머리말

이 책은 통계학을 사용해야 하지만 본질적으로 통계학자가 될 야심은 없는 사람들을 겨냥하고 있다. 계산 방법의 수렁에 빠지는 것을 피하는 대신 자료 생성 및 분석(표본 크기 추정, 통계 결과의 해석, 다중 검정의 위험, 잠재적 남용 등)을 둘러 싼 중요 사안들에 초점을 맞추고 있다. 요즘의 통계 패키지 시대에, 실제적 문제를 야기하는 것은 숫자 처리가 아니라 후자의 것들이다. [역자 주: 저자는 계산 방법을 구체적으로 제시하는 대신 통계 계산의 ‘블랙박스’에 어떤 입력이 필요하고 어떤 출력이 얻어지는지를 그림 등의 형태로 설명하고 있는데, 이는 계산식을 나타내는 다른 방법일 뿐이고, 오히려 과도한 단순화로 통계법의 원리에 대한 정확한 이해라는 관점에서는 큰 도움이 되지 않는다. 역자는 Microsoft Excel이 제공하는 함수들의 조합을 가능하게 하는 수준에서 계산 과정에 대한 추가적인 설명과 그에 따른 독자 스스로의 실습이 해당 통계법의 이해에 더 나은 도움이 된다는 것을 학생, 산업약사 및 약학자들에 대한 교육을 통해서 확인할 수 있었다. 따라서 역자는 이를 자세하게 설명하는 별도의 저서를 준비하기로 하였고, 이 책의 저자 및 출판사의 공식적인 허락을 얻어 이 책에서 사용된 예시 및 역자가 생성한 추가 예시를 바탕으로 각 통계법에서 입력 자료로부터 결과를 얻기까지의 과정을 Microsoft Excel로 구현하는 과정을 설명하였다.
이 책의 예시들은 모두 약학에서 취한 것이어서 약학, 약물학, 약제학 분야의 학생(또는 직원)은 모든 소재들에 대해 편안하게 느낄 것이다. 그러나 고려된 사안들은 대부분의 과학 분야에서의 관심사이어서 예제들이 직접적으로 친숙하지 않더라도 비슷한 분야의 누구이든 완벽하게 명확해 보일 것이다.
소재는 발달 순서에 따라 배열되어있다. 처음 6개의 장은 상당히 기초적이며, 임의 표집 오차에 특별한 강조점을 두었다. 그 다음 5개의 장은 이표본 t-검정을 사용하여 일련의 일반적인 통계 원리들을 도입하고 있다. 이후 나머지 장들은 (대체적으로) 복잡성의 오름차순으로 다른 주제들을 다루고 있다.
이 책은 어느 특정 통계 패키지에 매여 있지는 않다. 지시 사항은 어떤 패키지에서든 독자가 자료를 입력하고 출력물의 핵심 부분을 찾을 수 있도록 한다. Minitab이나 SPSS를 이용한 절차들 전체를 수행하는 특정 지시사항은 웹사이트(www.ljmu.ac.uk/pbs/rowestats/)에서 제공된다. [역자 주: Minitab이나 SPSS를 사용하는 절차는 위 웹사이트의 자료를 참고하도록 하고, Microsoft Excel을 활용하는 사례 및 그 구체적인 활용 방법 및 추가 정보는 「엑셀 활용 약학필수통계 응용」 (조정환 저, 도서출판 신일북스, 2017)을 참고하도록 한다.]



목 차
1부 자료 표현
1장 자료 유형
2장 자료 표현
2부 구간 척도 자료
3장 구간 척도 자료에 대한 기술 통계
4장 정규분포
5장 모집단에서의 표집: 평균의 표준오차(SEM)
6장 평균에 대한 95% 신뢰 구간과 자료 변환
7장 이표본 t-검정 (1): 가설 검정의 도입
8장 이표본 t-검정 (2): 두려운 P 값
9장 이표본 t-검정 (3): 거짓 음성, 검정력 및 필요한 표본 크기
10장 이표본 t-검정 (4): 통계적 유의성, 실제적 유의성 및 동등성
11장 이표본 t-검정 (5): 단측 검정
12장 통계적으로 유의한 결과가 실제로 알려주는 것은?
13장 쌍체 t-검정: 두 연관된 측정 세트 비교하기
14장 분산분석: t-검정을 넘어서
15장 상관과 회귀 - 측정값들 사이의 관계
16장 공분산분석
3부 명목 척도 자료
17장 범주형 자료 기술하기와 적합도 카이-제곱 검정
18장 분할 카이-제곱, Fisher 및 McNemar 검정
19장 상대위험, 오즈비 및 처치필요수
20장 로지스틱 회귀
4부 순위 척도 자료
21장 순위 및 비정규분포 자료: 변환 및 비모수 검정
5부 다른 주제들
22장 합치도
23장 생존분석
24장 다중 검정
25장 설  문
6부 참고 - 결론
참고 결론