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통계와 통계적 사고
경영통계와 생물통계의 세계
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출판사 도서출판 신일북스
저자 김대식, 정혜린
발행일 2022-12-19
판형 18.8×25.7×1.2
페이지 수 210
ISBN 9788957025000
제품코드 9788957025000
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  머 리 말


“통계”는 언뜻 보기에 복잡하고 난해하다. 그래서 대부분의 사람들, 심지어 석·박사과정의 학생들조차, 통계와 통계학 앞에서 좌절하곤 한다. 그래서 안타깝게도 학생들이 흔히 “수포자(수학 포기자)”가 되듯 “통포자(통계학 포기자)”가 되고 마는 것이다.

통계학을 싫어하는 사람들 중 많은 사람들은 수학도 역시 좋아하지 않는다. 대부분 “경우의 수”와 많은 “수식”과 난해한 “확률분포”를 먼저 떠올린다. 통계학이 수학의 일부분이라는 인식이 초중고 교과과정을 통해 굳어졌기 때문이다. 그래서 수학이 싫은 사람은 당연히 통계학도 싫어한다.

저자들은 통계학이 “수학과 (기초)논리학의 결합”이라는 관점에서 이 책을 집필했다. 사실 일반인에게 필요한 통계학은 수학보다는 오히려 기초 “논리학”에 가깝다. 통계는 불확실성에 논리를 부여한다. 하지만 두 학문의 결합이기에 통계학을 이해하기 위해서는 수학과 논리학이 모두 필요한 것이다.

예를 들면 수학을 확장하는데 집합(set)개념은 매우 중요하다. 모든 통계적인 처리를 요구하고 있는 현상의 분석에도 집합의 개념이 사용된다. 통계는 집합을 기초로 해서 발전시킨 확률을 이용하기 때문이다. 그렇기에 수학기초가 부실하면 통계학이 당연히 어렵게 된다.

한편 논리학에서 어떤 결론을 도출하기 위해서 논거, 전제, 논리가 결합이 되어야 하는데 이를 통계학적으로 표현하자면 논거는 데이터(data)이고, 전제는 모델이며, 논리는 통계 방법론이다. 이 삼박자가 잘 맞아야 좋은 결론을 얻게 되며, 특히 질 좋은 데이터, 즉 데이터의 대표성과 측정의 정확성이 중요하다.

이렇듯 통계학은 수학과 논리학의 결합이지만 수학의 전문지식을 잘 모르더라도 “수학적 사고”는 필요하듯, 이런 이치는 “통계학”에도 그대로 적용된다. 집합과 같은 수학의 기초개념이 우리의 일상생활에서 수학적 사고에 도움이 되듯 통계에 대한 기초개념이 “통계적 사고(statistical thinking)”에 도움이 되는 것이다. 

이것이 바로 저자들이 이 책을 집필한 이유이다. 

통계는 적절한 데이터(data)를 수집하고, 합리적으로 요약하고 해석하여 올바른 결론을 유도하는 총체적 과정이며, 우리 일상생활 속에 밀접한 관련을 맺고 있다. 주지하듯 올바른 추론(inference)과 결론도출은 더 나은 선택으로 이끌고, “더 나은 선택”은 우리의 삶을 개선하는 힘이 된다.

통계의 기원은 국가를 운영함에 있어 가장 필요한 징세와 징병을 목적으로 필요해지기 시작했다. 하지만 우리가 통계를 배워야 하는 이유는 오늘보다 더 나은 내일을 만들기 위함이다. 

그렇기에 통계를 학습하는 목적은 통계기법의 습득 그 자체에 있는 것이 아니라 더 나은 선택을 위한 “통계적 사고”를 하기 위함이다. 통계를 알면 경제지표와 여론조사 지표를 이해하는데 도움이 된다. 또한 삶의 현장에서 일어나는 문제에 해결책을 가져다준다. 

신문기사와 광고의 속임수를 간파하는 방법은 무엇인가? 크고 작은 조직 내의 피드백(Feedback)을 효과적으로 받으려면 어떻게 해야 할까? 평균 온도만 보고 잘못된 복장을 선택하는 평균의 함정을 피하기 위해서는 어떻게 해야 하는가? SNS 홍보로 조작된 맛집과 진짜 맛집을 구별할 수 있는 방법은? 

기존의 상식과 고정관념을 새롭게 바라보는 안목이 생기고 전체와 부분을 나누어 각각의 의미를 살피는 시스템적 사고를 할 수 있게 될 뿐만 아니라 원인과 결과의 관계들에 대해 폭넓게 생각할 수 있는 힘이 생긴다. 

이러한 생각의 힘을 통해 데이터를 정보로, 정보를 지식으로, 그리고 지식을 지혜로 승화시켜 기업은 기업현장에서, 개인은 각자의 삶의 영역에서 가치(value)를 창출할 수 있게 된다. 이것이 우리가 통계를 배우고 통계적 사고를 익혀야 하는 이유이다.

이 책은 1부 경영통계와 2부 생물통계학으로 구성되어 있다. 1부는 김대식, 2부는 정혜린이 각각 작성하였다. 1부는 통계학의 기본개념, 여론조사, 추론통계와 가설 검정, 포트폴리오 이론과 회귀분석, 베이즈 정리와 통계의 오용 등을 다루고 2부는 생물통계학과 바이오인포메틱스, 생물통계와 데이터 마인드(data mind), 통계적 가설점정과 오류 등과 R프로그래밍을 소개하고 R을 통한 가설검증 방법과 생존 분석을 다루고 있다.

저자들은 1부와 2부를 나누어 작성함에 있어, 동일한 주제(예 : 가설검정)를 다루더라도 각각 상이한 사례(경영 또는 바이오사례)로 설명하고 있으며, 독자들이 동일한 주제(예 : 심슨의 역설)일 경우라도 완전히 다른 사례와 설명방식을 통해 사례를 학습하는 경험을 할 수 있도록 배려하였다.

디지털경제와 빅 데이터(Big data) 시대에 우리는 수많은 신호와 소음 속에서 우리 삶에 의미를 부여하는 데이터 및 통계와 마주치게 된다. 이러한 수치를 이해하지 못한다면 눈뜬장님이나 다름없다. 통계학과 데이터과학(data science)을 공부하면 세상과 현상을 보다 폭 넓고 깊게 이해하게 된다. 숫자와 상황과 배경에 대한리터러시가 생긴다. 이 책이 독자들의 삶에 작은 도움이 되기를 소망한다.  

 

목   차


1부 : 경영통계학의 세계

 

1. 빅데이터를 읽는 통계학과 통계학의 목적

2. 표본조사

3. 여론조사와 통계

4. 통계학에서 활용되는 기본 개념

5. 여론조사(표본조사) 결과의 도출과 해석

6. 추론통계와 가설검정

7. 상관계수와 포트폴리오 이론

8. 회귀분석과 내생성

9. 베이즈 정리(조건부 확률)

10. 통계의 오용

 

 

2부 : 생물통계학의 세계

 

1. 통계학과 생물통계학

2. 생물통계학의 기초 : 멘델의 유전법칙

3. 바이오인포매틱스

4. 생물통계와 데이터 마인드

5. 생물통계학에서 보는 심슨의 역설

6. 통계적 가설검정과 오류

7. 가설검증의 한계와 유의점

8. R 프로그래밍 소개

9. R 프로그래밍을 통한 가설검증 방법

10. 생존분석

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