이 책은 크게 8장으로 구성되어 있다. 1장은 R에서 데이터를 처리하는 방법에 대한 기초적인 내용을 다루었다. 여기서는 예제를 이해할 수 있는 수준의 방법을 다루었기 때문에 자세한 내용은 “R 프로그래밍”을 참고하기 바란다. 2장은 기술통계학의 기초적인 방법에 대해서 다룬다. 어떻게 보면 수리적인 난이도는 떨어지지만 개인적으로 데이터 분석에서 가장 중요한 방법 중 하나라고 생각한다. 3장부터 5장은 확률분포 기반의 가설검정을 이해하는 일련의 과정에 대한 설명을 제시하였으므로 가급적 순서대로 읽어주길 바란다. 6장 회귀분석과 7장 분산분석은 상호 연관성이 있으므로 함께 읽어주길 바란다. 8장에서는 비모수 통계를 다루었다.

모든 장에는 연습문제를 제시하여 본문의 이해도를 점검할 수 있도록 하였다. 가급적이면 부록의 답안을 활용하지 말고 풀어보기를 바란다. 어떤 문제는 본문의 이론을 확장하여 설명한 부분도 있으니 연습문제를 가볍게 넘겨보지 않기를 부탁한다. 또한 모든 예제 코드와 데이터는 출판사 홈페이지에 게시해 놓았으므로 다운로드하여 활용할 수 있겠지만, 가급적 직접 입력하여 실행해 볼 것을 권장한다.

1장 데이터와 데이터 처리
1.1 데이터
1.2 데이터 처리
연습문제

2장 기술통계
2.1 집계표와 집계 그래프
2.2 대표치
2.3 산포도
2.4 적률
연습문제

3장 확률분포
3.1 확률과 확률분포
3.2 이산확률분포
3.3 연속확률분포
연습문제

4장 표본분포
4.1 모집단과 표본
4.2 확률표본과 표본분포
연습문제

5장 추정과 검정
5.1 추정
5.2 점추정
5.3 구간추정
5.4 표본의 크기 결정
5.5 가설검정
연습문제

6장 회귀분석
6.1 산점도와 상관계수
6.2 단순회귀분석
6.3 중회귀분석
6.4 이상치와 영향치의 검출
연습문제

7장 분산분석
7.1 분산분석의 배경
7.2 일원분산분석
7.3 다중비교
7.4 이원분산분석
7.5 실험계획법
연습문제

8장 비모수적 방법
8.1 일표본 위치문제
8.2 이표본 위치문제
8.3 대응비교
8.4 기타 비모수 검정
연습문제

연습문제 풀이
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