들어가는 말

제1장 정의와 기본 개념
1. 표본 대 모집단
2. 기술통계
3. 표본통계량과 모수
4. 상대적 위치를 나타내는 기술통계
5. 자료의 시각화
6. 두 분포 비교하기
7. 정규분포
8. 분포의 정규성 확인하기
9. 정리하면서

제2장 추측통계
1. 무작위 표본추출과 표집분포
2. 검정통계량 이해하기
3. 효과크기 대 표본크기
4. 추측통계
5. 정리하면서

제3장 통계적 사고
1. 불확실성 이해하기
2. 연구설계
3. α, β, 검정력
4. 빅데이터를 활용한 연구에 대한 시사점
5. 유의수준 선택하기
6. 현대 통계학의 간단한 역사
7. 정리하면서

제4장 통계는 실생활에서 어떻게 적용되는가?
1. 투자 결정
2. 여론조사
3. 경제학 연구
4. 의학 연구
5. 경제 및 비즈니스 예측
6. 주식 거래 및 포트폴리오 선택
7. 위험 관리
8. 정리하면서

제5장 통계의 잘못된 해석
1. 통계적 유의성에 대한 착각
2. 빅데이터의 자만: 중심극한정리가 잘못된 해석일까?
3. 표본추출의 편향
4. 체리피킹
5. 상관관계이지 인과관계가 아니다
6. 통계적 유의성에 대한 반성
7. 잘못된 시각화

나가는 말
저자소개
참고문헌
주석