이 교재에서는 바이오통계학의 기본 개념을 개론 수준에서 소개하고, R을 이용하여 간단한 예제 데이터에 통계 분석 방법을 적용해 보는 실습을 제공한다.
이 교재는 제1장~제9장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 통계학의 가장 기본 개념인 모집단, 표본, 모수, 통계량의 개념을 알아보고 데이터를 수치와 그래프로 요약하는 방법을 살펴본다. 제2장에서는 통계 모형을 이해하기 위해 알아야 하는 확률과 확률분포의 개념을 학습한다. 제3장에서는 통계적 추정과 가설검정의 개념을 알아보고, 그룹이 하나일 때 가설검정과 추정에 대해 살펴본다. 제4장에서는 두 그룹 이상에서 연속형 데이터를 비교하는 방법을 알아보고, 제5장에서는 범주형 데이터를 비교하는 방법을 알아본다. 제6장에서는 선형회귀분석에 대해 알아보고, 제7장에서는 진단 검사의 평가 방법에 대해 살펴본다. 그리고 제8장에서 로지스틱 회귀분석을 학습하고, 제9장에서는 생존분석에 대해서 알아본다.

서울대학교 자연과학대학 통계학과(이학사) 및 수학과(이학사)
미국 University of North Carolina at Chapel Hill, 통계·운용과학과(통계학박사)
미국 University of Chicago 건강의학과 연구교수
미국 University of Pittsburgh 의학과 조교수, 부교수
서울아산병원 울산의대 의학통계학과 연구부교수
현재 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계·데이터과학과 교수

CHAPTER 1 통계학의 기본 개념과 데이터 요약
1. 통계학의 기본 개념
2. 예제 데이터: 췌장암 환자 데이터
3. R과 RStudio
4. 데이터 요약

CHAPTER 2 확률과 확률분포
1. 확 률
2. 확률변수와 확률분포
3. 대표적인 확률분포

CHAPTER 3 통계적 추정과 가설검정
1. 표본분포와 중심극한정리
2. 추 정
3. 가설검정

CHAPTER 4 연속형 데이터의 비교
1. 두 그룹의 비교
2. 3개 이상 그룹의 비교
3. 짝 지어진 데이터의 비교

CHAPTER 5 범주형 데이터의 비교
1. 분할표와 상대위험도, 오즈비
2. 그룹 간의 비교
3. 짝 지어진 데이터의 비교

CHAPTER 6 선형회귀분석
1. 상관계수
2. 단순선형회귀분석
3. 중선형회귀분석
4. 회귀분석에서의 추론
5. 잔차분석
6. 기타 고려사항

CHAPTER 7 진단 검사의 평가
1. 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도
2. ROC 곡선

CHAPTER 8 로지스틱 회귀분석
1. 로지스틱 회귀모형
2. 회귀계수와 오즈비
3. 예 측
4. 모형 진단
5. 기타 고려사항

CHAPTER 9 생존분석
1. 생존분석의 기본 개념
2. 카플란-마이어 곡선
3. 로그 순위 검정
4. 콕스 비례 위험 모형