직관 으로 이해 하 는 의학 통계학 - 통계 적 사고 를 위한 비 수학 적 가이드 Intuitive Biostatistics : A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking 
 9791155900598 
 Hardcover l 515 page 
 ￦ 45 , 000 원 적립금 : 900 원 ( 2 %) 
 단 하나 의 통계학 책 만 읽 어야 한다면 어떤 책 을 추천 해 주 실 수 있 나요 ? 
 이 책 을 알 게 된 것 은 2014 년 이 었 습니다 . 인하 대학교 황 승식 교수 님 강의 를 듣 던 중 , 강의 끝 에 교수 님 께서 가장 많이 받 는 질문 이 라며 그 에 대한 답 으로 추천 하 신 게 이 책 입니다 . 저 는 책 을 바로 사 서 읽 기 시작 했 고 , 기존 다른 통계 책 들 과 는 사뭇 다른 참신 한 내용 에 감탄 했 습니다 . 특히 저자 도 강조 하 는 ‘ 빠지 기 쉬운 통계학 함정 ’ 에 대한 내용 은 , 그동안 개인 적 으로 궁금 했 던 점 을 재미있 게 풀어낸 이 책 의 정수 라 할 만 합니다 . 
 통계 적 이해 능력 ( statistical literacy ) 이 점점 중요 해 지 고 있 습니다 . 시민 권 을 얻 기 위해 읽 고 쓰 는 능력 이 중요 한 만큼 미래 에 는 통계 적 사고 가 중요 해질 것 이 라는 H . G . Wells 의 말 을 굳이 빌리 지 않 더라도 , 무 질서 한 듯 보이 는 현상 에서 규칙 을 발견 하 고 , 그 규칙 을 설명 하 는 모형 을 고안 한 후 , 그 모형 의 유효 성 을 검증 하 는 통계 적 사고 는 자연 과학 을 이해 할 때 뿐 만 아니 라 복잡 한 사회 현상 을 이해 하 는 데 도 점점 더 중요 한 것 으로 여겨 지 고 있 습니다 . 
 또한 , 날 마다 방대 하 게 수집 되 는 자료 를 컴퓨터 로 분석 하 는 것 이 가능 한 빅 데이터 시대 를 맞이 하 게 되 면서 , 분석 자료 를 적절 하 게 해석 해 결과 를 제공 하 는 기술 통계 ( descriptive analysis ) 분야 에서 통계 이해 능력 은 필수 적 인 항목 이 되 었 다 해도 과언 이 아닙니다 . 
 이 책 의 저자 는 통계학 에 는 P ＜ 0 . 05 로 대변 되 는 통계 적 유효 성 이외 에 도 무궁무진 한 이야깃거리 가 있 다고 강조 합니다 . 그리고 그 이야기 를 가능 하 면 복잡 한 수학 공식 없이 쉽 게 말 로 풀 어 독자 로 하여금 이 를 직관 적 으로 이해 하 도록 유도 합니다 . 이 책 으로 통계 공부 를 시작 하 는 분 들 은 분명 여타 통계서 적 과 는 다른 , 통계학 의 흥미 롭 고 풍성 한 부분 과 만나 게 되 실 겁니다 . 
 가능 한 한 쉽 게 읽히 도록 내용 을 풀어쓰 려고 애썼으나 , 기술 적 인 내용 을 설명 할 때 는 그 의미 를 명확 하 게 하 고자 직역체 로 남겨둔 부분 도 있 습니다 . 오자 나 탈자 , 오 번 역 에 대한 수정 부분 은 cafe . naver . com / intusta 를 통해 업데이트 하 겠 습니다 . 
 통계 에서 피해야 할 함정 ( 45 장 에서 발췌 ) 
 함정 # 1 : 효과 의 크기 보다 P 값 과 통계 적 유의 성 에 주목 하 기 
 P 값 과 통계 적 유의 성 은 유용 할 수 있 지만 , 통계학 에 는 P 값 과 별표 ( 유의성 을 표시 하 는 ) 보다 더 중요 한 것 이 있 다 . 효과 ( 차이 또는 연관 성 ) 의 크기 에 먼저 주목 하 기 바란다 . 차이 나 연관 성 이 관심 을 가질 만큼 큰가 ? 신뢰구간 을 보 았 을 때 , 그 효과 의 크기 는 충분히 정밀 하 게 측정 되 었 는가 ? 표본 이 매우 크 면 통계 적 으로 유의 한 작 은 효과 를 발견 할 수 있 지만 , 의미 없 는 결과 일 수 도 있 다 . 표본 이 작 으면 유용 한 결론 을 내릴 만큼 의 정밀 성 을 갖 는 ( 신뢰구간 이 좁 은 ) 효과 를 발견 하 기 어렵 게 된다 . 
 함정 # 2 : 자료 에 의해 제시 되 는 가설 검정 하 기 
 관심 있 는 질문 에 대한 답 을 찾 기 위해 설계 된 연구 라면 , 그 결과 는 해석 하 기 어렵 지 않 다 . 하지만 어떤 연구 는 많 은 연구 대상자 집단 을 두 고 많 은 변수 에 대해 분석 하 며 연구 를 시작 할 때 어떤 실제 적 인 가설 이 없 기 도 하 다 . 그런 연구 를 탐구 적 자료 분석 ( exploratory data analysis ) 이 라고 하 는데 , 가설 을 만드 는 데 유용 한 방법 일 수 는 있 다 . 하지만 그 가설 을 검정 하 려면 새로운 자료 가 필요 하 다 . 
 함정 # 3 : 계획 없이 분석 하 기 ―‘ P - 해킹 ’ 
 자료 를 분석 할 때 는 많 은 결정 을 내려야 한다 . 표본 의 크기 는 얼마나 커야 하 는가 ? 어떤 통계 검정 방법 을 선택 해야 하 는가 ? 이상 값 은 어떻게 해야 하 는가 ? 자료 를 먼저 변환 해야 하 는가 ? 외부 조절 값 으로 자료 를 정규 화 해야 하 는가 ? 교란 변수 의 차이 를 통제 하 기 위해 다중 회귀분석 을 시행 해야 하 는가 ? 이런 내용 을 포함 한 연구 에 대한 결정 은 실험 을 설계 할 때 사전 에 이루어져야 한다 . 
 자료 를 본 후 분석 방법 을 결정 한다면 , 당신 이 원 하 는 결과 를 얻 을 만 한 분석 방법 을 선택 할 위험 이 있 으며 , 이 는 스스로 를 기만 하 는 결과 를 낳 는다 . 이미 26 장 에서 사후 검정 에서 표본 크기 선택 문제 에 대해 다루 었 으며 23 장 에서 P - 해킹 의 어리석 음 도 보 았 다 . 
 함정 # 4 : 자료 는 연관 성 만 보여 주 는데 인과 성 에 대한 결론 내리 기 
 함정 # 5 : 대리 지표 나 대리 표지 자 를 측정 하 는 연구 결과 과장 하 기 
 중요 한 결과 를 측정 하 려면 ( 예 : 사망 ) 은 시간 과 비용 이 많이 든다 . 따라서 대리 지표 ( proxy ) 나 대리 표지자 ( surrogate ) 변수 를 측정 하 는 것 이 훨씬 실용 적 일 때 가 있 다 . 하지만 어떤 경우 대리 지표 를 개선 한 치료 가 실제 더 중요 한 결과 변수 를 개선 시키 지 않 을 수 도 있 다 . 
 01 통계학 과 확률 을 직관 적 으로 이해 하 기 는 어렵 다 / 02 확률 의 복잡 성 / 03 표본 에서 모집단 으로 
 PART B 신뢰구간 
 04 비율 의 신뢰구간 / 05 생존 자료 의 신뢰구간 / 06 계수 자료 의 신뢰구간 ( 포아 송 분포 ) 
 PART C 연속 변수 
 07 연속 자료 를 그래프 로 그리 기 / 08 변수 의 종류 / 09 산포 정량 화 하 기 / 10 가우스 분포 / 
 11 로그 정규 분포 와 기하 평균 / 12 평균 의 신뢰구간 / 13 신뢰구간 의 이론 / 14 오 차 막대 
 PART D P 값 과 통계 적 유의성 
 15 P 값 이란 / 16 통계 적 유의 성 과 가설 검정 / 17 신뢰구간 과 통계 적 유의 성 의 관계 / 
 18 통계 적 으로 유의 한 결과 해석 / 19 통계 적 으로 유의 하 지 않 은 결과 해석 / 20 통계 적 검정력 / 21 동질 성 또는 비 열등 성 검정 
 PART E 통계학 의 난제 들 
 22 다중 검정 이란 / 23 다중 검정 의 편재 성 / 24 정규 성 검정 / 25 이상 값 / 26 표본 크기 정하 기 
 PART F 통계 검정 
 27 비율 비교 / 28 환자 - 대 조군 연구 / 29 생존 곡선 비교 / 30 두 평균 비교 : 독립 표본 t 검정 / 31 짝지 어진 집단 비교 / 32 상관 성 
 PART G 모형 적합 하 기 
 33 단순 선형 회귀분석 / 34 모형 / 35 모형 비교 / 36 비선형 회귀분석 / 37 다중 회귀분석 / 
 38 로지스틱 회귀분석 과 비례 위험 회귀분석 
 PART H 그 밖 의 통계학 주제 들 
 39 분산분석 / 40 분산분석 후 다중 비교 검정 / 41 비모수 검정 / 42 민감 도 , 특이 도 그리고 수신기 - 운영 특성 곡선 / 43 메타분석 
 PART I 종합 해 보 기 
 44 통계학 의 주요 개념 / 45 통계 에서 피해야 할 함정 / 46 핵심 예제 / 47 검토 문제 / 
 48 검토 문제 에 대한 해답 
 PART J 부록 · 참고 문헌 · 찾아보 기 
 APPENDIX A Graphpad 를 이용 한 통계학 / APPENDIX B 엑셀 을 이용 한 통계학 / APPENDIX C R 을 이용 한 통계학 / APPENDIX D 신뢰구간 계산 에 필요 한 t 분포 값 / APPENDIX E 로그 / APPENDIX F 통계 검정 법 선택 / 참고 문헌 / 찾아보 기