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통계학의 이해와 활용
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통계학의 이해와 활용

  • 고길곤
  • |
  • 문우사
  • |
  • 2017-03-06 출간
  • |
  • 508페이지
  • |
  • 196 X 265 X 32 mm /1260g
  • |
  • ISBN 9791185994352
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

제2판 서문

초판을 출간한 후 벌써 3년이 흘렀다. 기초 통계학이 급격히 바뀌는 것이 아니므로 굳이 2판을 준비할 필요가 있을까 생각도 했었다. 하지만 2판을 준비하게 된 가장 큰 이유는 통계학을 거짓말이라고 주장하는 사람이나, 인공지능 현상을 과장하면서 통계학을 지나치게 신뢰하는 사람이 늘고 있기 때문이다. 이번 2판에서는 통계 결과를 정확히 해석할 수 있는 설명과 사례를 많이 추가하였다. 유의확률(p-value)을 해석할 때 주의점들이나, 동등성 검정을 통해 귀무가설이 타당한지를 검정하는 내용을 다룬 것은 통계적 가설검정에 대한 독자들의 이해를 높이기 위한 것이다. 또한, 다양한 통계해석의 오류 문제를 소개하면서 통계학이 실생활에서 잘못 활용되고 있는 사례들을 제시하고자 하였다.
초판이 출간되고 나서 SAS 프로그램을 구할 수 없어 책에서 소개된 코드들을 분석하기 어렵다는 의견이 많았다. SAS 프로그램을 구매하기 어려운 독자들은 SAS University Edition이 2014년부터 무료로 제공되고 있고 SPSS 프로그램과 같이 메뉴식 작업도 가능하므로 이를 내려받아 활용하기를 권한다. 또한, SPSS 프로그램 사용자를 위해 『SPSS를 이용한 통계학의 이해와 활용』(문우사)을 출간하였으므로 이를 참고하여 공부하면 된다. R 프로그램 사용자들을 위해서는 교과서에서 사용한 분석을 수행할 수 있는 코드를 마련해 놓아, 독자들이 요청하면 제공할 예정이다.
이 책은 다양한 통계기법을 공부하고자 하는 학생들의 기초를 튼튼히 하기 위해 구상되었다. 초판에서 약속한 것처럼 저자는 자료처리 및 시각화, 범주형 자료분석, 다수준 및 패널 자료분석 책의 원고를 계속 쓰고 있다. 얼마 전에 출간한 『효율성 분석 이론』(문우사) 작업으로 인해 이 책들의 출간이 다소 늦어지고 있지만, 조속히 책을 출간하여 학생들이 기초부터 중급 통계학을 체계적으로 이해하는 데 조금이라도 이바지했으면 하는 바람이다.
2판에서는 초판에 있던 오탈자를 교정하였다. 저자의 수업을 들으며 오탈자를 찾아주고 여러 의견을 제시해준 서울대학교 행정대학원 학생들이 없었으면 불가능한 일이었다. 수강생들에게 감사의 말을 전하고 싶다.
2판 교정에는 초판 교정에서 고생하였던 조수연 박사가 다시 한 번 수고를 해주었다. 또한, 김대중 박사과정생은 R 코드를 준비해주었으며, 서울대학교 행정대학원 신가영 박사과정생도 개정을 위해 고생했다. 이들 모두에게 감사의 뜻을 표한다. 2판 개정 작업을 위해 고생해주신 문우사 김영훈 사장님과 김병성 과장님을 비롯한 문우사 직원분들에게도 감사의 말씀을 전하고자 한다.
저자가 책을 쓸 때마다 가장 크게 느끼는 것은 넓은 학문 세계를 이해하는 즐거움과 고통이다. 이 책의 부족함은 저자의 부지런함으로 메꾸어가고자 한다. 이 책에 대한 의견과 질문은 kilkon@gmail.com으로 보내주시면 성실히 답변드릴 것이다.
2017년 2월
서울대학교 관악 연구실에서
고길곤 적다

제1판 서문

통계학 책을 쓰겠다는 생각을 이야기했을 때 많은 지인들이 반신반의(半信半疑)했던 것으로 기억한다. 돌이켜 보면 학문의 수준이 일천한 저자가 통계학 개론서를 쓴다는 것은 무모한 일이었다. 그러나 무모한 일은 저질러졌고 두려운 마음을 가지고 이 졸고를 세상 밖으로 내보내게 되었다.
이 책은 크게 세 가지 관점에서 저술되었다. 첫째, 학생들이 통계논리를 체계적으로 이해해야 한다는 생각이다. 최근 프로그램 언어 사용에 익숙하지 않거나 수학을 싫어하는 학생이 많아지면서 통계학 개론서들이 직관적인 설명과 통계프로그램의 출력물 해석에 초점을 맞추고 있는 실정이다. 그 결과 우리나라 대학생들의 통계이론 이해수준이 점차 낮아져 기초 통계이론과 중급통계 이론 간의 간격이 너무 커지기 시작했다. 안타깝게도 각종 고급통계분석 기법을 논문에 사용하면서도 확률변수가 무엇인지조차 이해를 못하는 학생들이 나오고 있다. 저자는 통계학의 기본 논리를 충실히 소개하여 향후 학생들이 중급 이상의 통계학을 이해하는 데 도움이 될 수 있도록 이 책을 준비하였다. 그 결과 많은 분들의 만류에도 불구하고 부담스러운 수식을 이 책에 포함하게 되었다. 하지만 수식의 의미를 충실히 이해하려고 노력한다면 통계이론을 명확히 이해하는 데 큰 도움이 될 것으로 저자는 믿는다. 둘째, 이 책은 통계학이 자료의 요약과 정리, 그리고 변수와 변수간의 관계 분석을 위한 수단이라는 관점에서 통계논리를 서술하였다. 자료의 요약과 정리는 PART I에서, 기술통계분석과 모집단 특성치에 대한 추정과 가설검정은 PART II에서 주로 논의되었다. 마지막으로 PART III에서는 간단한 두 변수 간의 관계를 설명하는 범주형 변수 분석, 상관분석, 분산분석을 다룬 후 여러 변수의 관계를 종합적으로 분석할 수 있는 회귀분석에 대한 설명을 제시하였다. 변수 간의 관계 분석에서 핵심 쟁점이 되는 것은 인과관계 분석이다. 특히 PART III에서는 원인과 결과 간의 상관관계뿐 아니라 제3의 변수의 영향을 통제한 후 인과관계를 설명하기 위한 통계분석 방법을 함께 다루었다.
셋째, 통계프로그램 활용 능력의 증진이다. 통계이론에 대한 기초가 충분히 갖추어지면 통계프로그램을 이용한 자료 분석은 어렵지 않다. 저자는 SAS가 기초부터 고급통계를 공부하는 학생들에게 적절한 프로그램이라고 생각하고 있다. 학생들이 이론들을 프로그램을 이용하여 검증할 수 있도록 책에 나온 각종 분석과 그림을 그리기 위해 사용한 SAS코드를 제공하였다. 독자들은 이 책에서 사용한 프로그램 예제들을 활용하여 SAS 프로그램의 기초를 다질 수 있을 것이다. 한편 SPSS를 사용하는 독자들을 위한 별도의 통계프로그램 설명서를 곧 출간한 예정이다.
본서의 학부 및 대학원 석사 수준에서 한 학기동안 강의할 수 있도록 14장으로 구성하였다. 하지만 일부는 학부 학생이 이해하기 쉽지 않은 내용을 담고 있다. 학부생 수준을 넘는 내용의 경우에는 각주에 이를 명기하였다.
본서가 나오기까지는 여러분들의 도움이 컸다. 주말에도 학교에 나가 일을 해야 되는 남편과 아빠를 이해해 준 아내 강금화, 딸 희경, 그리고 아들 석찬이 없었다면 이 책이 나오는 것은 불가능했다. 부족하나마 이 책으로 감사의 마음을 전하고자 한다.
또한 부족한 제자에게 계량분석의 세계를 가르쳐주시고 격려해주신 서울대 행정대학원 노화준, 김병섭, 최종원, 김동욱, 김준기 교수님을 비롯한 여러 은사님들께 깊이 감사를 드린다. KDI에 근무하면서 연구자의 자세를 배울 수 있게 해 주신 KDI의 김재형 박사님과, 서울 시립대의 박현 교수님께도 감사의 뜻을 표하고자 한다. 또한 박사과정에서 항상 지적인 자극을 주시며 격려해주시던 John Mendeloff 교수님과 Louise Comfort 교수님에게도 감사의 뜻을 전하고자 한다. 이 밖에도 많은 선후배 교수님들의 도움이 없었으면 이 책이 나오기는 어려웠을 것이다.
본서의 교정에 큰 도움을 주신 분들께도 감사의 뜻을 표하고자 한다. 먼저 본서를 처음부터 끝까지 읽고 총평을 해준 연세대학교 의학통계학과의 송기준 교수에게 깊은 감사를 드린다. 한국행정연구원의 김성근 박사 역시 본서에 대한 유익한 논평을 해주었다. 서울대 행정대학원 박사과정 조수연, 탁현우, 김대중 학생은 바쁜 와중에도 헌신적으로 원고 교정을 도와주었다. 이들의 도움이 없었다면 이 책의 출간에는 더 많은 시간이 걸렸을 것이다. 또한 원고 오탈자 수정에 큰 도움을 준 연구실의 강세진, 이보라, 김지윤, 이주현, 허민녕, 김현오 학생에게도 감사의 뜻을 표하고자 한다. 수업을 들으며 질문과 제안을 해준 서울대학교 행정대학원 학생들에게도 깊은 고마움을 표하고 싶다. 마지막으로 출판을 흔쾌히 동의해주신 문우사의 김영훈 사장님과 세심한 부분까지 살펴봐주신 김병성 과장님, 그리고 원고의 조판·편집·교정을 맡아주신 우일미디어 직원들에게도 감사의 뜻을 전하고 싶다.
여러분들의 도움에도 불구하고 이 책의 오류는 온전히 저자의 책임을 밝혀두며 궁금한 점이 있는 독자들은 kosnustat@gmail.com으로 이메일을 보내주면 충실하게 답변하고자 한다.
관악 연구실에서
2014년 8월
고길곤

목차

PREFACE 제2판 서문
PREFACE 제1판 서문
NFORMATION 책의 구성과 활용

PART I 자료의 이해와 해석

CHAPTER 01 사회현상과 통계학
1.1 통계학 공부의 필요성
1.2 자료수집과 분석의 목적
1.3 비판적 자료분석 사례
생각해 보기
이 장의 요약

CHAPTER 02 자료의 정리: 기술통계분석
2.1 변수의 측정과 유형
2.2 빈도분포표와 교차분포표
2.3 대표치
2.4 분산도
2.5 분포의 모양: 왜도와 첨도
2.6 극단값과 결측치 처리
2.7 균과 분산 정보의 활용
2.8 그래프를 이용한 기술통계분석: 자료의 시각적 이해
생각해 보기
이 장의 요약
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PART II 확률이론과 통계적 추론의 기초

CHAPTER 03 확률 이론
3.1 확률의 개념
3.2 결합확률, 주변확률, 그리고 조건부확률
3.3 베이즈 정리
3.4 제3의 변률 추정: 심슨의 역설
생각해 보기
이 장의 요약

CHAPTER 04 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수의 개념
4.2 확률분포
4.3 대표적인 이산형 확률분포
4.4 대표적인 연속형 확률분포
4.5 통계프로그램을 이용한 확률, 누적확률, 그리고 분위수 구하기
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리

CHAPTER 05 표본통계량과 확률분포
5.1 표본통계량의 기본 개념
5.2 표본평균의 표본분포: 정규분포와 t-분포
5.3 표본분산의 표본분포: 카이제곱 분포
5.4 표본비율의 표본분포: 정규분포
5.5 표본분산 비율의 표본분포: F-분포
이 장의 요약
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CHAPTER 06 통계적 추론: 점추정과 신뢰구간 추정
6.1 통계적 추정의 기본적인 구조
6.2 점추정과 신뢰구간 추정
6.3 설문조사와 통계학
생각해 보기
이 장의 요약
이 장의 SAS code 정리

CHAPTER 07 통계적 가설검정 I: 단일표본
7.1 가설검정의 원리
7.2 단일표본에 대한 가설검정
이 장의 요약
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CHAPTER 08 통계적 가설검정 II: 두 표본
8.1 모평균의 차이에 대한 검정
8.2 두 모분산의 차이에 대한 검정
8.3 독립인 두 집단의 모비율의 차이에 대한 검정
8.4 동등성 검정(equivalence test)
이 장의 요약
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PART III 변수 간의 관계 분석

CHAPTER 09 범주형 자료의 연관성 분석
9.1 범주형 자료의 연관성 분석
9.2 제3의 변수 통제와 범주형 자료분석
9.3 두 시점에서 반복적으로 측정된 자료분석
이 장의 요약
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CHAPTER 10 상관관계 분석
10.1 공분산
10.2 상관계수의 개념
10.3 상관계수 분석의 기본 절차
10.4 제3의 변수를 고려한 상관계수: 편상관계수와 다중상관계수
10.5 상관분석의 응용: 측정도구의 내적 일관성 측정
이 장의 요약
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CHAPTER 11 분산분석(ANOVA)
11.1 분산분석(Analysis of Variance)의 개요
11.2 일원분산분석의 방법
11.3 이원분산분석의 방법
11.4 다중비교(Multiple Comparison)
11.5 효과크기 분석
생각해 보기
이 장의 요약
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CHAPTER 12 회귀분석이론의 기초
12.1 모집단 회귀모형식의 의미
12.2 회귀계수 추정의 방법
12.3 회귀모형의 적합도 평가
12.4 회귀계수의 분포와 통계적 유의성 검정
12.5 종속변수의 신뢰구간 추정과 예측
이 장의 요약
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CHAPTER 13 다중회귀분석
13.1 다중회귀분석의 기본 개념
13.2 다중회귀모형의 구축과 해석
13.3 다중회귀모형의 구축과 해석: 변수변환의 문제
13.4 독립변수 간의 상대적 중요성 판단
13.5 독립변수 선택 방법
13.6 상관계수와 다중회귀분석
이 장의 요약
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CHAPTER 14 회귀진단
14.1 영향점, 지렛점, 이상점 진단
14.2 오차항의 정규성 가정
14.3 오차항의 등분산성 가정
14.4 오차항의 독립성 가정
14.5 선형성 가정
14.6 독립변수 간의 상관관계에 따른 다중공선성의 문제
14.7 독립변수의 외생성 가정
14.8 종속변수와 독립변수의 무측정오차 가정
이 장의 요약
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REFERENCE 참고문헌
INDEX 찾아보기

저자소개

저자 고길곤(高吉坤) 교수는 연세대학교 응용통계학과를 나와 서울대 행정대학원 석사를 거쳐 미국 Pittsburgh 대학에서 정책학 박사학위를 받았다. National University of Singapore 정치학과에서 가르친 바 있으며 2011년부터 서울대학교 행정대학원에서 계량분석, 조사방법론, 정책평가 등을 가르치고 있다. 『효율성 분석 이론』(문우사) 및 다수의 저서와 논문이 있으며 최근에는 의사결정 이론, 행정윤리 및 철학, 고급계량 방법론을 연구하고 있다.

도서소개

『통계학의 이해와 활용』은 통계 결과를 정확히 해석할 수 있는 설명과 사례를 많이 추가하였다. 유의확률(p-value)을 해석할 때 주의점들이나, 동등성 검정을 통해 귀무가설이 타당한지를 검정하는 내용을 다룬 것은 통계적 가설검정에 대한 독자들의 이해를 높이기 위한 것이다. 또한, 다양한 통계해석의 오류 문제를 소개하면서 통계학이 실생활에서 잘못 활용되고 있는 사례들을 제시하고자 하였다.
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