'최근 인공지능(AI)의 발전과 함께 대규모 데이터를 활용하여 정보를 분석하고 의사결정에 활용하는 방식이 빠르게 확산되고 있다. 그러나 통계의 기본 원리를 이해하지 못한 채로 AI를 사용하게 되면 AI에 의해 만들어진 결과가 맞는 것인지 확인하기 어려워진다. 본 교재는 각 장에 기초통계이론 소개, ChatGPT를 이용한 프롬프트 작성 및 R 프로그램에서 사용 가능한 코드 만들기, 만들어진 R 코드를 이용하여 R 프로그램에서 통계 분석하기로 구성함으로써 기초적인 이론뿐만 아니라 실전에 접목 가능하도록 구성하였다. 특히 본 교재를 대학 수업에서 활용 가능하도록 통계의 이론뿐 아니라 각 장에서 예제 데이터로서 R에서 제공하는 데이터를 사용함으로써 초보자라 할지라도 보다 친숙하게 접근 가능하도록 구성하였다.

그동안 본 교재를 집필하는 데 많은 분들이 도움을 주셨는데, 도움을 주신 모든 분들께 감사의 말씀을 전하고 싶다. 더불어 이렇게 만들어진 본 교재가 생명과학 분야를 포함하여 다양한 분야에서 데이터를 해석하는 데 관심이 있는 모든 독자에게 쓸모있게 활용되기를 바라는 마음이다. 출간 이후 확인되는 수정･보완 사항은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)을 통해 게시할 예정이니 참고해 주길 바란다. 늘 최신의 정보 및 방법론이 담기도록 지속적인 업데이트를 할 것이며, 이러한 저자의 초심이 잊히지 않도록 끊임없는 성원과 지지를 부탁드린다.

2026년 8월

AI 물결과 함께

[목 차]

'제1장 통계의 기본 개념

1.1. 통계학의 역할 및 생물통계학 응용 분야

1.2. 데이터, 변수, 척도 개념

1.3. ChatGPT 프롬프트 예시: 벡터와 데이터프레임 생성

1.4. R 실습: R 설치 및 데이터 입력, 변수 타입 확인

학습 후 연습문제

 

제2장 표본 추출과 데이터 수집

2.1. 모집단과 표본

2.2. 표본추출방법

2.3. 데이터 수집의 오류와 편향

2.4. ChatGPT 프롬프트 예시: 단순임의추출 시뮬레이션 코드 생성

2.5. R 실습: 표본추출 시뮬레이션

학습 후 연습문제

 

제3장 자료의 정리와 시각화

3.1. 도수분포표

3.2. 그래프

3.3. ChatGPT 프롬프트 예시: 히스토그램 그리기

3.4. R 실습: hist(), boxplot(), ggplot2 패키지

학습 후 연습문제

 

제4장 대푯값

4.1. 산술평균, 중앙값, 최빈값

4.2. 가중평균, 기하평균, 조화평균

4.3. 대푯값들의 관계

4.4. ChatGPT 프롬프트 예시: 평균, 중앙값, 최빈값 구하는 코드 생성

4.5. R 실습: mean(), median()

학습 후 연습문제

 

제5장 산포도

5.1. 범위와 사분위범위

5.2. 분산과 표준편차

5.3. 변이계수

5.4. 비대칭도와 첨도

5.5. ChatGPT 프롬프트 예시: 분산, 표준편차 및 시각화

5.6. R 실습: sd(), var(), IQR()

학습 후 연습문제

 

제6장 확률분포

6.1. 확률 및 확률분포

6.2. 이항분포와 포아송분포

6.3. 정규분포

6.4. 표준정규분포

6.5. ChatGPT 프롬프트 예시: 정규분포 확률밀도함수와 누적분포함수의 시각화

6.6. R 실습: ggplot()

학습 후 연습문제

 

제7장 표본분포

7.1. 표본평균의 분포와 표준오차

7.2. t-분포,x2-분포, F-분포

7.3. ChatGPT 프롬프트 예시: 중심극한정리 시뮬레이션

7.4. R 실습: replicate()

학습 후 연습문제

 

제8장 모수추정

8.1. 모수추정의 개념과 불편추정량

8.2. 모평균의 신뢰구간 추정

8.3. ChatGPT 프롬프트 예시: 모평균의 95% 신뢰구간 추정

8.4. R 실습: 표준오차와 95% 신뢰구간 계산하기

학습 후 연습문제

 

제9장 가설검정

9.1. 귀무가설과 대립가설

9.2. 오류, 유의수준, 검정력

9.3. 가설검정 절차

9.4. ChatGPT 프롬프트 예시: t-검정을 수행하는 예제와 결과 해석

9.5. R 실습: t.test()

학습 후 연습문제

 

제10장 두 집단의 평균 비교

10.1. 독립적인 두 표본의 비교

10.2. 짝지은 두 표본의 비교

10.3. ChatGPT 프롬프트 예시: 두 집단의 평균 비교 및 박스플롯 시각화

10.4. R 실습: t.test(x, y, paired=FALSE)

학습 후 연습문제

 

제11장 여러 집단의 평균 비교

11.1. 분산분석의 분류

11.2. 일원분산분석

11.3. ChatGPT 프롬프트 예시: iris 데이터를 이용한 일원분산분석

11.4. R 실습: aov(), summary()

학습 후 연습문제

 

제12장 변수 간의 관계 분석: 상관분석과 회귀분석

12.1. 상관분석

12.2. 회귀분석

12.3. 회귀계수의 추정 및 가설검정

12.4. ChatGPT 프롬프트 예시: 회귀모델의 생성 및 회귀선 시각화

12.5. R 실습: lm(), summary(), abline()

학습 후 연습문제

 

제13장 교차분석

13.1. 범주형 데이터와 교차표

13.2. t-검정 기반 독립성 검정 절차

13.3. t-검정 기반 검정통계량 계산 및 검정결과 해석

13.4. ChatGPT 프롬프트 예시: 교차표 작성 및 t-검정

13.5. R 실습: table(), chisq.test()

학습 후 연습문제

 

제14장 표본크기의 결정

14.1. 표본크기 결정 시 고려사항

14.2. 오차한계와 표본크기

14.3. 표본크기 계산

14.4. 검정력과 표본크기

14.5. ChatGPT 프롬프트 예시: 표본크기 구하는 코드 만들기

14.6. R 실습: power.t.test(), pwr 패키지

학습 후 연습문제

 

부록1 학습 후 연습문제 풀이

부록2 통계용어

부록3 주요 통계기호

부록4 부표

부록5 ChatGPT 프롬프트 모음(“R로 통계 분석할 때 유용한 질문 모음”)

 

● 참고문헌

● 찾아보기