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누워서 읽어도 좋을 만큼 누구나 쉽게 시작하고,
블랙홀처럼 빠져드는 통계학 이야기

통계학은 현대인의 필수 교양 지식입니다. 그런 만큼 통계학에 대한 중요성과 관심은 날로 커져가지만, 수학이라는 벽에 부딪혀 접근하기가 쉽지 않습니다. 하지만 이 책을 손에 들었다면 더 이상 걱정할 필요가 없습니다. 다양한 형태의 도식화, 수학적 접근의 최소화, 통계 이론에 활용 사례를 더해 가장 쉬운 통계학 책이라 할 수 있습니다.

0장 프롤로그 : 통계학을 공부하기 전에
0-1 통계학이란 도대체 뭘까요?
0-2 일상생활은 통계 투성이
[칼럼] 이 세상의 세 가지 거짓말
0-3 세상 일의 대부분은 통계학이에요
0-4 통계학을 배우면 세상이 변하고 인생이 변합니다
0-5 여러분은 통계를 내는 사람인가요, 통계를 보는 사람인가요?
[칼럼] 잘못된 통계는 사라지지 않습니다
0-6 어려운 계산은 컴퓨터에 맡깁시다
[칼럼] 기원전부터 시작된 통계의 역사
0-7 여러분의 통계 센스는 어느 정도인가요?
[칼럼] 통계를 잘 못하는 원인이 여러분에게 있는 건 아니에요

1장 통계학의 기본 : 자료 정리
1-1 생생한 데이터는 통계학의 생명입니다 : ‘개표 데이터’의 중요성
[칼럼] 1차 데이터와 2차 데이터, 공개 데이터와 비공개 데이터
1-2 데이터의 종류는 다양합니다 : 양적 데이터와 질적 데이터
[칼럼] 질적 데이터와 양적 데이터의 세부 분류
1-3 자료를 표로 정리합니다 : 데이터 정리의 기본
1-4 표를 그래프로 만듭니다 : 히스토그램과 도수분포곡선
[칼럼] 계급의 구간폭을 줄여나가면 그래프가 사라집니다?
1-5 여러 가지 그래프 : 막대 그래프, 원 그래프, 꺾은선 그래프 등
1-6 분포의 특징을 수치로 나타냅니다 : 대푯값과 산포도
[칼럼] 첨도와 왜도
1-7 학급의 평균 점수는 바로 평균값
1-8 분포의 한가운데가 바로 중앙값
1-9 가장 많은 데이터가 최빈값
1-10 평균값, 중앙값, 최빈값과 그래프
[칼럼] L자형 분포의 평균값, 중앙값, 최빈값
1-11 분포가 퍼진 정도를 수치로 나타냅니다
[칼럼] 사분위수편차(quartile deviation)
1-12 통계학에서 매우 중요한 분산
[칼럼] 분산은 단위에 따라 변화합니다
1-13 분산의 분신, 표준편차
[칼럼] 수학에서 다루기 쉬운 산포도는 뭘까요?
1-14 표준화로 동일 규격을 만듭니다
1-15 편찻값도 표준화한 것입니다
[칼럼] 편찻값을 좋아하는 선생님
1-16 수명의 표준편차와 편찻값을 구해봅시다


2장 확률의 개념 : 추측통계학을 지탱하는 도구
2-1 확률은 추측통계학의 기본
[칼럼] 추측통계는 임의추출이 기본이지만
2-2 임의의 세계를 살펴봅시다
[칼럼] 엑셀로 임의의 점 체험하기
2-3 실감할 수 있는 통계적 확률
[칼럼] 압정 바늘이 위를 향하는 통계적 확률
2-4 머리로 생각하는 수학적 확률
[칼럼] 주사위와 확률
2-5 확률변수에 익숙해집시다
2-6 상대도수분포에서 확률분포로
2-7 확률변수의 평균값, 분산, 표준편차
2-8 정규분포는 확률분포의 여왕
[칼럼] 정규분포의 확률과 표준편차 σ
2-9 무작위 추출은 추측통계학의 생명
[칼럼] RDD 방식
2-10 다시 넣을 건가요, 다시 넣지 않을건가요? : 복원추출과 비복원추출
[칼럼] 표본을 꺼내는 방법의 총수는 얼마일까요?
2-11 모집단분포와 표본분포
2-12 표본평균의 분포는 정규분포 : 중심극한정리
[칼럼] 가위바위보 분포와 사다리타기 분포를 살펴봅시다

3장 통계적 추정 : 하나를 들으면 주면 열을 압니다
3-1 통계적 추정이란 무엇일까요?
3-2 딱 하나의 수치로 알아맞힙니다 : 점추정
[칼럼] 국정 지지율은 언론에 따라 이렇게 다양합니다
3-3 여유를 두어 알아맞힙니다 : 구간추정
3-4 구간추정 공식을 유도합시다 : 중심극한정리
3-5 신뢰도의 의미를 바르게 이해합시다 : 신뢰도 95%, 99%
3-6 추정량에는 불편성이 필요합니다
[칼럼] 불편성, 일치성, 유효성
3-7 변수지만 자유롭게 변화할 수 없어요 : 자유도
3-8 100명의 비상금으로 전체 추정하기 : 대표본의 경우-실용적인 추정(1)
3-9 10명의 신장으로 전체 추정하기 : 소표본의 경우-실용적인 추정(2)
3-10 국정 지지율 구간추정하기 : 실용적인 추정(3)
3-11 금단의 추정 : 신의 눈으로 하는 추정 놀이

4장 통계적 검정 : 가설에 이의를 제기합니다
4-1 통계적 검정이란 무엇인가요?
4-2 기각역은 가설의 쓰레기통입니다
[칼럼] 검정의 기초는 확률분포
4-3 부주의한 실수와 어리석은 실수 : 두 가지 검정 오류
4-4 검정 절차는 기계적입니다
[칼럼] 여러 가지 동전
4-5 100명의 신장으로 모평균 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(1)
4-6 10명의 인터넷 이용 시간으로 모평균 검정하기 : 소표본의 경우-실용적인 검정(2)
[칼럼] 스튜던트의 t분포
4-7 100명의 흡연율로 모비율 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(3)
4-8 금단의 검정 놀이 : 신의 입장에서 검정을 시도합시다
[칼럼] 분산분석이란

5장 데이터의 상관분석 : 두 가지 변량의 친밀도가 보입니다
5-1 2변량의 관계를 시각화합니다 : 상관도(산점도)
[칼럼] 가짜 상관관계란
5-2 2변량의 상관관계를 양과 음으로 판단합니다 : 공분산
5-3 상관의 정도를 -1 이상 1 이하로 나타냅니다 : 상관계수
5-4 2변량의 관계를 표로 시각화합니다 : 교차 집계표
[칼럼] 복수의 변량을 동시에 분석하는 다변량 분석

6장 회귀분석 : 자료 예측은 비즈니스에서 빼놓을 수 없습니다
6-1 광고비로 매출액을 예측합니다 : 단순회귀분석
6-2 예측의 정확도 : 결정계수
6-3 광고비와 영업 사원의 수로 매출액을 예측합니다 : 중회귀분석
[칼럼] ‘회귀’라는 용어가 사용된 이유는?
6-4 경영자 입장에서 가맹점을 분석합니다 : 회귀분석의 응용
[칼럼] 자유도 조정 후의 결정계수

7장 베이즈 통계학 : 두 번 일어난 일은 세 번도 일어날 수 있습니다
7-1 확률을 융통성 있게 생각합시다
[칼럼] 콜모고로프(Kolmogorov)의 확률 공리
7-2 확률에서 사용되는 기호와 용어
7-3 옛날에 한 목사님이 생각해낸 대단한 정리 : 베이즈 정리
[칼럼] 토머스 베이즈
7-4 경험에 따라 확률이 매번 변합니다 : 모수는 변수
7-5 베이즈 통계의 친근한 응용 : 베이즈 필터
[칼럼] 물 만난 물고기


부록 1 0장 통계 퀴즈 답
부록 2 LINEST 함수 사용 방법
부록 3 여러 가지 확률분포
부록 4 순열과 조합
부록 5 독립시행
부록 6 중심극한정리
부록 7 베이즈 정리를 사용한 7-4절의 동전 확률 계산 방법
부록 8 엑셀 추가 기능에 [데이터 분석] 추가하기
부록 9 1-3절의 [퀴즈] 해답

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