R은 통계데이터분석을 위한 공개 소프트웨어로서 매우 안정적이고 신뢰할만한 성능을 자랑합니다. R의 사용자수는 꾸준히 증가하고 있으며 그에 발맞추어 활용 분야 또한 부단히 확대되고 있습니다. 오늘날 R은 통계분석 및 데이터분석이 필요한 거의 모든 영역에서 사용되고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 오픈소스인 R의 가장 큰 장점은 확장성에 있습니다. R 환경에서는 통계데이터분석 기법을 선택하고 활용하는 데 있어서 사실상 제약이 없기 때문에 R이라는 하나의 도구로 필요한 거의 모든 분석을 수행할 수 있습니다. 이 책은 이러한 R의 장점을 최대한 살릴 수 있도록 구성하였습니다.
이 책은 다음과 같은 특징을 갖습니다. 첫째, 책에 포함되어야 할 분석 기법은 활용도라는 관점에서 선택하였습니다. 이러한 관점에 의해 선택된 주제는 여러 가지 다른 기준으로 보아도 보편적이면서 중요한 내용인 경우가 많으므로 독자들이 자신의 문제를 해결할 때뿐만 아니라 이를 바탕으로 보다 전문적인 기법을 적용할 때에도 도움이 될 것입니다. 둘째, R을 이용하여 단순히 통계데이터분석 기법을 적용하는 방법을 소개하는 데 그치지 않고 출력 결과가 담고 있는 의미를 이론적 개념과 연계하여 설명하였습니다. 출력 결과에 대한 깊이 있는 이해는 당면한 문제를 효과적으로 해결하고 나아가 다른 문제에 응용할 때에도 보탬이 될 것입니다. 셋째, 본문에서 다루는 다양한 분석 기법을 학습하고 활용할 때 참고할 만한 내용을 추가로 부록에 소개하였습니다. R을 처음 사용하거나 R에 대한 기억을 새롭게 하려는 독자를 위해 R 환경을 이해하는 데 필요한 기초 지식을 요약 정리하였습니다. 또한 통계데이터분석을 수행할 때 흔히 접하지만 간과하기 쉬운 결측값 처리와 관련된 주제를 다루었습니다. 끝으로 보고서나 논문에 바로 삽입해도 손색이 없는 고품질의 분석 결과 테이블 출력 방법을 소개하였습니다.

이 책의 동영상 강의와 R 스크립트 코드 및 예제 파일은 다음 사이트에서 볼 수 있습니다.
- 동영상 강의: https://www.youtube.com/곽기영
- R 스크립트 코드 및 예제 파일: https://github.com/kykwahk

Chapter 01 데이터 수집과 요약 1.1 데이터 수집 1.2 데이터 요약 Chapter 02 가설검정과 확률분포 2.1 가설검정 2.2 확률분포 Chapter 03 평균검정 3.1 t검정 3.2 일표본 평균검정 3.3 독립표본 평균검정 3.4 대응표본 평균검정 Chapter 04 분산분석 4.1 분산분석 설계 4.2 F검정 4.3 일원분산분석 4.4 이원분산분석 4.5 공분산분석 4.6 반복측정 분산분석 4.7 다변량 분산분석 Chapter 05 독립성검정과 적합성검정 5.1 χ2검정 5.2 독립성검정 5.3 적합성검정 Chapter 06 상관분석 6.1 상관관계 6.2 편상관관계 Chapter 07 회귀분석 7.1 단순회귀분석 7.2 다항회귀분석 7.3 다중회귀분석 7.4 매개효과분석과 조절효과분석 7.5 페널티회귀분석 Chapter 08 로지스틱회귀분석과 포아송회귀분석 8.1 일반선형모델 8.2 이항 로지스틱회귀분석 8.3 페널티 로지스틱회귀분석 8.4 다항 로지스틱회귀분석 8.5 포아송회귀분석 Chapter 09 차원분석 9.1 주성분분석 9.2 요인분석 9.3 다차원척도법 Chapter 10 군집분석 10.1 유사도 측정 10.2 계층적 군집분석 10.3 분할적 군집분석 Chapter 11 시계열분석 11.1 시계열 데이터 11.2 시계열 데이터 분해 11.3 지수예측모델 11.4 ARIMA예측모델 Chapter 12 생존분석 12.1 중도절단과 생존함수 12.2 카플란-마이어분석 12.3 콕스회귀분석 Chapter 13 구조방정식모델링 13.1 구성 요소 13.2 분석 절차 13.3 매개효과분석과 조절효과분석 13.4 다중집단분석 Chapter 14 비모수검정 14.1 순위검정 14.2 퍼뮤테이션검정 14.3 부트스트래핑 부록 A. R 기초 A.1 설치 및 사용 A.2 환경 A.3 데이터 구조 A.4 데이터 입력 A.5 데이터 형태 변환 부록 B. 결측값 B.1 결측값 식별 B.2 결측값 처리 C. 테이블 출력