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통계의 개념을 이해하려면 실제로 자료를 이용하여 통계분석을 해보는 것이 중요하므로, 통계 입문 과정에서 통계패키지의 사용은 필수적이라고 할 수 있다. 통계패키지는 EXCEL, SPSS, R을 사용할 수 있도록 하였다. 독자들은 필요에 따라 하나를 택하면 될 것이다. 부록에 통계패키지의 소개를 간단히 수록하였으니 참고하기 바란다.

이 책은 두 학기 강의 분량을 담고 있어, 첫 학기에 10장 또는 11장까지 다루고, 나머지를 둘째 학기에 다루면 될 것이다. 한 학기용으로 사용하려면 취사선택하여 14장까지 진도를 나갈 수도 있겠다.

통계 분야가 아닌 다른 분야에서도 입문서는 제일 쓰기 어려운 책이라고 생각한다. 어디까지가 입문 수준인지 명확하지 않기 때문일 것이다. 더욱 고민스러운 것은 어떻게 하면 이해하기 쉽게 쓸 것인가 하는 것이다. 중요한 것을 포함시키지 않았다는 비난을 피하기 위하여 무조건 많은 내용을 담을 수도 없고, 이해하기 쉽게 쓰려고만 하면 자칫 독자들을 지루하게 만들 수도 있다. 본 책에서는 포함 범위와 내용 설명의 난이도에서 균형점을찾으려고 노력하였다.
본 책은 대학에서 통계학을 전공하는 학생들뿐 아니라 사회과학, 자연과학을 전공하는학생들의 통계학 기초지식 형성에도 도움을 주고자 하였다.
통계의 개념을 이해하려면 실제로 자료를 이용하여 통계분석을 해보는 것이 중요하므로, 통계 입문 과정에서 통계패키지의 사용은 필수적이라고 할 수 있다. 통계패키지는 EXCEL, SPSS, R을 사용할 수 있도록 하였다. 독자들은 필요에 따라 하나를 택하면 될 것이다. 부록에 통계패키지의 소개를 간단히 수록하였으니 참고하기 바란다.
이 책은 두 학기 강의 분량을 담고 있어, 첫 학기에 10장 또는 11장까지 다루고, 나머지를 둘째 학기에 다루면 될 것이다. 한 학기용으로 사용하려면 취사선택하여 14장까지 진도를 나갈 수도 있겠다.
각 장에서 배운 개념들은 자료를 다루면서 익히도록 연습문제에 자료를 다루는 문제를 많이 포함시키려고 하였다. 연습문제 풀이는 실습문제를 제외하고 주로 홀수 번 문제 중에서 간단한 풀이와 답을 제시하여 스스로 공부하는 학생들에게 도움을 주고자 하였다.

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1통계의 생성과 저장
1.2 통계의 사용
1.3 모집단과 표본
1.4 측정 척도
1.5 자료의 계층
1.6 시계열자료와 횡단면자료

2 표와 그래프 기술통계
2.1 도수분포표
2.2 막대그림과 파이그림
2.3 히스토그램
2.4 줄기-잎 전시
2.5 상자그림
2.6 시계열그림
2.7 산점도
2.8 평행좌표그림
2.9 분할표
2.10 모자익그림
2.11 종횡비
2.12 특잇값

3 수치 기술통계
3.1 중심위치의 척도
3.2 변동성 척도
3.3 특이값의 발견
3.4 연관성 척도
3.5 그룹자료의 평균과 분산

4 확률
4.1 확률의 정의
4.2 베이즈 정리
4.3 나무그림

5 이산형 확률변수
5.1 확률변수
5.2 이산형 확률분포
5.3 평균과 표준편차
5.4 이항분포
5.5 포아송분포

6 연속형 확률변수
6.1 연속형 확률변수
6.2 균일분포
6.3 정규분포
6.4 지수분포

7 표본추출과 표집분포
7.1 사례-인구주택총조사와 경제활동인구조사
7.2 표본조사와 전수조사
7.3 표본조사의 특성
7.4 확률표본
7.5 단순확률추출
7.6 표본추출방법
7.7 표본조사절차
7.8 평균의 표집분포
7.9 비율의 표집분포

8 추정
8.1 점추정
8.2 구간추정
8.3 모평균μ에 대한 구간추정
8.4 모비율ρ에 대한 구간추정
8.5 표본수의 결정

9 가설검정
9.1 가설검정의 요소들
9.2 모평균μ에 대한 가설검정 : σ를 아는 경우
9.3 모평균μ에 대한 가설검정 : σ를 모르는 경우
9.4 모평균μ에 대한 검정 : 대표본근사
9.5 모비율ρ에 대한 검정

10 두 모집단 추론
10.1 X-X₂표본분포
10.2 두 모평균의 차이에 대한 추론 : σ²₁σ²₂를 아는경우
10.3 두 모평균의 차이에 대한 추론 : σ²₁σ²₂를 모르는경우
10.4 짝 모집단의 평균차에 대한 추론
10.5 두 집단 모비율의 차이에 대한 추론

11 분산에 대한 추론
11.1 모분산에 대한 추론
11.2 두 모집단의 분산에 대한 추론

12 카이제곱검정
12.1 범주형 변수와 분할표
12.2 하나의 범주형변수
12.3 적합도검정
12.4 두 개의 범주형변수

13 분산분석
13.1 분산분석의 소개
13.2 일원분산분석
13.3 일원분산분석의 수행 절차
13.4 다중비교
13.5 이원분산분석
13.6 이원분산분석의 수행 절차
13.7 확률화블록설계

14 단순선형회귀분석
14.1 단순선형회귀
14.2 최소제곱추정법
14.3 단순회귀모형의 가정사항
14.4 회귀계수 유의성 검정
14.5 결정계수
14.6 회귀모형을 이용한 예측
14.7 회귀모형 진단 및 처방
14.8 실증예제

15 다중선형회귀분석
15.1 중선형회귀
15.2 유의성 검정
15.3 결정계수
15.4 다중회귀모형의 가정사항과 진단
15.5 가변수
15.6 다항회귀

16 모형구축
16.1 변수변환
16.2 모형비교
16.3 로지스틱회귀
16.4 변수선택

17 비모수 통계
17.1 부호와 순위
17.2 부호검정 : 중앙값검정
17.3 부호순위검정 : 중앙값검정
17.4 윌콕슨 순위합 검정 : 두 집단 비교
17.5 크루스칼-왈리스 검정 : 여러 집단 비교
17.6 스피어만 순위 상관계수

A 주요 확률분포표
B 연습문제 풀이와 답
C 참고자료
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