<머리말>

  통계학 또는 데이터 분석은 수학적 기초 위에 확률 개념이 결합된 분야이기 때문에 많은 학생이 부담스럽게 느끼는 과목이다. 나 역시 학부와 대학원 시절 이러한 난관을 경험하며 적지 않은 어려움을 겪었다. 그러나 아이러니하게도 그 과정은 데이터 분석에 대한 관심을 더욱 심화시키는 계기가 됐고, 이는 오늘날의 연구와 교육으로 이어졌다. 대학원 시절부터 현재까지 20년 이상 데이터 분석 과목을 강의해 오면서, 이 과목을 좀 더 효과적으로 전달할 수 있는 방법에 대해 끊임없이 고민해 왔다. 이러한 고민의 과정에서 데이터 분석 교육에 대한 새로운 접근을 모색하게 됐으며, 이 교재는 학생이자 교육자로서 축적해 온 경험의 결과물이다.

  이 책은 데이터 분석을 처음 만나는 학부 및 대학원생을 위한 입문서다. 기존 교재들과 달리 사회과학 분야의 정량적 보고서와 연구 논문에서 실제로 널리 활용되는 방법론에 초점을 맞췄다. 특히 표본평균과 회귀모형이 횡단면 자료 분석에서 어떻게 다양하게 활용할 수 있는지를 중심으로 설명한다. 또한 학습자의 이해를 돕기 위해 실제 사례와 연습 문제를 함께 제시했다. 한편, 카이제곱(χ2) 검정, 분산분석(ANOVA), 공분산분석(ANCOVA) 등 OLS 회귀분석으로 상당 부분 대체 가능한 일부 전통적·기초적 기법은 과감히 제외했다.

  이 책은 강의의 성격에 따라 1장부터 기초적인 데이터 분석 내용을 중심으로 선형회귀분석의 기본 개념을 다루는 장까지 진행할 수도 있고, 상관관계와 선형회귀분석이 시작되는 3장부터 출발해 이항형 결과변수를 위한 비선형 회귀분석을 다루는 10장까지 다룰 수도 있도록 구성했다. 이 교재를 기반으로 한 수업을 마친 후 학생들은 사회과학의 다양한 현상을 실증적으로 분석할 수 있는 기본적인 역량을 갖추게 될 것이다.

  마지막으로, 이 책은 저자가 2024년에 출간한 『Data Analysis for Social Science: Fundamental Methods』의 내용을 최대한 충실히 반영해 보완했으며, 머리말 또한 영문 도서의 그 취지와 메시지를 같이하고 있음을 밝혀둔다.

2026년 6월

안암동 상남정경관 연구실에서

정해일

<차례>

제1장 단일변수 분석 I: 분포와 평균 

  데이터를 통해 세상을 이해하기

  연구 대상을 수치로 표현하기

  사건 발생 가능성의 이해: 확률에 대한 기초적 고찰 

  연구 대상 집단의 정의: 모집단과 표본

  무작위표본 가정과 표본추출 방법

  표본으로부터 얻는 핵심 정보: 표본평균과 표본분산

  정규분포와 그 응용: 가장 널리 활용되는 분포

  평균의 대안적 중심경향값: 중앙값과 최빈값

  장 요약 

  제1장 연습 문제

제2장 단일변수 분석 II: 표본평균을 활용한 모집단 평균 추론

  표본평균의 표집분포와 중심극한정리 

  모집단 평균 ц의 신뢰구간 

  모집단 평균 ц에 대한 가설검정 

  추론 연구에서의 적절한 표본 크기 결정 방법

  장 요약 

  제2장 연습 문제 

제3장 두 양적 변수 간 관계 분석 I: 상관계수와 OLS 회귀분석의 기초 

  공분산과 상관계수 

  OLS 회귀분석의 개요 

  장 요약 

  제3장 연습 문제 

제4장 두 양적 변수 간 관계 분석 II: OLS 회귀분석에서의 통계적 추론 

  오차항의 정규성과 OLS 추정량 β̂₁의 표집분포 

  표본 크기 증가와 선형회귀모형 

  회귀계수 β₁의 신뢰구간 

  회귀계수 β₁에 대한 가설검정 

  장 요약 

  제4장 연습 문제 

제5장 여러 설명변수를 포함한 OLS 회귀분석 Ⅰ: 다중회귀분석 

  부분화와 다중공선성 

  선형회귀모형에서의 누락변수편의 

  설명변수 추가와 OLS 추정량의 효율성 변화 

  장 요약 

  제5장 연습 문제

제6장 여러 설명변수를 포함한 OLS 회귀분석 Ⅱ: 가설검정의 확장과 심화 

  다중회귀분석에서의 가설검정 

  수정된 결정계수 R̄²

  장 요약 

  제6장 연습 문제 

제7장 집단 간 결과변수 비교를 위한 OLS 회귀분석: 이항 설명변수의 활용 

  집단 간 결과 차이의 추정 

  상수항 없이 집단 차이 추정하기 

  구간형 변수를 활용한 집단 차이 추정 

  기울기 계수의 집단 간 차이 분석 

  모든 설명변수 계수의 집단 간 차이 검정 

  설명변수와 결과변수 간 비선형 관계 추정 

  외생적 설명변수를 기반으로 한 하위표본 분석 

  장 요약 

  제7장 연습 문제 

제8장 재척도화와 함수적 형태를 활용한 OLS 회귀분석 

  결과변수와 설명변수의 재척도화 

  OLS 분석에서의 선형성 가정 

  선형 및 비선형 함수 형태의 선택 

  세 가지 인과경로 유형을 고려한 회귀모형 설계 

  다중회귀모형의 구체화와 추가 변수 포함의 일반 원칙 

  장 요약 

  제8장 연습 문제 

제9장 설명변수에 따라 오차분산이 달라질 때의 OLS 회귀분석: 이분산성 

  이분산성 검정 방법 

  이분산성하에서 유효한 표준오차 

  장 요약 

  제9장 연습 문제 

제10장 결과변수가 이항형일 때의 회귀분석: 선형확률모형, 로짓모형, 프로빗모형 

  이항형 결과변수의 OLS 분석: 선형확률모형 

  로짓 및 프로빗모형의 추정 

  로짓 및 프로빗모형의 통계적 추론과 적합도 평가 

  장 요약 

  제10장 연습 문제 

부록

부록 A 데이터 분석 소프트웨어: SPSS, SAS, Stata, R 

부록 B 신뢰할 수 있는 실증 연구 수행을 위한 지침 

부록 C z분포표: z값에 따른 표준정규분포의 꼬리 확률 

부록 D t분포표: 꼬리확률에 대한 t분포의 임곗값 

부록 E Χ²분포표: 꼬리확률에 대한 Χ²분포의 임곗값 

부록 F F분포표: 꼬리확률에 대한 F분포의 임곗값 

<저자 소개>

정해일

  서울에서 태어나 한국외국어대학교 행정학과를 수석으로 졸업했다. 대학 재학 중에는 육군에 입대해 강원도 최전방 부대에서 복무한 뒤 병장으로 만기 전역했다. 이후 학문에 뜻을 두고 미국으로 건너가 미네소타대학교에서 정책학 석사학위를, 시카고대학교에서 정책학 박사학위를 취득했다. 2009년 미국 인디애나대학교 오닐행정환경대학원에서 교수로 시작해, 2015년부터는 고려대학교 행정학과 교수로 교육과 연구에 힘쓰고 있다. 고려대학교에서 석탑연구상, 석탑강의상, 교우회 학술상 등을 수상하며 교육자이자 연구자로서 탁월한 성과를 인정받았다.

  학술적 연구로는 교육, 노동, 삶의 질, 가족 및 출산, 사회적 불평등, 교정 등 다양한 정책 분야를 포괄하며, 다학제적 접근을 통해 정책의 인과적 효과를 실증적으로 분석해 왔다. 이러한 연구는 Journal of Policy Analysis and Management, Public Administration Review, Public Management Review, Journal of Labor Economics 등 세계적 수준의 SSCI 등재 학술지에 다수 게재됐으며, 정책학 이론과 실천을 연결하는 데 크게 기여하고 있다.

  세계은행(World Bank)의 개발교육사업 평가를 비롯해 한국국제협력단(KOICA), 기획재정부, 행정안전부, 감사원, 서울특별시 등 국내외 주요 공공기관과 협력하며, 정부 보조사업, 지자체 사업, 민간위탁사업 등의 정책 실효성을 평가하고 개선 방안을 제시해 왔다. 특히 인도네시아, 우즈베키스탄, 동티모르 등에서 수행한 국제개발협력 프로젝트는 실증적 성과와 이론적 기여를 동시에 인정받고 있다.

  또한 현실과 밀착된 정책 주제를 통해 정책학의 실천적 확장 가능성을 제시하고 있으며, 정책학의 이론과 실증, 국내와 국제, 정치와 과학의 경계를 가로지르는 통합적 시각을 일관되게 견지하고 있다.

  저서로는 도서출판 윤성사에서 출간한 『Data Analysis for Social Science: Fundamental Methods』(2024), 『정책학』(2025)이 있다.