이 책은 엑셀 2013을 사용하여 모든 회사원, 학생 그리고 전문가들이 알아야 하는 핵심 통계 작업을 수행하는 방법을 보여주고 있다. 실무 예제를 사용하여 각 문제를 해결하는 방법을 보여주고 있으며 가장 최근에 도입된 함수를 포함한 엑셀 통계 기능을 사용하여 가장 최선의 결과를 이끌어내도록 도와주고 있다. 그리고 혼동을 줄 수 있는 통계 용어를 정리하고 흔히 하는 실수를 범하지 않도록 자세하게 설명하고 있다.

상관, 회귀, 분산 분석 및 공분산 그리고 정규분포, 이항분포, t분포, F분포를 사용하여 통계 가설을 검증하는 방법에 대해 배울 수 있으며 모집단으로부터 이끌어낸 표본에 기반하여 정확하게 추론할 수 있도록 추론 통계뿐만 아니라 실험 디자인에서부터 F 검정의 검정력까지 중요한 주제를 다루고 있다.

엑셀을 사용한 통계 전문가가 되기 위해 이보다 더 쉬운 책은 없다. 정확한 방법, 내부 통찰력 그리고 한 단계씩 밟아나가는 프로젝트까지 이 모든 과정을 이 책을 통해 배울 수 있다.

<책에서 다루는 내용들>

- 엑셀의 유용한 기술 통계 도구와 추론 통계 도구를 익히기

- 통계로 숨겨진 진실 알아내기

- 값의 집합을 정확하게 요약정리

- 표본 도수 분포로부터 모집단의 특징을 추론해내기

- 변수들이 함께 움직이는지 알아내기 위해 상관과 회귀 이용하기

- 엑셀의 일관성 함수 STDEV.S(), STDEV.P() 사용하기

- z 검정, t 검정 그리고 엑셀의 데이터 분석 추가기능을 사용하여 두 평균간의 차이 검정하기

- 두 개 이상의 평균을 검정하기 위해 ANOVA 사용하기

- 평균 차, 표준 오차, 방향성, 알파 등을 조정하여 검정력 알아보기

- 추천 피벗 테이블, 빠른 분석, 그 외 엑셀 2013의 여러 기능을 사용하기

저자 : 콘래드 칼버그(Conrad Carlberg)

Network Control Systems, Inc.의 대표이다. Network Control Systems, Inc.에서는 통계와 예측 프로그램을 적용하고 개발하여 컨설팅에 활용하며 그 적용분야는 의료, 금융과 같은 분야이다. 이 외에도 소프트웨어 퍼블리싱을 겸하고 있다. University of Colorado에서 통계학 박사학위를 박았으며 마이크로소프트의 MVP(Most Valuable Professional)상을 여러분 수상했다. 또한 고급 분석 기술 적용에 25년간의 경력이 있으며 계량 분석분야에도 많은 경험을 가지고 있다.

역자 : 김세희

서울대 계산통계학과 졸업 후 삼성전자, 한국 IBM과 VMware에서 시스템 엔지니어로 근무하였고 현재는 가족들과 함께 미국 실리콘밸리에서 번역을 하며 재충전 중이다.

10년간 한국 IBM에서 UNIX 시스템 기술지원 및 서로 다른 OS간 C/C++ 프로그램 이식업무를 하였다. 2008년 중반부터 클라우드 컴퓨팅과 Amazon Web Service를 접하고, IBM 월드와이드 파일럿 클라우드 시스템 프로젝트에 참가하면서 클라우드 관련 기술에 대해 흥미를 가지게 되었다. VMware Global로 이직후 클라우드 기술전문가/에반젤리스트로 근무하며, 각종 프라이빗 클라우드 시스템 및 데스크톱 클라우드 서비스 구성에 참가했다.

재학 때부터 꾸준히 번역활동에 참가해왔고, 저서로는 "Multitenant Utility Computing on IBM Power Systems Running AIX(ISBN-0738432318)", 역서로는 "Visual C++ 5.0 Unleashed","Dynamic HTML Unleashed","HTML4.0 Unleashed","Android Game Programming", ““Statistical Analysis: Microsoft Excel 2013” 등이 있다.

chapter 01 변수(Variable)와 값(Value)에 대해

1. 변수(Variable)와 값(Value)

2. 측정(measurement)의 척도(scale)

3. 엑셀에서 숫자 변수로 차트 그리기

4. 도수분포(Frequency Distribution) 이해하기

chapter 02 값들은 어떻게 모여 있을까

1. 평균(mean) 계산하기

2. 중간값(median) 계산하기

3. 최빈값(mode) 계산하기

4. 중심성향(central Tendency)에서 변이성

chapter 03 변동(variability) : 값이 어떻게 흩어지는 가

1. 범위(range) 안에서 변동(variability, 변이) 측정하기

2. 표준편차(Standard Deviation)의 개념

3. 표준편차(Standard Deviation)와 분산(Variance) 계산하기

4. 추정값(estimate)의 편향(bias, 치우침)

5. 엑셀의 변동 함수

chapter 04 변수가 어떻게 함께 움직이는가 : 상관(correlation)

1. 상관(Correlation)을 이해하기

2. 상관(Correlation)을 사용하기

3. 다중 회귀(Multiple Regression)를 위해 TREND()사용하기

4. 통계적 추론으로 이동

chapter 05 변수를 어떻게 함께 분류할까 : 분할표(contingency table)

1. 1차원 피벗 테이블(One-Way Pivot Table) 이해하기

2. 가정을 만들기

3. 2차원 피벗(Two-Way Pivot Table) 테이블 이해하기

4. 율 심슨 효과(Yule Simpson effect)

5. 카이제곱 함수 요약

chapter 06 통계로 사실 알아보기

1. 추론통계의 문맥(context)

2. 엑셀 도움말의 문제

3. F-검정 : 분산에 대한 두 집단

chapter 07 정규분포로 엑셀 사용하기

1. 정규분포(Normal Distribution)에 대해

2. 정규분포를 위한 엑셀 함수들

3. 신뢰구간(Confidence Intervals)과 정규분포(Normal Distribution)

4. 중심 극한 정리(The Central Limit Theorem)

chapter 08 평균 사이에서 검증하기 : 기본사항

1. 평균 검정 : 이유

2. z-검정 대신 t-검정 사용하기

chapter 09 평균 간의 차이를 테스트하기 : 더 많은 이슈

1. 가설을 검정하기 위해 엑셀의 T.DIST()와 T.INV() 사용하기

2. T.TEST() 함수 사용하기

3. 데이터 분석 추가 기능의 t-검정 사용하기

chapter 10 평균 간의 차이 검증하기 : 분산분석

1. t-검정을 쓰면 왜 안될까?

2. ANOVA의 논리

3. F-분포를 위한 엑셀의 워크시트 함수

4. 불균등한 그룹 크기

5. 다중 비교 절차(Multiple Comparison Procedures)

chapter 11 분산분석 : 더 많은 이슈

1. 요인 ANOVA(Factorial ANOVA)

2. 교호작용(Interaction)의 의미

3. 불균등 그룹 크기의 문제

4. 엑셀의 함수와 도구 : 한계와 해결책

chapter 12 실험 설계와 ANOVA

1. 교차요인(Crossed Factors)과 중첩요인(Nested Factors)

2. 고정요인(Fixed Factor)과 임의요인(Random Factor)

3. F-비 계산하기

chapter 13 통계적 검정력

1. 위험을 제어하기

2. t-검정의 검정력

3. F-분포에서 비중심성 모수(Noncentrality Parameter)

4. F-검정의 검정력 계산하기

chapter 14 다중회귀분석과 효과 코딩 : 기본

1. 다중회귀(Multiple Regression)와 ANOVA

2. 다중회귀와 분산의 비율

3. 엑셀에서 효과 코드할당하기

4. 불균형 그룹 크기인 경우 엑셀 회귀분석 도구 사용하기

5. 엑셀에서 효과 코딩, 회귀, 그리고 요인 디자인

6. 준부분상관제곱(Squared Semipartial Correlations)대신 Trend() 사용하기

chapter 15 다중회귀분석과 효과 코딩 : 더 많은 이슈

1. 다중회귀를 사용하여 불균형 요인 디자인 해결하기

2. 실험 디자인, 관찰 연구 그리고 상관

3. LINEST() 통계치 모두 사용하기

4. 실제 실험에서 불균등한 그룹 크기를 관리하기

5. 관찰 연구에서 불균등한 그룹 크기를 관리하기

chapter 16 공분산분석 : 기본

1. ANCOVA의 목적

2. 검정력을 증가시키기 위해 ANCOVA 사용하기

3. 공통 회귀선 검증하기

4. 편향 삭제 : 다른 결과

chapter 17 공분산분석 : 더 많은 이슈

1. LINEST()와 효과 코딩으로 평균 조정하기

2. 효과 코딩과 조정된 그룹 평균

3. ANCOVA 후 다중 비교

4. 다중 공변량 분석