"논문에 통계 분석이 필요하다고 하는데, 어떻게 해야 하지?" 대학원 과제나 학위 논문을 준비하며 이런 막막함을 느껴본 적이 있으신가요? 통계를 전공하지 않았고, SPSS나 R 같은 복잡한 프로그램이 부담스러워 통계 분석을 미뤄 온 분들도 많을 것입니다. 이 책은 바로 그런 고민에서 출발했습니다. 전문가가 아니어도, 프로그램 설치나 비용 부담 없이 논문에 필요한 통계 분석을 직접 수행할 수 있도록 돕습니다. 책에서 소개하는 iSTAT은 웹 기반 통계 분석 도구입니다. 회원 가입만 하면 브라우저에서 바로 사용할 수 있고, 코딩 없이 클릭 몇 번으로 분석이 가능합니다. 내장된 예제 데이터로 즉시 실습할 수 있으며, AI 분석 보고서가 결과 해석을 도와줍니다. 분석 결과는 워드 파일로 다운로드해 논문에 바로 활용할 수 있습니다. 이 책은 통계의 기본 개념부터 t-검정, ANOVA, 회귀분석 등 주요 분석 기법을 iSTAT 실습과 함께 단계별로 안내합니다. 다양한 예제 데이터로 직접 따라 하며 익히고, 실제 논문에 통계 결과를 제시하는 방법까지 배울 수 있습니다. 통계를 처음 접하는 분들에게는 든든한 입문서가, 논문을 준비하는 분들에게는 실전 가이드가 되기를 바랍니다.

제1부. 통계의 기초 이론과 개념 1장. 통계학이란? 1.1 왜 통계를 배워야 할까? 1.2 데이터를 정리하고 해석하기: 기술통계와 추론통계 2장. 모집단과 표본 2.1 전체와 일부: 모집단과 표본의 이해 2.2 제대로 된 표본 뽑기: 표본추출과 대표성 3장. 데이터 분석의 첫걸음 3.1 데이터의 유형과 특성 3.2 데이터의 분포와 시각화 3.3 대푯값과 산포도: 평균, 중앙값, 표준편차 등 제2부. 확률과 추론통계 제4장. 불확실성을 다루는 방법: 확률의 이해 4.1 확률로 표현하는 변수들: 확률변수와 분포 4.2 데이터의 중심과 퍼짐 정도: 기댓값과 분산 4.3 두 변수 간의 관계 파악하기: 이변량 확률분포와 공분산 4.4 주요 분포들: 정규분포, t 분포, 카이제곱분포, F 분포 제5장. 가설검정의 이해 5.1 추론통계란? 5.2 표본오차와 신뢰구간 5.3 가설검정의 원리 5.4 제1종 오류와 제2종 오류 제3부. 다양한 통계분석 방법 6장. 그룹 간 차이 검증하기 6.1 한 그룹의 평균 확인하기: 단일표본 t-검정 6.2 두 그룹 비교하기: 독립표본 t-검정 6.3 같은 그룹 전후 비교하기: 대응표본 t-검정 6.4 여러 그룹 한 번에 비교하기: 일원분산분석(One-Way ANOVA) 6.5 두 가지 요인의 영향 살펴보기: 이원분산분석 (Two-Way ANOVA) 6.6 범주형 데이터의 관계 분석: 카이제곱 검정 7장. 변수 간 관계 파악하기 7.1 두 변수의 관계 확인하기: 상관분석 7.2 관계의 강도 측정하기: 상관계수 분석 7.3 한 변수로 다른 변수 예측하기: 단순회귀분석 8장. 복잡한 관계 분석하기 8.1 여러 요인을 동시에 고려하기: 다중회귀분석 8.2 범주형 변수 활용하기: 더미변수의 이해 8.3 곡선 관계 다루기: 비선형 회귀 8.4 다른 조건 같게 만들어 비교하기: 공분산분석 8.5 합격/불합격 확률 예측하기: 로지스틱 회귀 제4부. 고급 분석과 논문 작성 9장. 상관과 인과의 구분 9.1 회귀분석으로 인과를 주장할 수 있는가? 9.2 주요 인과 추론 기법 10장. 연구에서 활용하는 추가 분석 기법들 10.1 데이터 차원 축소: 주성분 분석 10.2 변수들의 잠재요인 탐색: 요인분석 10.3 척도의 신뢰도 평가: 크론바흐 알파 11장. 논문에 통계 결과 제시하기 11.1 통계 결과를 효과적으로 논문에 제시하는 방법 Appendix A: 통계표 Appendix B: 수학적 배경 및 증명 연습문제 풀이 찾아보기