이 책은 다음과 같은 내용을 담고 있습니다.

과학철학과 데이터
R 운용 기초
일변인 분석과 시각화
기술 통계
추론 통계 이론
가설 검증의 원리
카이제곱 검증의 원리
t/z 검증의 원리
상관관계의 원리
회귀 분석의 원리
ANOVA의 원리
가설 검증의 한계와 윤리
이 책을 통해 독자들은 통계학의 기초를 다지고, R을 활용하여 데이터를 분석하는 능력을 키울 수 있습니다.

통계학은 어려운 학문이지만, 이 책은 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 다양한 예시와 그림을 제공합니다. 또한, R을 처음 접하는 독자들도 쉽게 따라 할 수 있도록 친절한 설명과 함께 실습 예제를 제공합니다.

제1장 과학철학과 데이터
■ 개요 | 6p
■ 과학철학과 가설 검증의 논리 | 11p
■ 이론과 가설 | 15p

제2장 R운용 기초
■ R과 R Studio | 23p
■ 벡터의 종류 | 32p
■ 벡터의 생성 | 37p
■ 데이터 저장 및 불러오기 | 51p

제3장 일변인 분석과 시각화
■ 중심성과 분산성 | 59p
■ 일변인 시각화 | 63p
■ R을 활용한 데이터 탐사 및 시각화 | 65p

제4장 기술통계
■ 변인 간 관계탐색 및 다변량 시각화 | 81p
■ R을 활용한 데이터 탐사 및 시각화 | 85p

제5장 추론통계 이론
■ 추론통계의 원리 | 134p
■ 중심극한정리(Central Limit Theorem(CLT) | 140p
■ 신뢰구간(Confidence intervals) | 142p

제6장 가설 검증의 원리
■ 가설의 종류 | 166p
■ p값의 정의와 통계적 유의미성 | 168p
■ 통계적 판단의 오류 | 174p
■ R을 활용한 가설 검증 및 결과 해석 | 175p

제7장 카이제곱(x2)검증의 원리
■ 독립사건의 정의 | 190p
■ AND Rule과 OR Rule | 192p
■ 카이제곱 검증의 원리 | 194p
■ R을 활용한 가설 검증 및 결과 해석 | 200p

제8장 t/z 검증의 원리
■ 시그널(signal)과 노이즈(Noise) | 217p
■ 두 그룹이 서로 다른 경우 | 219p
■ 두 그룹이 서로 쌍으로 묶인 경우 | 226p
■ R을 활용한 가설 검증 및 결과 해석 | 231p

제9장 상관관계(r)의 원리
■ 선형관계 패턴 파악하기(Scatter plot) | 252p
■ 분산(Variance)과 공분산(Covariance) | 255p
■ 공분산(Covariance)과 상관관계(Correlation, r) | 262p
■ R을 활용한 데이터 분석 및 결과 해석

제10장 회귀분석의 원리
■ 에러량 비교하기(TSS, SSE) | 275p
■ 기울기의 의마와 가설 검증 | 283p
■ 단순회귀분석과 다중회귀분석 | 286p
■ R을 활용한 가설 검증 및 결과 해석 | 288p

제11장 ANOVA의 원리
■ 에러의 종류(TSS, BSS, WSS) | 304p
■ F-값의 의미와 가설 검증 | 310p
■ 주효과와 상호작용 | 315p
■ R을 활용한 가설 검증 및 결과 해석 | 318p

제12장 가설 검증의 한계와 윤리
■ 연구설계, 데이터 분석, 결과 작성 시 유의 사항 | 335p
■ HARKing | 341p
■ NHST의 한계와 대안 | 345p