분산분석 입문서로서, 통계적 이론과 함께 다양한 SPSS 응용 사례를 쉽게 설명하고 있다. SPSS는 PASW Statistics로 이름이 변경되었지만, 책에서는 독자들의 편의를 위하여 SPSS를 그대로 사용하고, 응용 사례는 SPSS(PASW Statistics) 18.0을 기준으로 하였다. 복잡한 수리적 이론을 가급적 피하고 사례 분석을 중심으로 분산분석의 필수 개념들을 전달하였으며, 각 사례에는 SPSS의 처리 과정과 결과의 해석을 수록하여 실제 분석에 바로 응용할 수 있도록 하였다. 총 7개의 장으로, 1장과 2장에서는 실험계획 및 분산분석의 기본 원리들을 소개하였고, 3장에서 7장까지는 분산분석의 기본적 이론들을 몇 개의 주제로 나누어 설명하였다. 초보자들도 분석기법의 상황 및 처리과정을 개괄적으로 이해할 수 있도록 다양한 예제들을 수록하였다.

목차 제1장 들어가며 1.1 비교실험에서 고려해야 할 사항 1.2 실험연구의 단계와 분산분석 1.3 실험계획의 기본 원리 1.4 비교연구의 여러 유형과 문제들 1.5 연습 문제 제2장 일원분류 분산분석 2.1 두 모평균에 대한 비교(t-검정) 2.2 완전확률화설계와 일원분류 분산분석 2.3 다중비교(Multiple Comparison) 2.4 선형대비(Linear Contrast) 2.5 부록: 일반선형모형과 최소제곱추정 2.6 연습 문제 제3장 다원분류 분산분석 3.1 확률화블록설계(Randomized Block Design) 3.2 라틴방격설계(Latin Square Design) 3.3 요인실험(Factorial Experiment) 3.4 불균형자료에 대한 분산분석 3.5 다요인실험 3.6 연습 문제 제4장 분산분석의 응용 4.1 혼합모형(Mixed Model) 4.2 지분설계(Nested Design) 4.3 분할구설계(Split-Plot Design) 4.4 공분산분석(Analysis of Covariance) 4.5 연습 문제 제5장 반복측정 분산분석 5.1 반복측정설계 5.2 단일요인 반복측정 분산분석 5.3 다요인 반복측정 분산분석 5.4 연습 문제 제6장 부분실험설계 6.1 직교배열(Orthogonal Array) 6.2 정의대비(Defining Contrast) 6.3 ‘직교계획’ 메뉴의 이용 6.4 연습 문제 제7장 비모수적 검정 7.1 정규성에 대한 검정 7.2 대응표본에 대한 검정 7.3 독립표본에 대한 검정 7.4 연습 문제