인터넷과 글로벌 네트워크가 일상에 깊이 스며든 지금입니다. 우리는 생활과 업무에서 방대한 정보를 접하며 매일 선택과 판단을 반복합니다. 이러한 결정은 감이나 경험만으로 이루어지기보다 자료를 정리하고 근거를 확인하는 과정을 동반하는 경우가 많습니다. 경쟁 환경에 더 나은 의사결정을 위해서는 기본적인 정보처리 능력과 통계적 이해가 필수입니다. 과거에는 자료가 부족해 주관적 경험에 의존하기 쉬웠습니다. 이제는 기업 데이터는 물론 공개 데이터, 설문, 온라인 행동 데이터 등 다양한 수치 정보가 빠르게 축적되고 있습니다. 이 가운데 의미 있는 정보를 찾아 필요한 형태로 정리하고 해석하지 못하면 합리적인 판단을 내리기 어렵습니다. 또한 엑셀과 SPSS 같은 도구를 활용한 통계 분석은 현장에서 널리 쓰이는 실용적인 방법으로 자리 잡았습니다. 그렇지만 대부분 학생은 아직도 고등학교 1, 2학년 때의 악몽과 같았던 수학공부에서 벗어나지 못하고 있는 게 사실입니다. 통계학 하면 으레 확률, 공식, 수식전개, 증명 등을 연상시키기 때문입니다. 통계학을 전공으로 평생 연구하고자 하는 전문가를 제외한다면, 통계는 단지 의사결정을 위한 지원도구일 뿐입니다. 적절한 통계기법을 적용하고, 그 결과가 의미하는 바를 일상적인 언어로 풀어낼 수 있다면 통계의 역할은 그것으로 충분합니다. 이런 점을 고려해 본서는 통계학을 처음 대하는 학부 학생들의 입문서로 사용할 수 있도록 이론적인 증명과 대부분의 공식도출과정을 생략했습니다. 그 대신 평이한 말로 통계적 기법의 이론적 배경과 적용과정만을 설명하고자 노력했습니다. 또한 예제 위주의 적용방법에 많은 지면을 할애했으며, 부록에 EXCEL의 통계모듈과 IBM SPSS에 대한 간략한 사용방법도 소개했습니다. IBM SPSS는 실제 사회조사분석사 실기시험에서 요구되는 데이터 처리와 분석 능력을 높이는 데 필수적인 도구입니다. 본서의 학습을 통해 자연스럽게 관련 실무 역량을 기를 수 있을 것으로 기대합니다.

chapter 1. 통계의 의의와 목적 제1절 통계의 의의 1. 통계의 목적 2. 통계와 확률 3. 통계와 데이터 제2절 통계처리방법과 통계적 의사결정문제의 유형 1. 통계처리방법의 유형 2. 설문자료의 입력 3. 통계적 문제의 유형 ■ 연습문제 chapter 2. 데이터의 요약과 정리 제1절 수치적 자료의 정리 1. 도수분포표의 작성 2. 히스토그램의 작성 제2절 범주적 자료의 정리 ■ 연습문제 chapter 3. 집중경향치와 산포도 제1절 숫자를 이용한 자료의 요약ㆍ정리방법 제2절 집중경향치의 계산 1. 산술평균 2. 중앙값 3. 최빈값 4. 기하평균 5. 집중경향치의 선택 제3절 산포도 1. 범 위 2. 분산과 표준편차 3. 변동계수 제4절 평균과 표준편차의 적용 1. z값 2. 체비셰프의 정리 ■ 연습문제 chapter 4. 확률의 기초 제1절 확률의 개념 제2절 확률의 계산 제3절 통계적 독립사상과 조건부확률 1. 조건부확률의 계산과정 2. 새로운 정보를 반영한 조건부확률의 수정과정 ■ 연습문제 chapter 5. 확률변수와 확률분포 제1절 확률변수와 확률분포의 개념 1. 확률변수의 정의 2. 확률모형의 개념 3. 확률변수의 기대치와 표준편차 제2절 이항분포 1. 이항확률변수의 개념 2. 이항분포에서의 확률계산 3. 이항분포의 기대치와 분산 제3절 정규분포 1. 정규분포의 특성 2. 정규분포에서의 확률계산 ■ 연습문제 chapter 6. 표본분포 제1절 표본추출과 오류 1. 모집단과 표본 2. 오 류 3. 전문기관의 표본추출법 제2절 표본분포와 중심극한정리 1. 표본분포의 개념 2. 표본평균의 표본분포 3. 중심극한정리 ■ 연습문제 chapter 7. 신뢰구간의 설정 제1절 모집단 표준편차가 알려져 있는 경우의 평균의 신뢰구간 제2절 모집단 표준편차가 알려져 있지 않은 경우의 평균의 신뢰구간 1. t-분포를 이용한 신뢰구간의 설정 2. 오차한계와 표본의 크기 결정 제3절 모집단비율의 신뢰구간과 표본의 크기 결정 1. 모집단비율의 신뢰구간 설정 2. 표본의 크기 ■ 연습문제 chapter 8. 가설의 검정 제1절 가설검정의 의의 제2절 모집단평균의 가설검정 1. 가설검정의 기본절차 2. p값을 이용한 가설의 검정 제3절 평균차이에 관한 가설검정 1. 독립모집단의 경우 2. 대응모집단의 경우 제4절 모집단비율의 검정 ■ 연습문제 chapter 9. 분산분석 제1절 분산분석의 개념 제2절 일원분산분석 1. 변동의 원인별 분해 2. F분포를 이용한 검정 3. 분산분석에서 가설의 검정 절차 제3절 블록을 고려한 분산분석 1. 실험설계에서의 블록의 의의 2. 프로필분석 3. 블록설계하에서의 제곱합분해 제4절 이원분산분석 ■ 연습문제 chapter 10. 상관과 단순회귀분석 제1절 공분산과 상관계수 1. 공분산 2. 상관계수 제2절 단순회귀분석의 구조 1. 회귀모형의 의의 2. 산점도의 활용 3. 회귀식의 도출 제3절 회귀분석에서의 통계적 추론 1. 회귀분석에서의 추론 2. 회귀식의 유의성 검정 3. 제곱합 분해와 분산분석 4. 결정계수의 산출 제4절 회귀계수의 검정과 활용 1. 회귀계수의 통계적 검정 2. 예측시의 주의사항 [보 론] 스피어만의 순위상관계수 ■ 연습문제 chapter 11. 다중회귀분석 제1절 다중회귀모형의 구조와 분석결과의 해석 1. 다중회귀모형의 구조 2. 엑셀분석결과의 해석 제2절 다중회귀분석의 활용 1. 범주적 자료의 분석 2. 베타계수의 추정 3. 회귀분석 적용상의 주의점 ■ 연습문제 chapter 12. 카이제곱 검정 제1절 세 개 이상의 모집단비율의 비교 제2절 독립성 검정 제3절 동질성 검정 제4절 적합성 검정 ■ 연습문제 □ 부록 부록Ⅰ. EXCEL 활용의 예 부록Ⅱ. SPSS 활용의 예 부록Ⅲ. 연습문제 풀이 부 표 찾아보기

데이터가 쏟아지고 있다. 중요한 것은 ‘더 많이 아는 것’이 아니라 ‘제대로 읽고, 설명하고, 활용하는 것’이다. 이제 의사결정은 감과 경험만으로 완성되지 않게 됐다. 자료를 정리해 패턴을 찾고, 근거를 확인해 선택을 뒷받침하는 과정이 중요해졌다. 문제는 데이터가 늘어날수록 오히려 판단이 어려워진다는 것이다. 필요한 정보를 골라내고 해석하는 힘이 없다면, 숫자는 도움이 아니라 부담이 된다. 통계는 이 부담을 줄여주는 실용적 언어이다. 그러나 많은 학습자에게 통계는 여전히 어렵게 느껴진다. 확률, 공식, 증명부터 떠올리며 시작도 전에 멈추곤 한다. 이 책은 이러한 문제로 출발한다. 통계학을 처음 접하는 학부생도 부담 없이 읽을 수 있도록 하는 데 목적이 있다. 이론적 증명과 복잡한 공식 도출 과정은 과감히 생략하고, 통계 기법이 왜 필요한지와 어떻게 활용되는지를 중심으로 설명한다. 수식을 이해하는 데서 멈추는 것이 아니라, 실제 상황에서 통계를 어떻게 적용하고 해석해야 하는지를 자연스럽게 익히도록 구성한 것도 이 책의 특징이다. 또한 본서는 예제 중심의 구성으로 독자의 이해를 돕는다. 다양한 사례를 통해 통계 기법을 직접 적용해 보고 결과를 해석하는 과정을 제시한다. 통계를 ‘배우는 대상’이 아니라 ‘활용하는 도구’로 이해하도록 한다. 부록에서는 EXCEL의 통계 기능과 IBM SPSS의 기본 사용법이 간략히 정리되어있다. 특히 SPSS는 실제 사회조사분석사 실기시험을 비롯해 다양한 실무 현장에서 요구되는 데이터 처리와 분석 능력을 기르는 데 중요한 도구이다. 본서는 통계를 낯설게 느끼는 독자도 적용과 해석의 흐름을 따라올 수 있도록 구성되어 있다. 기본 개념부터 도구 활용, 결과 해석까지를 자연스럽게 연결해 익히도록 돕는다.