통계분석의 기본인 기술통계량을 마스터하기 위한 지침서!
저자가 이 책을 발간한 이유는 더 이상 통계용어로 인해 회의 중 화가 나는 직장인도, 논문을 읽다가 이해를 못 해 당황하는 연구자도, 과제를 수행하지 못하는 대학(원)생도 없도록!하기 위해서다.
기술통계분석은 데이터를 파악하고 정리하여 제시할 때 필수로 수반되는 통계분석 과정이다.
또한 기술통계분석은 다양한 통계분석의 기본이 되는데, 통계적 추론(statistical inference), 회귀분석(regression analysis), 빈도분석(frequency analysis), 상관분석(Correlation analysis) 등에 기반분석으로서 활용된다.
따라서 통계의 기본기를 다지고자 한다면 기술통계량을 공부하면 된다. 특히 수치가 자주 등장하는 미팅을 하거나, 분석 프로젝트에 참여하거나, 혹은 학부(혹은 대학원생)이 교수님이 주신 과제수행 및 논문집필을 하는 경우에는 반드시 기술통계량을 알아야 한다.
기숱통계량을 완벽히 공부해두면 통계에 대한 두려움이 사라지는 마법을 경험할 수 있다.

Ⅰ. 기술통계
1. 기술통계학의 정의
2. 기술통계량의 정의
Ⅱ. 기술통계량의 총 4가지 분류
1. 중심위치에 대한 측도
① 산술평균(arithmetic mean; AM)
② 중앙값(median),
③ 절사평균(trimmed mean)
④ 가중평균(Weighted mean),
⑤ 최빈값(mode)
⑥ 기하평균(geometric mean; GM)
2. 산포에 대한 측도
① 최댓값(Maximum, max), ② 최솟값(Minimum, min)
③ 모분산(Population Variance), 모표준편차(Population Standard deviation)
④ 표본분산(Sample Variance), 표본표준편차(Sample Standard deviation)
⑤ 표준오차(Standard Error)
⑥ 변동계수(Coefficient of variation, CV)
⑦ 범위(Range)
⑧ 사분위수범위(Interquartile range, IQR)
3. 상대적 위치에 대한 측도
① 백분위수(percentiles)
② Z점수(Z score) & T점수(T score)
4. 분포의 형태를 나타내는 측도
① 왜도(skewness), ② 첨도(kurtosis)
Ⅲ. 기술통계량 [활용편1]
1. iris dataset 소개
2. iris dataset을 활용한 기술통계량 산출
?summary, describe, summaryBy, describeBy, aggregate function 이용
3. iris dataset을 활용한 다양한 table function 실습
?table, prop.table, margin.table, addmargins, CrossTable function 이용
4. iris dataset을 활용한 시각화(Visualization)
Ⅳ. 기술통계량 [활용편2]
1. Cars93 dataset 소개
2. Cars93 dataset을 활용한 다양한 table function 실습
?table, prop.table, margin.table, addmargins, CrossTable function 이용
3. 보고서용 기술통계량 테이블 생성
?CreateTableOne, table1 function 이용
Ⅴ. 부록
1. 기술통계와 관련된 R functions one-page정리
2. R code Answer
3. 척도(scale)에 관하여
4. 정규분포와 관련된 R의 function들에 관하여