R은 처음부터 기존 프로그램들과는 접근방식이 달라 처음에는 무척 낯설다. 벡터와 행렬이라는 선형대수의 기초부터 들고 나와, 곧 바로 사용가능한 프로시저를 제공하는 다른 프로그램들과는 달리 처음에 무엇을 어떻게 해야할지 무척 당혹스럽게 만든다. “reg y x”와 같은 단순한 회귀분석이나 “n(data)”처럼 데이터의 크기를 측정하는 간단한 작업조차 어떻게 실행해야 할지 난감할 뿐이다. 하지만 경험이 쌓일수록 R의 생소한 특성은 오히려 장점으로 다가온다. 무엇보다 통계적 개념과 사고방식이 프로그램의 구조와 일치한다는 점이 매력적이다. 벡터와 행렬을 이용한 통계 연산에서 출발하는 것도 동일한 맥락이다. 데이터의 크기를 측정할 때도 선형대수학적 관점에서 length라는 표현을 사용하며, data[i, j]와 같은 행렬 표기법으로 대부분의 연산과 데이터 접근이 가능하다. 특히 인상적인 것은 함수의 활용이다. 통계분석에서는 동일한 연산 또는 절차가 자주 반복되는데, 이는 함수를 정의하고 다시 이를 apply 계열 함수로 실행하는 방식으로 구현한다. 이 같은 방식은 연구자의 사고 과정과 실제 분석 절차가 매우 유사하게 이어지도록 한다. 예를 들어 “apply(data, 2, mean)”과 같은 간단한 코드로 데이터의 열별 평균을 계산하거나, “tapply(data$value, data$group, sum)”으로 그룹별 합계를 구하는 것처럼 통계적 사고를 자연스럽게 코드로 표현할 수 있다. 더욱 놀라운 것은 R의 그래픽 기능이다. 학술 논문에서 볼 수 있는 고품질의 시각화를 그대로 구현할 수 있으며, ggplot2 패키지는 데이터 시각화의 문법을 제공하여 복잡한 그래프도 체계적으로 작성할 수 있게 한다. 이 모든 기능을 함수로 작성하고, 각 함수의 모든 요소를 사용자가 제어할 수 있다는 점이 R의 큰 장점이다. 전 세계 사용자들의 기여로 발전해 온 R의 독특한 특성과 처음에는 낯설지만 익숙해질수록 드러나는 효율성, 그리고 통계 언어로서의 정체성은 도구가 곧 본질이라는 도재기중(道在器中)의 철학을 연상시킨다. 독자들은 R이라는 잘 갖춰진 도구를 통해 데이터 분석이라는 미지의 영역을 헤쳐나갈 수 있기를 희망한다.

00 초간단 R 설치 01 R 여정의 준비: R 프로그래밍 기초 02 상자에서 공을 뽑기 (1): 대수의 법칙과 통계적 추론 03 상자에서 공을 뽑기 (2): 표본분포와 중심극한정리 04 xy 직선 그리기: 선형모형의 적용과 회귀분석 05 반대 증거 찾기: 가설 검정과 통계적 유의성 06 여러 X로 설명하기: 상호작용과 한계 효과 07 굽은 길 찾아 가기: 비선형회귀와 이분산성 08 내부의 길 탐색하기: 패널데이터 분석 09 갈래 길 선택하기: 이분종속변수 또는 이항선택 모형 10 가야할 길 예측하기: 시계열 데이터 분석 11 내가 그리는 길: R 데이터 시각화

1. 본서는 “R 설치법”을 다루는 첫 장을 제외하고 데이터 분석의 기본 개념을 소개
하는 총 11장으로 구성된다. 각 장은 R을 이용한 데이터 분석의 여정을 자연스럽게 따라가는 방식으로 구성하였다.
2. 각 장을 나아가며 데이터 분석에서 맞닥뜨릴 수 있는 다양한 개념과 원리를 소개
하고, 이를 R을 통해서 이해하고 실제 구현해보는 데 주안점을 두었다. 각 장의 내용은 다시 상세히 소항목으로 구분하였기 때문에 독자들은 바로바로 필요한 내용을 참조할 수 있을 것이다.
3. 본문에는 흐름상 일일이 제시하지는 못했으나, 독자에게 도움이 될 만한 내용을 여백을 활용하여 별도로 주석을 달았다. 이를 통해 데이터 분석의 세부적인 맥락을 보다 깊이 있게 파악할 수 있도록 하였다.
4. 본서에서 제시된 주요 개념과 용어는 책의 끝에 “찾아보기”로 항목화(indexing) 하였
다. 따라서 독자들은 사전과 같이 이 책의 내용을 손쉽게 활용할 수 있을 것이다