오늘날 통계학은 거의 모든 분야에서 활발히 응용되고 있다. 특히 고속컴퓨터의 출현으로 과거에는 쉽게 다루지 못했던 다량의 자료들도 이제는 무리없이 처리가 가능하다. 이렇게 응용의 폭이 점점 더 확대되는 통계학의 기본 원리와 개념을 지금까지 통계학을 접해보지 못한 학부 학생들에게 전달하려는 의도에서 《응용 통계학 입문》을 기획하게 되었다. 

이 책에서는 이론적 증명이나 수리적 전개를 지양하는 대신, 통계 기법의 활용을 중점적으로 다루고 있다. 그리고, 각 주제마다 대표적인 통계 기법과 활용 예제를 제시하였고 이를 통하여 통계학의 기본 개념을 쉽게 이해할 수 있게 하였다. 특히, 생물학, 의 ․ 약학 계통의 통계 적용 사례를 다수 삽입하였다. 또한 누구나 무료로 사용할 수 있는 통계분석용 도구인 R의 활용법을 첨가하여 기본적인 프로그램 작성과 결과의 해석을 통해 통계 자료 분석방법을 익히도록 하였다(실습에 활용할 데이터는 경문사 웹하드*에서 내려받을 수 있다). 

이 책은 통계학 비전공자들의 한 학기 교재용으로 만들었다. 따라서 각 장마다 평균 2주 정도의 시간을 할애하여 공부하면 충분할 것이다. 이 책에서 설명하는 내용들을 차근차근 공부하면 통계학의 기본 개념을 파악하고 활용할 수 있게 될 것이다. 

-머리말 중에서-
 

제 1 장　기술통계
1.1 측정 척도 ··2
1.2 도수분포표와 히스토그램 · 5
1.2.1 도수분포표 _ 5
1.2.2 그룹화된 자료의 도수분포표 및 도수그래프 _ 7
1.3 표본 자료의 정량적 요약 · 9
1.3.1 위치(location) _ 9
1.3.2 변동(variation) _ 10
1.4 방법론 · 10
1.4.1 그룹화된 자료의 도수분포표 작성법 _ 10
1.4.2 상대도수와 누적도수 _ 11
1.4.3 상대도수를 이용한 히스토그램 _ 12
1.5 기술통계량 · 13
1.5.1 위치 통계량 _ 13
1.5.2 변동 통계량 _ 14
1.6 적절한 기술통계량의 선택 · 17
1.7 탐색적 자료분석 · 20
1.7.1 줄기-잎 그림(stem-and-leaf diagram) _ 20
1.7.2 상자그림(box plot) _ 22
1.8 패키지 사용 · 24
▶ 연습문제 · 25
 

제 2 장　확 률
2.1 확률의 정의 및 계산 · 32
2.2 조건부확률 및 사건의 독립성 · 39
2.3 베이즈 공식 · 44
2.4 확률변수 · 49
2.4.1 이산확률변수와 확률질량함수 _ 51
2.4.2 연속확률변수와 확률밀도함수 _ 60
▶ 연습문제 · 67
 

제 3 장　모집단, 표본, 그리고 정규분포
3.1 모집단과 표본 · 74
3.2 이론적 분포와 경험적 분포 · 76
3.3 정규분포 · 77
3.4 신뢰구간 · 87
3.5 t 분포 · 89
▶ 연습문제 · 92
 

제 4 장　모평균에 대한 가설검정
4.1 개요 · 96
4.2 단일표본에서의 가설검정 · 97
4.2.1 Z 검정 _ 97
4.2.2 t 검정 _ 101
4.3 두 그룹 간 평균 비교： Z 검정 · 104
4.4 두 모집단의 비교: t 검정 · 108
4.4.1 합동 t 검정 _ 108
4.4.2 대응비교 t 검정 _ 110
4.5 두 모평균 차이에 대한 신뢰구간 · 113
4.6 단측검정 · 115
4.7 통계적 의사결정 · 118
4.8 검정력 · 122
4.9 p 값 · 125
▶ 연습문제 · 127
 

제 5 장　회귀와 상관
5.1 산점도 · 133
5.2 단순회귀·135
5.3 오차분석 · 141
5.4 기울기에 대한 가설검정 · 142
5.5 상관계수 · 144
5.6 회귀분석과 상관분석 시 주의점 · 145
5.7 요약 · 148
5.8 실례 ·149
5.9 다중회귀 · 154
5.10 다중선형회귀모형 · 155
▶ 연습문제 · 158
 

제 6 장　실험계획법과 분산분석
6.1 실험계획법 개요 · 167
6.1.1 실험계획이란 무엇인가 _ 167
6.1.2 실험계획의 순서 _ 168
6.2 일원배치 완전랜덤화 계획 · 170
6.2.1 일원배치법 개요 _ 170
6.2.2 랜덤화의 방법 _ 172
6.2.3 일원배치법의 자료구조와 모형 _ 174
6.3 분산분석 · 177
6.3.1 총변동의 분할 _ 177
6.3.2 자유도의 분할 _ 180
6.3.3 평균제곱과 F 검정 _ 182
6.3.4 직물 마모도 자료에 대한 분석 예 _ 183
6.4 다중비교 · 188
6.5 반복수가 같지 않은 실험 · 188
6.6 일원배치 랜덤화 블록계획 · 192
▶ 연습문제 · 200
 

제 7 장　범주형 자료분석
7.1 범주형 자료 · 204
7.2 다항 모형 · 205
7.3 피어슨 적합도 검정 · 207
7.4 분할표 · 209
7.5 동질성 검정 · 214
▶ 연습문제 · 218
 

부 록 A
A.1 R의 기초 · 222
 

부 록 B
표 1. 표준정규분포표 · 230
표 2. t 분포표 · 231
표 3. X2 분포표 · 232
표 4. F 분포표 · 234
표 5. 난수표 · 246
 

연습문제 해답
참고문헌 _ 265
찾아보기 _ 267

이외숙
이화여자대학교 통계학과 교수

임용빈
이화여자대학교 통계학과 교수

신동완
이화여자대학교 통계학과 교수


소병수
이화여자대학교 통계학과 교수

오만숙
이화여자대학교 통계학과 교수

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