1장. 통계학적 유의성에 대한 개요
- 유의확률의 검정력
- 신뢰구간
2장. 검정력을 가진 통계치와 그렇지 않은 통계치들
- 검정력 곡선
- 검정력이 부족할 경우 발생하는 위기들
- 신뢰구간과 역량강화
- 부풀려지는 실험결과
3장. 현명하게 분석할 데이터 정하기: 가복제
- 가복제란?
- 가복제에 대응하기
- 대규모 생물학
- 동조된 가복제
4장. 유의확률과 기저율 오류
- 기저율 오류
- 만약 처음에 성공하지 못했다면 시도하라, 계속 시도하라
- 뇌 스캔 중 나타나는 오류
- 위음성 비율을 줄이는 방법
5장. 유의성을 제대로 판단하지 못하는 경우
- 유의미하지 않은 차이
- 유의성에 추파를 던지다
6장. 자료의 중복 사용
- 순환 분석
- 평균으로의 회귀
- 정지 법칙
7장. 연속 오차
- 쓸데없이 둘로 나누기
- 통계적 등화관제
- 혼동된 혼동
8장. 모형 남용하기
- 회귀분석으로 수박 고르기
- 상관관계와 인과관계
- 심슨 패러독스
9장. 연구자들의 선택에 달려있다
- 분석의 자유가 존재하지 않는 다는 것은 위험한 일이다
- 편향성을 피하는 방법
10장. 모든 사람은 실수를 한다
- 재현되지 않은 유전학 실험
- 재현성이 쉽도록 하자
- 실험, 씻기, 다시 시도하기
11장. 자료 숨기기
- 감추어진 자료
- 세부적인 내용 빼놓기
- 캐비닛 속의 과학
12장. 개선점
- 통계학 교육
- 과
올바른 방법으로 데이터를 분석하자!
과학의 발전은 제대로 된 연구에 달려있으며, 제대로 된 연구는 제대로 된 통계학에 기반을 둔다. 하지만, 통계분석은 그것에 대해서 가장 잘 알고 있는 사람들조차도 제대로 수행하기 까다롭다. 많은 과학자들은 상상할 수 없을 정도로 통계분석에서 실수를 범한다. 이 책은 현대 과학에서 발생하고 있는 통계학적 실수들에 대한 강력하면서 필수적인 소개서다. 연구를 진행할 때 통계적 실수를 범하고 싶지 않은 연구자들에게 추천한다. 독자들은 이 책을 읽으면서 최신 연구들에서 벌어지고 있는 통계적 오류들에 당황할 것이다. 이 책에서는 이런 오류들에 대해서 알아보고, 이런 일이 벌어질 수밖에 없게 만드는 과학계의 구조에 대해서 알아볼 것이다. 또한 앞으로 여러분이 제대로 통계를 적용할 수 있도록 하기 위한 모험을 떠나게 될 것이다.
이 책을 통해 다음을 알 수 있다.
- 제대로 된 질문을 하는 방법, 제대로 실험설계를 하는 방법, 적절한 통계분석 방법을 고르는 법, 그리고 그 계획대로 진행하는 방법.
- 유의확률 p값, 통계적 유의성, 신뢰구간, 그리고 회귀분석의 올바른 개념
- 올바른 샘플 수를 결정해서 위양성 결과를 피하는 방법
- 분석 결과를 보고하고, 자료 및 소스 코드와 함께 논문을 발표하는 법
- 따라야 할 절차, 주의해야 할 점, 그리고 이런 작업들을 도와주는 분석 소프트웨어에 관한 지식
이 책의 구성
이 책에서 저자는 여러분들에게 자주 발생하는 오류들의 명칭에 대해서 알려줄 뿐만 아니라, 그것들에 얽힌 재미있는 일화들도 같이 언급한다. 세세한 수학 공식을 들지 않고도 왜 통계학적 오류가 오류인지 설명한다. 그리고 이렇게 언급된 오류들이 얼마나 자주 발생하는 것들인지 보여주는 연구자료를 첨부시켰다. 이는 책을 읽기 어렵게 만드는 요소이지만, 그럴만한 가치가 있다고 생각한다. 기초적인 통
