머리말
이제 다시 시간이 지나서 3판이 나오게 되었습니다. 그동안 아껴 주시고 사랑해 주신 여러분 고맙습니다. 처음 이 책이 나왔던 그때가 생각납니다. 이 책은 처음
강의 교재였습니다. 실제 강의 시간에 사용하였던 슬라이드를 출판사에서 수정해서 책으로 만들었기 때문에 책의 원본이 없습니다.
슬라이드의 노트를 문장으로 바꾸고, 슬라이드의 그림을 적절히 책에 넣어서 만든 것이고, 강의하는 그날 아침 겨우 인쇄소에서 참석자용으로 일부만 들고 왔는데
아직도 그때의 따끈한 책 느낌을 그대로 가지고 있습니다.이 책이 가진 장점을 나름대로 요약해 보겠습니다. 이 책을 읽기 전에 어떤 목적과 의도의 책인지 아는
것은 중요할 것이기 때문입니다.당시도 그렇고, 지금도 그렇지만, SPSS에 관한 사용법 설명을 하는 책들이 대다수입니다. 간혹 R이나 Stata 등의 책도 있지만,
결국은 같은 내용입니다. 비유하자면, ‘부산에 어떻게 가야 하느냐’ ‘대구에는 어떻게 가느냐’에 관한 책입니다.
그런데 제가 느끼기에는 ‘왜 부산에 가야 하느냐’ ‘왜 이런 경우에는 부산이 아니라 대구로 가야 하느냐’ ‘대구에 가다가 어떤 사정이 생기면 다른 갈 곳은 어디냐’라는
문제가 더 중요하고 시급한 문제라고 생각합니다.그래서 이 책을 썼습니다. 이 통계 방법과 저 통계 방법을 비교하고, 어떤 경우에 쓰면 안 되고, 어떤 경우에는 둘 다
가능하다는 식의 이야기죠. 비슷한 통계 방법을 묶어서 ‘삼총사’라느니 등의 어설픈 용어를 만들어 냈던 기억도 나는군요.
또 당시로도 그렇고 지금도 그렇지만, 진단과 관련된 통계에 관한 책은 거의 없습니다.의학 통계에서도 그러하고, 최근의 머신 러닝과 관련하여 모델의 진단을 평가하고
비교하는 것은 매우 중요하지만, SPSS에서 진단 관련된 기능이 적고, R이나 다른 관련 책들도 진단에 관련된 내용은 너무 없었기에,
인터넷을 검색하고 영어로 된 다양한 도구들을 비교하여 진단과 관련된 내용을 비중 있게 다루었습니다.
다양한 통계법들의 계통과 이름은 매우 복잡합니다. 사람 이름이 붙어 있는 것이 많고, 같은 것을 다른 이름으로 부르는 경우도 많고,
다른 것이지만 같은 이름으로 부르는 것도 많기 때문입니다. 저는 그런 것을 계통별로 정리해서 하나의 표로 만들고 싶어 했습니다.
처음 이 책이 나오기 전부터 그것을 꿈꾸었는데, 중학교 1학년 때 배운 주기율표에서 영감을 얻었습니다.
그때 너무 놀랐던 기억이 납니다. 이런 규칙이 있다는 것을 알게 되었을 때의 그 기쁨.
다양한 통계법들의 이름을 이리저리 배치해 보고 짝을 맞추면서 빈칸이 생기면 그것에 해당하는 어떤 것을 찾아보게 되기도 했습니다. 그렇게 완성된 것이
이 책의 부록인 ‘통계 지도’입니다. 당시도 그랬고, 지금도 그런데 변수의 성격에 따라 통계법을 분류하는 시도가 있습니다.
틀린 것은 아니지만, 저는 반대합니다. 저는 연구 디자인에 따라 통계법을 분류하였고, 그런 분류법에 따른 것이 ‘통계 지도’에 반영되어 있습니다.
어떤 통계 프로그램은 비모수 검정을 뒤쪽에 작게 다룹니다. SPSS도 그러합니다. 그래서인지 통계 관련 책들도 그렇게 뒤쪽에 조금 설명하든지 설명하지 않기도 합니다.
그런데 임상 연구에서는 비모수 검정이 상당히 많이 사용되고 있고, 많이 사용해야 한다는 것을 알기에 모수 검정과 비모수 검정의 이야기를 같이 다루어서 설명합니다.
마침 외국 학회를 다녀오게 되었는데, 학회장의 테이블에 시차 적응이 안 되어서 누워서 잠깐 졸고 일어났더니 누가 옆자리에 앉았다가 그냥 가면서 각종 광고물과 함께
최근 저널 하나를 버려두고 갔습니다. 그것을 숙소에서 잠이 오지 않아서 읽어 보면서 틀린 통계 부분을 정리해 보았습니다. 사실 저널을 주제별로 필요한 부분만
요약적으로 보게 되는데, 그때는 시간도 많았고, 통계라는 관점에서 한 권을 통째로 보게 되면서 얼마나 많은 부분이 틀리고 잘못되었는지 정리할 수 있는 시간이
되었습니다. 그것도 이 책의 부록으로 들어왔습니다.처음 이 책이 나온 것이 2012년 5월이네요. 그러니 딱 8년 전. 그래도 여전히 이 책은 저에게 또 다른 이에게 좋은
지도가 되어 줍니다. 여전히 헷갈리는 통계법들의 이름을 확인하기 위해서 찾아보곤 합니다. 그리고 새로운 통계법을 발견하게 되면 지도의 어느 부위에 해당하는지
끼워 넣곤 합니다.최근에도 SPSS 책이 잘 팔린다면서, SPSS에 관한 책을 써 달라는 부탁을 받았습니다. 저는 완곡하게 거절했습니다.
이미 세상에 많이 있는 책이며 블로그에도 많이 나오는 내용을 굳이 책으로 만들 필요가 있을까요? 독자들은 사서 볼지 몰라도, 저의 귀중한 시간을 허비하고 싶지는
않았습니다. 그러면서 실제 통계법을 실행해 볼 수 있도록 R로 여러 도구를 만들어서 소개하는 다른 책(R 통계)을 썼습니다.
그러나 지금 이 책 『한눈에 쏙쏙 의학 통계 배우기』는 통계 프로그램과는 상관없이 여러분이 어떤 통계법을 사용하더라도, 알아야 할 필수적인 내용을 다루고 있습니다.
여러분들이 어떤 연구를 하더라도 수학에서의 구구단, 화학에서의 주기율표와 같은 내용이 되길 기대해 봅니다.
2 2020년6월
저자 김용은, 김지형 드림
- 목차 -
저자 약력 ii
머리말_아빠가 들려 주는 통계 iii
일러 두기 vii
들어가는 글 x
PART. 0 통계의 용어 정리
1) 변수의 종류 3
2) 평균, 중앙값, 최빈값 3
3) 신뢰구간, 1종오류, 2종오류, 귀무가설, 대립가설 5
4) 상대위험도, 오즈비 7
5) 정규성 검정 9
6) 이상값의 문제 9
7) 검정력 분석: 샘플 수의 계산 11
PART. 1 동질 집단 사이의 비교
1. t-test 삼총사 17
1) t-test 17
2) Mann-Whitney U test 18
3) 카이제곱 검정 20
4) 반드시 알아야 하는 것들 31
2. ANOVA 35
1) ANOVA 35
2) Kruskal-Wallis H test 36
3) 카이제곱 검정 38
4) ANCOVA 49
5) 보충 학습 52
PART. 2 짝을 이룬 자료의 비교
1. Paired t-test 61
2. Wilcoxon signed-rank test 63
3. McNemar test 64
4. Repeated measures ANOVA 72
5. Friedman test 77
6. Repeated measures 2-way ANOVA 78
PART. 3 하나의 그룹 내부에서 여러 요인의 비교
1. 상관분석 92
1) 피어슨 상관분석 92
2) 편상관분석 93
2. 회귀분석 95
1) 다중회귀분석 95
2) 로지스틱 회귀분석 104
PART. 4 생존분석
1. 생존곡선 그리기 115
2. 생존곡선의 비교 116
3. Cox 비례위험모형 123
PART. 5 진단법과 관련된 통계
1. 민감도와 특이도 143
2. 재현성 검사 154
1) 연속변수인 경우 154
2) 명목변수인 경우 161
3) 서열변수인 경우 162
3. 검사법끼리의 비교 167
PART. 6 통계 프로그램 활용방법
부록
비열등성 연구 191
여러 번 검정하기의 함정 195
Poisson regression 198
모비율의 추정, 카이제곱 적합도 검정 203
통계로 읽어 본 JBJS 206
Intention to treat analysis 224
에필로그 226
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