 자료실에서 다운로드 받을 수 있다.