상세정보

R은다양한 분야의 사람들이 폭넓게 활용할 수 있는 프로그램이다. 다만 스크립트 방식으로 처음 코딩을 접하는 사람들에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있다. GUI 방식을 통해 R을 좀 더 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 이끌어주는 응용프로그램 ‘R Commander(Rcmdr)’를 이용해 통계분석을 수행할 수 있는 방법을 안내하는 책이다.

기본 통계부터 생존분석, 진단 관련 통계, 짝지은 자료의 분석, 차원해석, 샘플 수 계산, 데이터 업로딩 및 편집에 속하는 다양한 통계검정 방법들을 소개해 독자들이 필요에 맞게 활용할 수 있도록 했으며, 실습 위주로 쉽고 간략하게 저술해 초보자들이 통계분석에 흥미를 느끼고 부담 없이 학습할 수 있도록 했다.

R Commander로 ‘누구나 쉽게’ 통계분석 수행하기!

통계분석에 익숙하지 않은 초보자들, 통계나 컴퓨터 분야 비전공자들에게 적합한 데이터 분석 프로그램은 무엇일까? 사회과학 분야의 연구자들, 논문을 준비하는 많은 이들에게 익숙한 프로그램은 아마도 SPSS일 것이다. SPSS는 초보자들이 상대적으로 쉽게 접근할 수 있는 GUI 방식의 프로그램으로 통계분석 방법이 모두 메뉴로 구현되어 있어 클릭만으로 분석을 수행할 수 있다. 그러나 가격 부담이 커 학생과 연구자들이 지속적으로 사용하기에 적합하지 못하다. 또한 확장성이 넓지 않으며 시각화 기능이 부족하고, 데이터 크기나 연산속도 등에서 한계를 지닌다.
현직 의사로서 활발한 저술, 강의 활동으로 데이터 분석 교육에 힘써온 저자는 의학/보건학 분야를 비롯해 여러 학문 분과의 종사자들이 SPSS를 고집하는 것을 이해하기 어렵다고 말하며 2가지 대안을 제시한다.

1. 엑셀을 통해서 통계적 개념을 배우고, R Commander를 사용한다.
2. R Commander로 통계적 개념을 배우고 사용한다.

1번 방법을 적용한 도서가 2020년에 출간된 《Excel+R 누구나 하는 데이터 분석》이다. 그리고 2번 방법을 적용한 것이 바로 본서다. 두 책의 내용은 자연스럽게 연결될 수 있다. 통계분석 초보자라면 1권 다음에 2권을 보듯 두 책을 살펴보아도 되고, 이 책을 바로 보아도 된다.
R은 무료인 데다가 확장성이 뛰어나며 시각화 기능도 뛰어나 다양한 분야의 사람들이 폭넓게 활용할 수 있는 프로그램이다. 다만 스크립트 방식으로 처음 코딩을 접하는 사람들에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있다. 이에 본서에서는 GUI 방식을 통해 R을 좀 더 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 이끌어주는 응용프로그램 ‘R Commander(Rcmdr)’를 이용해 통계분석을 수행할 수 있는 방법을 안내한다. 기본 통계부터 생존분석, 진단 관련 통계, 짝지은 자료의 분석, 차원해석, 샘플 수 계산, 데이터 업로딩 및 편집에 속하는 다양한 통계검정 방법들을 소개해 독자들이 필요에 맞게 활용할 수 있도록 했으며, 실습 위주로 쉽고 간략하게 저술해 초보자들이 통계분석에 흥미를 느끼고 부담 없이 학습할 수 있도록 했다.
Rcmdr는 진입장벽이 없으며 SPSS보다 메뉴 구성이 더 쉽고, 더 직관적인 결과와 그래프를 제공하기 때문에 초보자들이 통계분석을 익힐 수 있는 최적의 프로그램이라 할 수 있다. 아직은 코딩 방식의 통계분석이 버거운 초보자라면, 이 책을 통해 Rcmdr의 놀랍고 편리한 기능을 경험해보자!

이런 분께 추천!

● 다양한 통계검정법을 쉽게 익히고, 통계 프로그램을 익숙하게 다루고 싶은 사람
● 진입장벽이 없고 확장성도 넓은 R은 좋은데, 코딩은 아직 힘든 사람
● SPSS처럼 마우스 방식으로 통계 프로그램을 다루기 원하는 사람
● SPSS와 비슷한 정도의 결과를 쉽고 편하게 얻기 원하는 사람
● SPSS를 배웠거나 가르치는 사람으로서 그 대안을 찾는 사람

정보제공 :

Part 1  기본 통계

ch. 1 Installation

ch. 2 t-test

ch. 3 Nomality test and Variances test

ch. 4 Wilcoxon rank sum test

ch. 5 Better Plots

ch. 6 ANOVA

ch. 7 2-way ANOVA

ch. 8 ANCOVA

ch. 9 Kruskal-Wallis test

ch. 10 Chi-squared test

ch. 11 Correlations

ch. 12 Linear regression

ch. 13 Logistic regression



Part 2  생존분석

ch. 14 KM curve and log-rank test

ch. 15 Logrank trend test

ch. 16 Cox regression



Part 3  진단 관련 통계

ch. 17 ROC

ch. 18 Sensitivity and Specificity

ch. 19 Kappa statistics for agreement



Part 4 짝지은 자료의 분석

ch. 20 Paired t-test and Wilcoxon signed rank test

ch. 21 Repeated-Measures ANOVA and Friedman test

ch. 22 McNemar test Cochran Q test

ch. 23 Propensity Score Matching and Analysis



Part 5 차원해석

ch. 24 주성분분석(PCA)

ch. 25 요인분석

ch. 26 군집분석

ch. 27 요인분석과 군집분석



Part 6 샘플 수의 계산

ch. 28 두 집단 비율, 샘플 수의 계산

ch. 29 두 집단 평균, 샘플 수의 계산

ch. 30 짝지은 두 평균, 샘플 수의 계산

ch. 31 생존 자료, 샘플 수의 계산

ch. 32 파워의 계산

ch. 33 그 외 다양한 샘플 수의 계산

ch. 34 샘플 수(파워) 계산의 의미



Part 7 데이터 업로딩 및 편집

ch. 35 데이터 업로드

ch. 36 결측치 제거

ch. 37 새 변수 계산 및 삽입

ch. 38 변수 표준화

ch. 39 연속변수를 구간변수로

ch. 40 숫자를 명목변수로

ch. 41 명목변수 순위 바꾸기

ch. 42 Original menu and New menu

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