통계 패키지의 대표 주자인 SPSS는 오래전부터 많은 사용자 집단을 가지고 있는 통계분석프로그램으로서 자료의 입력부터 기초 통계분석, 나아가 분산분석, 회귀분석, 요인분석 등의 고급 통계분석까지 사용자가 쉽게 배우고 접할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 더욱이 IBM SPSS Statistics는 기초통계분석을 뛰어 넘어 데이터마이닝 분석과 통계분석 컨설팅, 그리고 스코어링, 예측, 세분화 등 사용자 중심의 문제 해결을 위한 분석 시스템 개발의 고급분석 프로젝트 영역까지 그 분석 범위를 확장 구축하고 있다. IBM SPSS Statistics는 통계분석을 필요로 하는 모든 이에게 데이터 분석을 보다 쉽고 편하게 수행할 수 있는 통계분석용 패키지이지만, 주어진 데이터에 어떤 분석을 수행해야 하는지, 또는 그 분석 결과의 의미가 무엇인지 알지 못할 경우 이 프로그램 자체만으로는 빛 좋은 개살구일 뿐일 것이다. 즉, IBM SPSS Statistics를 잘 이용하기 위해서는 기초통계학을 어느 정도는 학습하고 이해할 수 있어야 한다. 따라서 통계학을 전공하는 학생들뿐만 아니라 통계학 분석이 필요한 다른 분야의 학문을 배우는 이들이 자료를 입력하고 통계분석을 하고 그 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위해 IBM SPSS Statistics의 사용법과 동시에 통계분석법을 기술할 필요가 있다고 판단하여 이 책을 펴내게 되었다. 이 책의 내용은 크게 2부로 구성되었다. 먼저 1부의 1장과 2장에서는 IBM SPSS Statistics 통계 패키지를 이용하여 자료를 간단히 입력하는 방법을 시작으로, 엑셀 데이터를 불러오는 방법, 마법사를 통해 텍스트로 저장된 데이터를 읽는 방법 등을 기술하였다. 3장에서는 자료의 변환에 관련된 변수 계산, 함수의 사용, 코딩변경, 순위변수와 빈도변수 생성하기 등을 다루었다. 마지막으로 4장에서는 케이스 정렬을 위시하여 두 개 이상의 데이터 파일을 하나로 합치는 방법과 데이터 통합 등의 데이터 관리에 관하여 논하였고, 아울러 통계 결과의 출력 형태에 대한 파일분할과 케이스 선택, 가중 케이스에 대한 내용을 소개하였다. 2부에서는 IBM SPSS Statistics를 이용하여 기초통계분석에 대한 여러 방법들을 설명하였다. 먼저 5장에서는 이산형 자료를 분석하기 위한 빈도분석에 대하여 기술하였으며, 자료의 시각적 분석을 위하여 통계학에서 자주 소개되는 10가지 종류의 그래프에 대한 작성 방법을 자세히 기술하였다. 6장에서는 자료의 기술통계량 출력을 위한 기술통계 분석에 대하여 소개하였다. 7장에서는 확률변수의 간단한 정의와 통계학에서 많이 접하는 확률분포에 대하여 설명하고 각 확률분포와 관련된 확률과 분위수를 구하는 방법에 대하여 분포함수를 중심으로 설명하였다. 8장에서는 일집단의 평균에 대한 신뢰구간을 구하는 방법과 가설검정을 수행하는 방법을 신뢰구간과 가설검정의 정의와 함께 기술하였으며, 독립표본과 종속표본일 경우의 두 모집단의 모평균에 대한 추정 방법을 예제와 함께 해결할 수 있도록 소개하였다. 9장에서는 실험계획법으로 얻어진 자료의 분석을 위한 분산분석법의 정의와 그 해석을 자세히 설명하였으며, 10장에서는 상관분석과 선형회귀분석에 대한 기초적 개념과 그 분석 방법을 예제 자료를 통하여 이해할 수 있도록 구성하였다. 마지막으로 11장에서는 가중 케이스를 통해 입력한 범주형 자료를 분석하기 위하여 카이제곱 검정의 기초와 분석 통계량, 그리고 그 해석을 자세히 기술하였다. 이 책에 나오는 기본 데이터는 홈페이지를 통해 제공할 예정이지만, 예제 데이터는 가급적 직접 입력하고 수행해 보는 것이 학습 효과가 있을 것으로 사료된다.