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사회구조가 복잡해짐에 따라 축적된 자료가 방대하고 다양해지며 이에 따라 통계처리 및 분석의 필요성은 더욱더 가중되고 있다. 통계학의 기본개념 및 이론과 통계적 로직을 설명하기 위해 1999년부터 강의해온 강의록을 모아 출간한다. 통계학을 실질적으로 처음 공부하는 학부 학생들에게 전달하려는 수준과 학생들이 습득해야 하는 수준의 균형점을 찾기 위해 고민하면서 강의록을 매년 업데이트하여 왔다.
본서는 총 11장으로 구성되어 있다. 1장 서론에서는 통계학이 적용될 수 있는 실질적인 문제를, 2장 자료의 기술에서는 기술통계량 및 그 성격을, 3장 확률에서는 확률에 대한 개념, 사상의 독립 및 확률의 계산 법칙을 설명하였다. 4장 확률변수에서는 확률변수의 개념, 이산형·연속형 확률변수 및 확률분포 등을 설명하여 5장 확률분포에서 다루는 여러 확률분포의 특성과 적용사례와 연결되도록 하였다. 6장 이변량 확률변수에서는 이전의 일변량 확률분포와 그 분포의 특징을 확장하여 이변량 확률변수, 이변량 확률분포의 특징 및 확률변수의 독립과 조건부 분포를 다루었다. 6장까지의 연역적 추론과 8장이후의 귀납적 추론의 연결고리인 7장 표본분포에서는 통계적 추론을 위한 기본적인 확률 및 분포 이론과 모집단 추론의 접점으로 표본분포의 개념 및 활용을 설명하였다. 8장 점추정은 점추정량, 점추정량이 갖추어야 할 성격, 그리고 점추정 방법을, 9장 신뢰구간에서는 신뢰구간의 개념과 여러 가지 구간추정 방법 및 표본크기 결정 등을 기술하였다. 10장 가설검정은 가설검정의 기본 개념 및 이론과 함께 9장의 신뢰구간 방법들이 가설검정 방법과 연결되도록 여러 검정방법들을 기술하였다. 11장 범주형 자료 분석은 지금까지 다뤄온 양적자료 분석 대신 질적 또는 범주형 자료로 확장하여 범주형 자료의 중요성 및 범주형 자료 기본개념을 설명한 후 적합도 검정과 독립성 검정을 소개하였다.
각 장마다 많은 예제를 통해 학생들의 개념적 이해와 실질적 적용능력을 향상시키도록 하였으며 예제의 결과와 함께 통계패키지인 SAS와 R의 실행프로그램과 출력결과를 제공하여 실질적인 자료 분석능력 배양을 기대하였다. 그리고 각 장마다 연습문제를 제공하여 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추도록 하였다. 본서는 한 학기의 강좌에 적합하도록 편성되었으며, 추가적인 통계자료 분석방법은 개정판에 포함시키려고 한다.
이 책이 나오기까지 도와준 많은 분들께 감사한다. 원고 검토, 연습문제 해답정리 그리고 교정 등 많은 도움을 준 이준석 박사, 최재혁 박사, 임찬수 박사, 안치경, 남진현 박사, 문병준, 현수영, 박찬에게 감사의 마음을 전한다. 또한 본서의 출판을 위해 많은 도움을 준 박영사에게도 감사한다.

2015년 2월
저자 김동욱