우리가 세상을 사는 것 혹은 학문을 연구하는 것은 여러 가능성 중에서 하나를 선택해가는 과정이다. 많은 현인들이 현명한 선택에 대한 이야기를 하였고 사회적으로도 좋은 선택을 하기 위하여 우리는 끊임없이 노력하고 있다. 
학문을 하기 위해서 우리는 많은 자료에 근거한 결정을 하고 인류의 과학발전도 이러한 자료를 구축하고 이에 근거한 결정을 내리는 과정이다. 이러한 의사결정을 돕기위한 여러 가지 방법들을 우리는 오랫동안 생각해왔고 이를 학문적으로 정리한 것이 통계학이다. 의 · 생물정보 및 보건학 분야에서도 전통적으로 과학자들은 좋은 자료를 만드는 일에 많은 노력을 쏟아왔고 그 자료를 설명할 수 있는 이론의 개발에 노력하여 왔다. 최근에는 과학의 발전과 더불어 막대한 양의 자료가 쏟아지고 있다. 이러한 연구 환경의 변화는 역설적으로 자료의 설명을 어렵게 하고 혼란을 야기한다. 자료의 이해가 부족한 상태에서 단순상관관계에 의존한 설명은 왜곡된 원인-결과의 오류를 일으키는 경우가 많다. 대규모 자료가 좋은 연구결과를 보장하는 것은 아니며, 과학적 분석을 담보하지 않으면 그 연구는 실패할 확률이 커지는 것이다. 보건학 분야에서는 전통적으로 통계학적 지식을 많이 활용하여 왔다. 

세계적인 보건대학원에는 보건통계학(Biostatistics)과에 많은 연구자들이 근무하면서 연구와 교육에 힘쓰고 있다. 우리나라의 경우 기초통계학을 소개하는 교과서들은 많이 있으나 보건학도들이 쉽게 접근할 수 있는 교과서는 많지 않은 것이 현실이다. 저자는 과거 20여 년간 보건통계학 개론을 강의하면서 통계학을 처음 접하는 학생들에게 수리적인 이해를 바탕으로 한 개론 수준의 통계학을 소개하려고 노력하여 왔다. 이러한 경험을 바탕으로 학부에서 통계학에 노출된 경험이 없는 학생들을 포함한 일반적인 학생들에게 연구자로서 필요한 통계적 개념을 소개할 수 있는 교과서를 만들고자 하였다. 

이 책에서는 보건학, 의학 분야에서 자료를 요약하고 일부 자료로부터 전체에 대한 내용을 추론하는 데 필요한 통계적 개념을 소개하였다. 자료를 정리하는 통계적 방법을 기술통계학(Descriptive statistics)이라고 하며, 정리한 자료로 전체 내용을 추론하는 통계적 방법론은 추론통계학(Inferential statistics)이라고 한다. 이 책의 제2장은 기술통계학에 대한 내용을 담고 있으며, 제3장부터 제6장에 걸쳐서 통계적 추론의 기본 개념들을 설명하고, 나머지 장에서는 추론통계학에 대한 내용을 설명하였다. 이 책은 보건학, 의학 분야에 이미 종사하고 있거나 이를 준비하는 사람을 대상으로 삼고 있기 때문에, 예제 및 연습문제 등은 보건학, 의학 분야에서 주로 발생하는 내용을 이용하여 구성되었다. 또한 모든 분석은 Rex 소프트웨어를 이용하였으며, Rex는 http://rexsoft.org/에서 설치파일을 내려받을 수 있다. 

-머리말 중에서-

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0 Rex 소프트웨어
0.1 Rex 소프트웨어 소개 2
0.2 Rex 소프트웨어의 설치 4
0.3 Rex 실행 10
0.4 Rex 구성 11
0.5 Rex 대화상자 14
0.6 엑셀에서 Rex 추가 혹은 삭제하기 16
0.7 Rex 소프트웨어의 분석결과창 17
0.8 고객 지원 18
 

1 보건통계학과 과학적 연구방법론
1.1 기본개념 20
1.2 과학적 방법과 실험 계획 23
1.3 측정과 척도 26
1.4 표본 추출과 통계적 추론 27
연습문제 31
 

2 데이터 정리
2.1 기술통계학 34
2.2 순서에 따른 배열 34
2.3 그룹화된 데이터: 도수분포 35
2.4 기술통계학: 중심성향 45
2.5 기술통계학 산포 50
연습문제 64
 

3 확률
3.1 확률에 대한 두 가지 관점 68
3.2 확률의 기본 성질 70
3.3 확률의 계산 71
3.4 베이즈 정리 79
연습문제 84
 

4 확률분포
4.1 이산확률분포 88
4.2 이항분포 92
4.3 포아송 분포 100
4.4 연속확률분포 105
4.5 정규분포 107
4.6 정규분포의 응용 117
연습문제 122
 

5 몇 가지 중요한 표집분포
5.1 표집분포 128
5.2 표본평균의 분포 129
5.3 두 표본평균 간 차이의 분포 138
5.4 표본비율의 분포 143
5.5 두 표본비율 간 차이의 분포 146
연습문제 149
 

6 통계적 추정
6.1 통계적 추정 152
6.2 모집단 평균의 신뢰구간 155
6.3  t-분포 164
6.4 두 모집단 평균 차이의 신뢰구간 170
6.5 모집단 비율의 신뢰구간 177
6.6 두 모집단 비율 간 차이의 신뢰구간 180
6.7 표본 크기의 결정: 모평균 182
6.8 표본 크기의 결정: 모비율 184
6.9 정규분포 모집단 분산의 신뢰구간 186
6.10 두 정규분포 모집단의 분산 비의 신뢰 구간 192
연습문제 197
 

7 통계적 가설검정
7.1 가설검정 202
7.2 모집단 평균의 가설검정 209
7.3 두 모평균의 차이에 대한 가설검정 222
7.4 짝 비교 234
7.5 모집단 비율의 가설검정 239
7.6 두 모비율 차이에 대한 가설검정 242
7.7 모집단 분산의 가설검정 245
7.8 두 모분산 비에 대한 가설검정 248
7.9 2종 오류와 검정력 250
7.10 2종 오류를 고려한 표본 크기의 결정 255
연습문제 258
 

8 실험계획 및 분산분석
8.1 선형모형과 분산분석 262
8.2 일원배치 분산분석 265
8.3 완전확률화 블록 계획법과 이원배치 분산분석 286
8.4 요인실험과 이원배치 분산분석 294
연습문제 305
 

9 회귀분석
9.1 회귀모형 310
9.2 표본회귀방정식 313
9.3 회귀방정식의 평가 322
9.4 회귀방정식의 사용 338
9.5 다중회귀분석의 개념 342
9.6 다중회귀방정식의 추정 344
9.7 다중회귀방정식의 평가 349
9.8 다중회귀방정식의 사용 356
9.9 회귀분석 가정의 위반 359
9.10 질적 독립변수 364
9.11 변수 선택 절차 383
연습문제 387
 

10 상관분석
10.1 상관분석 392
10.2 상관계수 394
10.3 상관분석과 회귀분석의 주의사항 403
10.4 다중상관모형 405
연습문제 415
 

11 카이제곱분포와 도수분석
11.1 카이제곱분포의 수리적 특성 418
11.2 적합도 검정 421
11.3 독립성 검정 432
11.4 동질성 검정 441
11.5 Fisher의 정확 검정 446
11.6 상대위험, 오즈비, 그리고 MANTEL-HAENSZEL 통계량 451
연습문제 466
 

12 비모수 통계학
12.1 비모수 통계학 470
12.2 순서통계량 471
12.3 부호검정 471
12.4 Wilcoxon의 위치에 대한 부호순위검정 479
12.5 중위수 검정 483
12.6 Mann-Whitney 검정 486
12.7 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정 492
12.8 Kruskal-Wallis 일원배치 분산분석 499
12.9 Friedman 이원배치 분산분석 505
12.10 Spearman 순위상관계수 508
연습문제 516
 

▪ 부 록 519
▪ 참고문헌 525
▪ 찾아보기 531

최성경
중앙대학교 수학통계학부 통계전공 학사
중앙대학교 통계학과 석사
서울대학교 협동과정 생물정보학전공 박사
연세대학교 의과대학 약리학교실 연구교수
 

원성호 
서울대학교 생물교육과 학사
서울대학교 통계학과 석사
Case Western Reserve University 생물통계학 박사
서울대학교 보건대학원 부교수

김호 
서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 계산통계학과 석사
University of North Carolina at Chapel Hill 생물통계학 박사
서울대학교 보건대학원 교수
서울대학교 보건대학원 원장
한국보건정보통계학회 회장

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