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'통계의 용어 정리', '동질 집단 사이의 비교', '짝을 이룬 자료의 비교', '하나의 그룹 내부에서 여러 요인의 비교', '생존분석', '진단법과 관련된 통계', '통계 프로그램 활용방법' 등으로 구성되었다.

[들어가는 글]

통계는 여러 자료의 규칙성을 찾아내어 의미를 발견하는 것입니다. 어떤 사람은 통계를 정말 어렵게 생각하지만, 잘만 활용한다면 흐릿한 상(像)을 분명하게 보게 해주는 안경과 같은 역할을 합니다. 또는 수많은 건물이 있는 시가지를 몇몇 특정적인 건물과 이정표를 사용해서 보기 쉽게 요약해 주는 지도와도 같은 역할을 합니다. 그래서 결국 가고자 하는 목적지로 인도해 주는 것입니다.

필자는 지금부터 전체 통계를 지도에 표시해 보고자 합니다. 이른바 '통계지도!'
익숙하지 않겠지만 전체 통계의 기법을 한 눈에 볼 수 있을 것입니다.

지도를 생각해 보죠. 지도를 통해서 우리는
'나는 지금 어디에 있는가?'
'내가 갈 곳은 어디인가?'
를 잘 알 수 있습니다.

'어떻게 가야 하는가'는 부차적인 문제입니다. 내가 어디에 있고 어디로 가야할 지가 먼저 정해진다면, 걸어가든, 뛰어가든, 택시를 타든 그것은 그리 중요하지 않다는 말을 하고 싶습니다.

즉, 연구자가 생각하는 연구 디자인에서는 어떤 통계법이 적당한지, 어떤 통계법은 왜 안되는지, 어떤 변수를 추가하면 어떤 통계법을 또 응용할 수 있는지 큰 그림을 그려보고자 합니다.

'어떤 통계법은 무슨 메뉴를 찾아서 어떤 것을 클릭하고…….' 이런 식의 세부적인 내용은 나중에 천천히 배워도 되고, 인터넷에 심지어 동영상으로도 자세히 나와 있습니다.

실제 통계 프로그램의 발달로 이것이 더 쉬워졌습니다. 문제는 결과를 얻어 놓고 이것이 의미하는 바가 무엇인지 모르는 것이 더 문제입니다.

비유하자면 택시를 타면 경복궁이고, 창경궁이고 덕수궁을 쉽게 쉽게 갈 수 있는데, 어디가 어딘지 여기서 무엇을 볼 것인지 내가 여기에 왜 왔는지 를 모르는 것이 더 큰 문제입니다.

자! 그럼 이제 본격적으로 '통계지도'를 만들어 보죠!

이 책은 아래의 차례에 따라 이야기가 전개될 것입니다. 차례에 연연할 필요는 없습니다만, 통계기법 자체가 다른 통계기법에서 발전된 것이라, 앞쪽을 먼저 보고 뒤쪽을 보는 것이 이해하기 편합니다. 먼저 통계의 용어 정리부터 시작해 보도록 하겠습니다.

Information Provided By: :

저자 약력 
머리말_아빠가 들려 주는 통계 
일러 두기 
들어가는 글 

PART 0 통계의 용어 정리 

1) 변수의 종류 
2) 평균, 중앙값, 최빈값 
3) 신뢰구간, 1종오류, 2종오류, 귀무가설, 대립가설 
4) 상대위험도, 오즈비 
5) 정규성 검정 
6) 이상값의 문제 
7) 검정력 분석: 샘플수의 계산 

PART 1 동질 집단 사이의 비교 
1. t-test 삼총사 
1) t-test 
2) Mann-Whitney U test 
3) 카이제곱 검정 
4) 반드시 알아야 하는 것들 
2. ANOVA 
1) ANOVA 
2) Kruskal-Wallis H test 
3) 카이제곱 검정 
4) ANCOVA 
5) 보충 학습 

PART 2 짝을 이룬 자료의 비교 
1. Paired t-test 
2. Wilcoxon signed-rank test 
3. McNemar test 
4. Repeated measures ANOVA 
5. Friedman test 
6. Repeated measures 2-way ANOVA 

PART 3 하나의 그룹 내부에서 여러 요인의 비교 
1. 상관분석 
1) 피어슨 상관분석 
2) 편상관분석 
2. 회귀분석 
1) 다중회귀분석 
2) 로지스틱 회귀분석 

PART 4 생존분석 
1. 생존곡선 그리기 
2. 생존곡선의 비교 
3. Cox 비례위험모형 

PART 5 진단법과 관련된 통계 
1. 민감도와 특이도 
2. 재현성 검사 
1) 연속변수인 경우 
2) 명목변수인 경우 
3) 서열변수인 경우 
3. 검사법끼리의 비교 

PART 6 통계 프로그램 활용방법 

부록 
비열등성 연구 
여러 번 검정하기의 함정 
Poisson regression 
모비율의 추정, 카이제곱 적합도 검정 
통계로 읽어 본 JBJS 
Intention to treat analysis 

에필로그