R가 SPSS를 대체하는 통계 프로그램으로 떠오른 까닭은 뭔가? 다양한 연구 분야를 포괄하는 범용성 때문이다. 어느 분야에서 활용되나? 통계학, 전산학, 수학, 물리학, 생물학 등 거의 모든 학문 분과에서 사용된다. 사회과학 연구자가 R에 익숙해지려면? 인터넷에 공유된 오픈 소스를 따와 자신의 연구에 직접 적용해 보는 방법이 최선이다. R을 이용해 사회과학 연구를 진행해 온 저자가 R의 기본기를 정리했다. R 프로그램의 활용이 쉬워진다.
사회과학 연구자의 입장에서 R프로그래밍의 기초 문법을 정리했다. 기본적인 R프로그래밍 명령어를 소개하고, 실제 통계 분석 과정에서 이를 어떻게 활용해야 하는지 설명한다. 프로그래밍 명령어 텍스트와 함께 그 결과 화면을 그림으로 실어 이해도를 높혔다. 책의 예제를 차근차근 따라하다 보면 어느새 R프로그램의 기초를 탄탄하게 다질 수 있을 것이다.

1부 들어가면서

01 사회과학자는 왜 프로그래밍을 배워야 하는가?
02 언어 학습으로서 R프로그래밍
03 예술 작업으로서 R프로그래밍
04 객체 지향 프로그래밍
05 R프로그래밍을 위한 마음가짐
06 R프로그램 설치

2부 데이터 관리

07 데이터란
08 데이터 입력하기와 불러오기
데이터의 직접입력
외부 데이터 불러오기
09 데이터의 통합과 분석
10 데이터 관리: 요점 정리

3부 데이터 사전처리

11 데이터 중 일부만 골라내기
데이터 중 일부 변수 취하기
데이터 중 일부 사례만 취하기
집단수준의 통계치로 집산된 데이터세트
12 변수 관리
결측값 처리
역코딩하기
리코딩하기
요인으로 전환

4부 통계분석

13 R프로그래밍을 통한 확률분포 학습
사회과학에서 자주 등장하는 확률분포
R프로그래밍으로 살펴본 중심극한정리
14 단일변량 기술통계분석
변수의 기초 정보
변수의 중심치 관련 통곗값
변수의 변이 관련 통곗값
15 다변량 추리통계분석
t-검증
카이제곱 검증
상관관계 분석
분산분석
다변량 일반회귀분석
로지스틱 회귀분석
신뢰도 분석
주성분 분석과 탐색적 인자분석

5부 기초편을 넘어

16 기초가 가장 중요하다
17 응용편과 고급편: 간단한 소개