R과 함께 떠나는 발칙하고도 유쾌한 통계학 여행! 딱딱하고 지루한 통계학 책은 가라! 통계, R, 그리고 영국식 코미디의 기상천외 콜라보! 통계 분야의 초베스트셀러 《Discovering Statistics Using SPSS》 제3판의 기세를 몰아서, 앤디 필드는 제레미 마일스와 팀을 이루어 《앤디 필드의 유쾌한 R 통계학》을 집필했다. 전 세계의 학생들이 앤디 필드의 책들을 사랑하게 된 독특한 성(性)적 유머 코드와 자기 비하 문체는 이 책에서도 여전하다. R은 자료 분석에 사용되는 프리웨어로 계속 발전하고 있고, 유연하며, 무엇보다도 무료다. 이 책은 사회과학 및 행동과학 분야 종사자들에게 인기 있는 R로 통계학을 발견하는 여정을 담고 있다. 그 여정은 기본적인 통계학과 연구 방법의 개념을 설명하는 것으로 시작한다. 다음에는 R 소프트웨어 환경을 살펴보고, 자료의 탐색과 그래프 작성의 중요성을 이야기한다. 그 후에는 책의 나머지 부분의 토대가 되는 통계적 검정 절차들(상관분석, 회귀분석 등)로 나아간다. 그러한 기초 내용을 숙지한 독자는 분산분석 같은 중급 수준의 분석으로 진입한다. 결국에는 다변량분산분석과 다층모형 같은 고급 기법들로 긴 여정을 마친다. 앤디 필드의 다른 책들처럼 이 책도 직설적이고 대담한 문체로 쓰였으며, 혁신적인 구성과 교육학적 접근 방식을 그대로 유지한다. 부록 웹사이트(www.uk.sagepub.com/dsur/)에는 더 많은 것을 배우고자 하는 독자를 위한 보충자료가 올려져 있다. 이해하기 쉽고, 재미있으며, 괴상망측한 실제 연구 사례를 활용하는 이 책은 무료인 R 소프트웨어를 이용해서 통계학을 배우고자 하는 모든 이에게 확실한 필독서가 될 것이다.

CHAPTER 1 사악한 강사가 통계학을 억지로 가르치려는 이유_1
1.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1
1.2 무엇을 해야 하는지 궁금한 독자에게 ① 2
1.3 초기 관측: 설명이 필요한 뭔가를 찾기 ① 4
1.4 이론 생성 및 검증 ① 5
1.5 자료 수집 1: 무엇을 측정할 것인가? ① 8
1.6 자료 수집 2: 어떻게 측정할 것인가? ① 16
1.7 자료 분석 ① 24
이번 장에서 발견한 통계학 ① 37
이번 장에서 발견한 주요 용어 37
똑똑한 알렉스의 과제 38
더 읽을거리 39
흥미로운 실제 연구 39

CHAPTER 2 여러분이 통계학에 관해 알고 싶어 했던 모든 것 (아마도)_41
2.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 41
2.2 통계적 모형의 구축 ① 42
2.3 모집단과 표본 ① 45
2.4 단순한 통계적 모형 몇 가지 ① 46
2.5 자료 이상의 것을 얻으려면 ① 52
2.6 통계적 모형을 이용한 연구 질문 검증 ① 62
이번 장에서 발견한 통계학 ① 75
이번 장에서 발견한 주요 용어 76
똑똑한 알렉스의 과제 76
더 읽을거리 77
흥미로운 실제 연구 77

CHAPTER 3 R 환경_79
3.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 79
3.2 시작하기 전에 ① 80
3.3 R 시작하기 ① 85
3.4 R의 기본적인 사용법 ① 88
3.5 R에 자료 도입하기 ① 102
3.6 R Commander로 자료 입력하기 ① 118
3.7 전용 소프트웨어를 이용한 자료 입력과 편집 ① 121
3.8 자료의 저장 ① 130
3.9 자료의 조작 ③ 132
이번 장에서 발견한 통계학 ① 144
이번 장에서 사용한 R 패키지 144
이번 장에서 사용한 R 함수 144
이번 장에서 발견한 주요 용어 145
똑똑한 알렉스의 과제 145
더 읽을거리 147

CHAPTER 4 그래프를 이용한 자료 탐색_149
4.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 149
4.2 자료 표현의 예술 ① 150
4.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 155
4.4 ggplot2 소개 ① 156
4.5 변수들의 관계를 보여주는 산점도 ① 174
4.6 명백한 문제점을 포착하기에 좋은 히스토그램 ① 181
4.7 상자그림(상자수염도) ① 184
4.8 밀도 그림 ① 189
4.9 평균을 그래프로 그리기 ③ 190
4.10 테마와 옵션 ① 205
이번 장에서 발견한 통계학 ① 207
이번 장에서 사용한 R 패키지 207
이번 장에서 사용한 R 함수 208
이번 장에서 발견한 주요 용어 208
똑똑한 알렉스의 과제 208
더 읽을거리 209
흥미로운 실제 연구 209

CHAPTER 5 자료에 관한 가정_211
5.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 211
5.2 가정이란 무엇인가? ① 212
5.3 모수적 자료의 가정들 ① 213
5.4 이번 장에서 사용하는 R 패키지 ① 214
5.5 정규성 가정 ① 215
5.6 분포의 정규성 검정 ① 231
5.7 분산의 동질성 검정 ① 235
5.8 자료의 문제점 수정 ② 241
이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 257
이번 장에서 사용한 R 패키지 257
이번 장에서 사용한 R 함수 258
이번 장에서 발견한 주요 용어 258
똑똑한 알렉스의 과제 258
더 읽을거리 259

CHAPTER 6 상관_261
6.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 261
6.2 눈으로 관계 파악하기 ① 262
6.3 관계를 측정하는 방법 ① 262
6.4 상관분석을 위한 자료 입력 ① 270
6.5 이변량 상관 ① 271
6.6 편상관 ② 297
6.7 상관계수의 비교 ③ 303
6.8 효과크기 계산 ① 305
6.9 상관분석의 보고 ① 306
이번 장에서 발견한 통계학 ① 308
이번 장에서 사용한 R 패키지 308
이번 장에서 사용한 R 함수 308
이번 장에서 발견한 주요 용어 309
똑똑한 알렉스의 과제 309
더 읽을거리 310
흥미로운 실제 연구 310

CHAPTER 7 회귀_311
7.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 311
7.2 회귀의 소개 ① 312
7.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 321
7.4 R을 이용한 회귀분석 절차 ① 322
7.5 단순회귀의 해석 ① 326
7.6 다중회귀: 기초 ② 330
7.7 회귀모형의 정확도 평가 ② 337
7.8 R Commander와 R을 이용한 다중상관 분석 ② 350
7.9 회귀모형의 정확도 검정 ② 363
7.10 강건한 회귀: 부트스트래핑 ③ 378
7.11 다중회귀의 보고 ② 381
7.12 범주형 예측변수와 다중회귀 ③ 383
이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 391
이번 장에서 사용한 R 패키지 392
이번 장에서 사용한 R 함수 392
이번 장에서 발견한 주요 용어 392
똑똑한 알렉스의 과제 393
더 읽을거리 394
흥미로운 실제 연구 394

CHAPTER 8 로지스틱 회귀_395
8.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 395
8.2 로지스틱 회귀의 배경 ① 396
8.3 로지스틱 회귀에 깔린 원리들 ③ 397
8.4 가정과 잠재적 문제점 ④ 406
8.5 이번 장에서 사용하는 패키지들 ① 411
8.6 이항 로지스틱 회귀: 미끈미끈한 예제 하나 ② 412
8.7 로지스틱 회귀분석 보고 방법 ② 433
8.8 가정 검사: 또 다른 예 ② 434
8.9 여러 범주의 예측: 다항 로지스틱 회귀 ③ 440
이번 장에서 통계에 관해 발견한 것 ① 451
이번 장에서 사용한 R 패키지 452
이번 장에서 사용한 R 함수 452
이번 장에서 발견한 주요 용어 452
똑똑한 알렉스의 과제 452
더 읽을거리 454
흥미로운 실제 연구 454

CHAPTER 9 두 평균의 비교_455
9.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 455
9.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 456
9.3 차이 살펴보기 ① 456
9.4 t 검정 ① 466
9.5 독립 t 검정 ① 471
9.6 종속 t 검정 ① 489
9.7 그룹간 설계 대 반복측정 설계 ① 500
이번 장에서 발견한 통계학 ① 501
이번 장에서 사용한 R 패키지 502
이번 장에서 사용한 R 함수 502
이번 장에서 발견한 주요 용어 502
똑똑한 알렉스의 과제 502
더 읽을거리 503
흥미로운 실제 연구 503

CHAPTER 10 여러 평균의 비교: 분산분석(GLM 1)_505
10.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 505
10.2 분산분석에 깔린 이론 ② 506
10.3 분산분석의 가정들 ③ 522
10.4 계획된 대비 ② 525
10.5 사후 절차 ② 540
10.6 R을 이용한 일원 분산분석 ② 546
10.7 효과크기의 계산 ② 573
10.8 일원 독립 분산분석 결과의 보고 ② 577
이번 장에서 발견한 통계학 ① 579
이번 장에서 사용한 R 패키지 579
이번 장에서 사용한 R 함수 580
이번 장에서 발견한 주요 용어 580
똑똑한 알렉스의 과제 580
더 읽을거리 582
흥미로운 실제 연구 582

CHAPTER 11 공분산분석(GLM 2)_583
11.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 583
11.2 공분산분석(ANCOVA)이란? ② 584
11.3 공분산분석의 가정과 문제점 ③ 586
11.4 R을 이용한 공분산분석 ② 589
11.5 강건한 공분산분석 방법 ③ 610
11.6 효과크기 계산 ② 619
11.7 공분산분석 결과의 보고 ② 623
이번 장에서 발견한 통계학 ② 624
이번 장에서 사용한 R 패키지 625
이번 장에서 사용한 R 함수 625
이번 장에서 발견한 주요 용어 625
똑똑한 알렉스의 과제 625
더 읽을거리 627
흥미로운 실제 연구 627

CHAPTER 12 요인 분산분석(GLM 3)_629
12.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 629
12.2 요인 분산분석(독립설계)의 이론 ② 630
12.3 회귀로서의 요인 분산분석 ③ 631
12.4 이원 분산분석: 무대의 뒤편 ② 638
12.5 R을 이용한 요인 분산분석 ② 645
12.6 상호작용 그래프의 해석 ② 669
12.7 강건한 요인 분산분석 673
12.8 효과크기 계산 ③ 682
12.9 이원 분산분석 결과의 보고 ② 686
이번 장에서 발견한 통계학 ② 688
이번 장에서 사용한 R 패키지 688
이번 장에서 사용한 R 함수 688
이번 장에서 발견한 주요 용어 689
똑똑한 알렉스의 과제 689
더 읽을거리 691
흥미로운 실제 연구 691

CHAPTER 13 반복측정 설계(GLM 4)_693
13.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 693
13.2 반복측정 설계 소개 ② 694
13.3 일원 반복측정 분산분석의 이론 ② 700
13.4 R을 이용한 일원 반복측정 설계 분석 ② 708
13.5 반복측정 설계의 효과크기 계산 ③ 732
13.6 일원 반복측정 분석의 보고 ② 734
13.7 요인 반복측정 설계 ② 735
13.8 요인 반복측정 설계의 효과크기 계산 ② 756
13.9 요인 반복측정 설계의 결과 보고 ② 757
이번 장에서 발견한 통계학 ② 759
이번 장에서 사용한 R 패키지 760
이번 장에서 사용한 R 함수 760
이번 장에서 발견한 주요 용어 760
똑똑한 알렉스의 과제 760
더 읽을거리 762
흥미로운 실제 연구 762

CHAPTER 14 혼합 설계(GLM 5)_763
14.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 763
14.2 혼합 설계 ② 764
14.3 남자와 여자가 연애 상대를 선택하는 기준은? ② 765
14.4 자료 입력과 탐색 ④ 767
14.5 혼합 분산분석 ② 774
14.6 일반선형모형으로서의 혼합 설계 ③ 778
14.7 효과크기 계산 ③ 806
14.8 혼합 분산분석 결과의 보고 ② 807
14.9 강건한 혼합 설계 분석 ③ 810
이번 장에서 발견한 통계학 ② 819
이번 장에서 사용한 R 패키지 819
이번 장에서 사용한 R 함수 820
이번 장에서 발견한 주요 용어 820
똑똑한 알렉스의 과제 820
더 읽을거리 822
흥미로운 실제 연구 822

CHAPTER 15 비모수적 검정_823
15.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 823
15.2 비모수적 검정은 언제 사용할까? ① 824
15.3 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 825
15.4 독립적인 두 조건의 비교: 윌콕슨 순위합 검정 ① 825
15.5 연관된 두 조건의 비교: 윌콕슨 부호순위 검정 ① 840
15.6 여러 독립 그룹의 차이: 크러스컬?월리스 검정 ① 849
15.7 연관된 여러 그룹의 비교: 프리드먼 분산분석 ① 864
이번 장에서 발견한 통계학 ① 872
이번 장에서 사용한 R 패키지 872
이번 장에서 사용한 R 함수 873
이번 장에서 발견한 주요 용어 873
똑똑한 알렉스의 과제 873
더 읽을거리 875
흥미로운 실제 연구 875

CHAPTER 16 다변량분산분석(MANOVA)_877
16.1 이번 장에서 배우는 내용 ② 877
16.2 다변량분산분석은 언제 사용할까? ② 878
16.3 소개: 분산분석과 다변량분산분석의 유사점과 차이점 ② 879
16.4 다변량분산분석의 이론 ③ 881
16.5 다변량분산분석 수행 시 주의할 점 ③ 901
16.6 R을 이용한 다변량분산분석 ② 905
16.7 강건한 다변량분산분석 ③ 922
16.8 다변량분산분석 결과의 보고 ② 928
16.9 다변량분산분석에 대한 후속 분석으로서의 판별분석 ③ 929
16.10 판별분석 결과의 보고 ② 936
16.11 추가 설명 ④ 936
이번 장에서 발견한 통계학 ② 939
이번 장에서 사용한 R 패키지 940
이번 장에서 사용한 R 함수 940
이번 장에서 발견한 주요 용어 940
똑똑한 알렉스의 과제 941
더 읽을거리 942
흥미로운 실제 연구 942

CHAPTER 17 탐색적 인자분석_943
17.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 943
17.2 인자분석은 언제 사용하는가? ② 944
17.3 인자 ② 945
17.4 연구 예제 ② 966
17.5 R Commander를 이용한 인자분석 실행 ① 971
17.6 R을 이용한 인자 분석 실행 ② 971
17.7 인자분석 결과의 보고 ① 1001
17.8 신뢰도분석 ② 1002
17.9 신뢰도분석 결과의 보고 ② 1015
이번 장에서 발견한 통계학 ② 1016
이번 장에서 사용한 R 패키지 1017
이번 장에서 사용한 R 함수 1017
이번 장에서 발견한 주요 용어 1017
똑똑한 알렉스의 과제 1018
더 읽을거리 1018
흥미로운 실제 연구 1020

CHAPTER 18 범주형자료_1021
18.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1021
18.2 이번 장에서 사용하는 패키지 ① 1022
18.3 범주형자료의 분석 ① 1022
18.4 범주형자료 분석의 이론 ① 1023
18.5 카이제곱 검정의 가정들 ① 1028
18.6 R을 이용한 카이제곱 검정 실행 ① 1029
18.7 셋 이상의 범주형변수: 로그선형분석 ③ 1042
18.8 로그선형분석의 가정들 ② 1053
18.9 R을 이용한 로그선형분석 ② 1054
18.10 로그선형분석의 후속 분석 ② 1070
18.11 로그선형분석의 효과크기 ① 1071
18.12 로그선형분석 결과의 보고 ② 1072
이번 장에서 발견한 통계학 ① 1073
이번 장에서 사용한 R 패키지 1073
이번 장에서 사용한 R 함수 1073
이번 장에서 발견한 주요 용어 1074
똑똑한 알렉스의 과제 ③ 1074
더 읽을거리 1075
흥미로운 실제 연구 1076

CHAPTER 19 다층 선형모형_1077
19.1 이번 장에서 배우는 내용 ① 1077
19.2 위계적 자료 ② 1078
19.3 다층 선형모형의 이론 ③ 1084
19.4 다층모형 ④ 1089
19.5 분석 실행 관련 고려사항 ③ 1096
19.6 R을 이용한 다층 분석 ④ 1099
19.7 성장모형 ④ 1123
19.8 다층모형의 보고 ③ 1141
이번 장에서 발견한 통계학 ② 1142
이번 장에서 사용한 R 패키지 1143
이번 장에서 사용한 R 함수 1143
이번 장에서 발견한 주요 용어 1143
똑똑한 알렉스의 과제 1143
더 읽을거리 1144
흥미로운 실제 연구 1144

에필로그: 통계학의 발견 이후의 삶 1145
R 문제해결 1148
용어집 1149
부록 A 1171
A.1 표준 정규분포표 1171
A.2 t 분포 임계값 1176
A.3 F 분포 임계값 1177
A.4 카이제곱 분포 임계값 1181
참고문헌 1182
찾아보기 1191

가설을 검증하려면 변수를 측정해야 한다. 변수(variable)란 변할 수 있는, 또는 상황에 따라 다를 수 있는 것이다. 사람마다 다른 어떤 것(이를테면 IQ, 습성)일 수도 있고 장소에 따라 다르거나(이를테면 실업률) 시간에 따라 다른 것일 수도 있다(이를테면 기분, 수익, 암세포 수 등). 대부분의 가설은 두 가지 변수로 표현할 수 있는데, 하나는 제시된(가설이 제시하는) 원인이고 다른 하나는 제시된 결과이다.
_9쪽그림 5.2에 축제 사흘간의 히스토그램들(자가진단 과제에서 그린)과 그에 해당하는 Q-Q 그림들이 나와 있다. 우선 주목할 것은 첫날(day 1)의 자료가 좀 더 건강해 보인다는 것이다. 이는 §4.7.에서 잘못 입력한 자료점을 제거한 덕분이다. 히스토그램을 보면 실제로 분포가 정규분포에 아주 가깝다. 분포가 거의 대칭이고, 너무 뾰족하거나 평평하지도 않다. 이는 바람직하다. Q-Q 그림에도 이 점이 반영되어 있는데, 자료점들이 ‘이상적인’ 대각선에 아주 가까이 찍혀 있다.
_218쪽로와 그 동료들은 병원 응급실에 와서 배가 너무 아프다고 호소한 50세 남성의 사례를 보고했다. 진단을 해 보니 복막염인 것 같아서 환자의 복부를 X선으로 찍어 보았다. 그런데 X선 사진에는 이상하게도 장어의 형상이 있었다. 알고 보니 환자가 뱀장어를 항문을 통해서 대장에 집어넣었는데, 그 사실을 말하지 않은 것이었다. 논문에 직접 인용되어 있지는 않지만, 의사가 물어보았을 때 아마 “아 뭐, 배가 아픈 것과 별 상관이 없을 것 같아서 이야기하지는 않았는데요. 오늘 아침에 뱀장어를 그 구멍으로 집어넣긴 했어요”라고 대답했을 것 같다. 어쨌거나, 논문에 따르면 환자가 ‘변비를 해결하려고’ 뱀장어를 항문에 넣었다고 인정했다.
_412쪽우선 drink를 보자. 이 예제에는 두 가지 알코올 음료(맥주와 포도주)와 무알코올 음료(생수)가 있다. 영국 정부는 십대의 폭음 파티의 방지에 관심이 있으므로, 당연히 생수를 대조군으로 두어야 마땅하다. 따라서, 첫 대비는 알코올 음료(맥주와 포도주)를 생수(대조군)와 비교해야 한다. 둘째 대비에서는 맥주와 포도주를 비교한다. 즉, 대비 1은 “알코올 음료와 무알코올 음료의 효과가 서로 다른가?”를 묻는 것에 해당하고, 대비 2는 “알코올 음료의 종류에 따라 효과가 서로 다른가?”를 묻는 것에 해당한다. 이러한 대비들을 위한 가중치들이 표 13.5에 나와 있다.
_742쪽원래의 자료에서 각 행은 개별 개체를 대표하고 각 열은 개별 범주형변수를 대표한다. 지금 예에서는 각 행은 각 고양이의 점수들이고 각 열은 Training 변수와 Dance 변수이다. Training 변수가 가질 수 있는 값은 두 가지로, 하나는 먹이를 보상으로 사용했음을 나타내고 다른 하나는 애정표현을 보상으로 사용했음을 나타낸다. Dance 변수가 가질 수 있는 값은 Yes 또는 No인데, 전자는 해당 고양이가 춤을 추었다는(즉, 라인댄스를 배웠다는) 뜻이고 후자는 그렇지 못했다는 뜻이다. 측정한 고양이는 총 200마리이므로, 자료는 총 200행이다. cats.dat 파일에 그러한 자료가 들어 있다. 작업 디렉터리가 적절히 설정된(§3.4.4 참고) 상태에서 다음 명령을 실행하면 이 자료가 R에 적재된다.
_1029쪽

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