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■ 경영학이나 교육학뿐만 아니라 의학.간호학.보건학 등 여러 전공 분야의 연구에 있어서도 중요한 것 중의 하나는 연구 성과를 학회나 논문에서 발표하는 것이 아니겠는가?
이때 주의하지 않으면 안 되는 것은 자기의 성과를 어떻게 객관적으로 평가하고 기술할 수 있는가 하는 점이다.
인간에게 있어서 자기를 객관적으로 평가한다고 하는 것은 의외로 대단한 일이 아닐 수 없다. 자신감이 가득찬 사람에게 있어서는, 자기의 연구는 좋게 보일 것이다. 역으로 내성적인 사람에게 있어서는 자기의 연구는 다른 것에 비해 못하다고 믿어버릴지도 모른다. 그렇다면 그 연구를 객관적으로 평가할 수 있는 방법이 있다면 얼마나 좋겠는가? 그리고 그와 같은 언어가 있다면 또 얼마나 좋겠는가?
그와 같은 연구 성과를 수치로써 객관적으로 평가하기 위한 세계 공통의 언어가 통계분석이다. 통계분석에는 많은 수법이 있는데, 그 중에서도 일반선형모형, 일반화 선형모형 및 선형혼합모형은 현재 가장 주목 받고 있는 수법들이라고 할 수 있다.

이 책은 전체 3부로 구성되어 있는데, 제1부는 일반선형모형에 관한 내용을 다루고 있다. 일반선형모형(general linear moder)은 중회귀분석이나 분산분석을 일반화한 수법으로 다원배치 분산분석, 공분산분석, 다변량 분산분석, 난괴법, 직교법, 라틴 방격 등 많은 분석에 적용할 수 있다.
제2부는 일반화 선형모형을 다루고 있다. 일반선형모형은 독립변수와 종속변수 사이의 선형성, 오차항의 정규성, 독립성, 등분산성 등의 네 가지를 기본적인 가정으로 한다. 그러나 임상자료는 연속형이 아닌 경우가 많다. 질병의 발생 유무는 범주형 자료이고, 질병의 발생 건수도 정수로 떨어지므로 연속형 자료라고 할 수 없다. 또한 생존분석에서는 시간의 개념이 변수에 더 해져 있다. 이와 같이 일반선형모형의 가정들이 적용될 수 없는 경우를 위해서 일반선형모형을 보다 넓게 확장한 것이 일반화 선형모형(generalized linear model)이다. 일반선형모형에서는 독립변수와 종속변수의 선형결합으로 모형화하지만, 일반화 선형모형에서는 종속변수를 적절한 함수로 변화시킨 ?(x)와 독립변수를 선형결합으로 모형화한다.
제3부는 최근에 주목을 받고 있는 선형혼합모형을 다루고 있다. 분산분석의 요인이 고정요인과 변량요인으로 될 때, 분산분석의 모형을 ‘혼합모형’이라고 한다. 혼합모형의 특징 중 하나는 ‘사용자 지정에 의한 모형’이라는 점이다. 다시 말하면 자신이 스스로 모형을 자유롭게 구축할 수 있다고 하는 점이다. 혼합모형 중에는 여러 가지 도구가 준비되어 있는데, 필요한 범위에서 모형을 만들어 연구성과를 발표할 수 있다. 여러 가지 통계분석 테크닉을 구사해서 누구라도 신의 연구 성과를 학회나 논문에서 발표할 수 있을 것이다.

이 책의 특징은 데이터의 집계와 분석에 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)라고 하는 통계 소프트웨어를 활용하고 있는 점이다. SPSS를 통계 소프트웨어를 채택한 이유는 설문조사나 실험을 통해서 수집된 데이터의 집계에 도움이 되는 기능에 충실하고 데이터를 통계적으로 분석하는 기법이 풍부하게 갖추어져 있기 때문이다. 또한 SPSS는 세계적으로 보급되어 있는 소프트웨어이며 신뢰성이 높다고 하는 것도 채택한 이유 중의 하나이다.
이 책에서는 SPSS 21의 초보적인 조작방법에 대해서 필요최소한의 것밖에 설명하고 있지 않다. SPSS에 아직 익숙하지 않은 독자는 매뉴얼이나 시판되고 있는 입문서를 참고하기 바란다. 그러나 이 책에 따라서 공부하다 보면 자기도 모르게 생소하던 SPSS라는 소프트웨어에 이미 익숙해져 있는 자신을 발견할 것이다.

2013년 6월 저자 씀

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Part 01 일반선형모형 
Chapter 01 일반선형모형 = 3 
1.1. 일반선형모형의 기본 = 3 
1.2. 일반선형모형의 상호작용 = 4 
Chapter 02 일반선형모형과 실험계획법 = 16 
2.1. 난괴법 = 16 
2.2. 라틴 방격 = 22 
2.3. 직교표 = 28 
Chapter 03 일반선형모형에 의한 분할법 = 37 
3.1. 분할법의 개요 = 37 
3.2. 반복측정에 의한 분할법의 분석 = 40 
3.3. 일반선형모형에 의한 분할법의 분석 = 46 
Chapter 04 다변량 분산분석 = 51 
4.1. 다변량 분산분석의 개요 = 51 
4.2. 다변량 분산분석의 실제 = 58 
4.3. 다변량 분산분석의 응용 = 71 
Part 02 일반화 선형모형 
Chapter 05 일반화 선형모형과 생존시간분석 개요 = 89 
5.1. 일반화 선형모형 개요 = 89 
5.2. 로지스틱 회귀분석 = 91 
5.3. 포아송 회귀모형 및 대수선형모형 = 95 
5.4. 생존시간분석 = 99 
Chapter 06 일반화 선형모형과 일반화 추정방정식 = 102 
6.1. 포아송 회귀모형 = 102 
6.2. 감마 회귀모형 = 108 
6.3. 대수선형모형 = 115 
6.4. 일반화 추정방정식 = 131 
Chapter 07 생존시간분석 = 142 
7.1. 생명표 = 142 
7.2. 카플란-마이어 생존분석 = 154 
7.3. Cox 회귀모형 = 163 
Part 03 선형혼합모형 
Chapter 08 선형혼합모형 = 187 
8.1. 선형모형의 개요 = 187 
8.2. 고정모형의 개요 = 191 
8.3. 변량모형의 개요 = 193 
8.4. 혼합모형의 개요 = 194 
Chapter 09 이원배치의 고정모형 = 198 
9.1. 이원배치 고정모형의 개요 = 198 
9.2. 이원배치 고정모형의 통계처리 = 201 
Chapter 10 이원배치의 변량모형 = 219 
10.1. 이원배치 변량모형의 개요 = 219 
10.2. 이원배치 변량모형의 통계처리 = 221 
Chapter 11 이원배치의 혼합모형 = 234 
11.1. 이원배치 혼합모형의 개요 = 234 
11.2. 이원배치 혼합모형의 통계처리 = 236 
11.3. 혼합모형의 일반화 선형을 통한 통계처리 = 252 
Chapter 12 분할실험 = 264 
12.1. 분할실험의 개요 = 264 
12.2. 1차 오차의 검정을 위한 통계처리 = 267 
12.3. 분할실험을 위한 절차 - 1차 오차를 생각하지 않아도 좋은 경우 = 272 
12.4. 분할실험을 위한 절차 - 1차 오차가 존재하는 경우 = 279 
12.5. 분할실험을 위한 절차 - 일반선형모형의 일변량인 경우 = 284 
Chapter 13 지분실험 = 288 
13.1. 지분실험의 개요 = 288 
13.2. 지분실험을 위한 절차 = 291 
Chapter 14 혼합모형에 의한 경시측정 데이터의 분석 - 일원배치 = 301 
14.1. 서론 = 301 
14.2. 경시측정 데이터를 위한 통계처리 - 일원배치 = 304 
14.3. 혼합모형의 일반화 선형을 선택한 경우 = 322 
Chapter 15 혼합모형에 의한 경시측정 데이터의 분석 - 이원배치 (Ⅰ) = 332 
15.1. 경시측정 데이터의 분석 - 대응이 없는 이원배치 = 332 
15.2. 경시측정 데이터를 위한 통계처리 - 이원배치(대응 없음) = 334 
15.3. 상호작용이 존재하지 않는 경우 = 349 
15.4. 혼합모형의 일반화 선형을 선택한 경우 = 357 
Chapter 16 혼합모형에 의한 경시측정 데이터의 분석 - 이원배치 (Ⅱ) = 371 
16.1. 경시측정 데이터의 분석 - 대응이 있는 이원배치 = 371 
16.2. 경시측정 데이터를 위한 통계처리 - 이원배치(대응 있음) = 373 
16.3. 혼합모형의 일반화 선형을 선택한 경우 = 383 
참고문헌 = 395 
국문색인 = 397 
영문색인 = 401