0장 프롤로그 : 통계학을 공부하기 전에
0-1 통계학이란 도대체 뭘까요?
0-2 일상생활은 통계 투성이
[칼럼] 이 세상의 세 가지 거짓말
0-3 세상 일의 대부분은 통계학이에요
0-4 통계학을 배우면 세상이 변하고 인생이 변합니다
0-5 여러분은 통계를 내는 사람인가요, 통계를 보는 사람인가요?
[칼럼] 잘못된 통계는 사라지지 않습니다
0-6 어려운 계산은 컴퓨터에 맡깁시다
[칼럼] 기원전부터 시작된 통계의 역사
0-7 여러분의 통계 센스는 어느 정도인가요?
[칼럼] 통계를 잘 못하는 원인이 여러분에게 있는 건 아니에요

1장 통계학의 기본 : 자료 정리
1-1 생생한 데이터는 통계학의 생명입니다 : ‘개표 데이터’의 중요성
[칼럼] 1차 데이터와 2차 데이터, 공개 데이터와 비공개 데이터
1-2 데이터의 종류는 다양합니다 : 양적 데이터와 질적 데이터
[칼럼] 질적 데이터와 양적 데이터의 세부 분류
1-3 자료를 표로 정리합니다 : 데이터 정리의 기본
1-4 표를 그래프로 만듭니다 : 히스토그램과 도수분포곡선
[칼럼] 계급의 구간폭을 줄여나가면 그래프가 사라집니다?
1-5 여러 가지 그래프 : 막대 그래프, 원 그래프, 꺾은선 그래프 등
1-6 분포의 특징을 수치로 나타냅니다 : 대푯값과 산포도
[칼럼] 첨도와 왜도
1-7 학급의 평균 점수는 바로 평균값
1-8 분포의 한가운데가 바로 중앙값
1-9 가장 많은 데이터가 최빈값
1-10 평균값, 중앙값, 최빈값과 그래프
[칼럼] L자형 분포의 평균값, 중앙값, 최빈값
1-11 분포가 퍼진 정도를 수치로 나타냅니다
[칼럼] 사분위수편차(quartile deviation)
1-12 통계학에서 매우 중요한 분산
[칼럼] 분산은 단위에 따라 변화합니다
1-13 분산의 분신, 표준편차
[칼럼] 수학에서 다루기 쉬운 산포도는 뭘까요?
1-14 표준화로 동일 규격을 만듭니다
1-15 편찻값도 표준화한 것입니다
[칼럼] 편찻값을 좋아하는 선생님
1-16 수명의 표준편차와 편찻값을 구해봅시다


2장 확률의 개념 : 추측통계학을 지탱하는 도구
2-1 확률은 추측통계학의 기본
[칼럼] 추측통계는 임의추출이 기본이지만
2-2 임의의 세계를 살펴봅시다
[칼럼] 엑셀로 임의의 점 체험하기
2-3 실감할 수 있는 통계적 확률
[칼럼] 압정 바늘이 위를 향하는 통계적 확률
2-4 머리로 생각하는 수학적 확률
[칼럼] 주사위와 확률
2-5 확률변수에 익숙해집시다
2-6 상대도수분포에서 확률분포로
2-7 확률변수의 평균값, 분산, 표준편차
2-8 정규분포는 확률분포의 여왕
[칼럼] 정규분포의 확률과 표준편차 σ
2-9 무작위 추출은 추측통계학의 생명
[칼럼] RDD 방식
2-10 다시 넣을 건가요, 다시 넣지 않을건가요? : 복원추출과 비복원추출
[칼럼] 표본을 꺼내는 방법의 총수는 얼마일까요?
2-11 모집단분포와 표본분포
2-12 표본평균의 분포는 정규분포 : 중심극한정리
[칼럼] 가위바위보 분포와 사다리타기 분포를 살펴봅시다

3장 통계적 추정 : 하나를 들으면 주면 열을 압니다
3-1 통계적 추정이란 무엇일까요?
3-2 딱 하나의 수치로 알아맞힙니다 : 점추정
[칼럼] 국정 지지율은 언론에 따라 이렇게 다양합니다
3-3 여유를 두어 알아맞힙니다 : 구간추정
3-4 구간추정 공식을 유도합시다 : 중심극한정리
3-5 신뢰도의 의미를 바르게 이해합시다 : 신뢰도 95%, 99%
3-6 추정량에는 불편성이 필요합니다
[칼럼] 불편성, 일치성, 유효성
3-7 변수지만 자유롭게 변화할 수 없어요 : 자유도
3-8 100명의 비상금으로 전체 추정하기 : 대표본의 경우-실용적인 추정(1)
3-9 10명의 신장으로 전체 추정하기 : 소표본의 경우-실용적인 추정(2)
3-10 국정 지지율 구간추정하기 : 실용적인 추정(3)
3-11 금단의 추정 : 신의 눈으로 하는 추정 놀이

4장 통계적 검정 : 가설에 이의를 제기합니다
4-1 통계적 검정이란 무엇인가요?
4-2 기각역은 가설의 쓰레기통입니다
[칼럼] 검정의 기초는 확률분포
4-3 부주의한 실수와 어리석은 실수 : 두 가지 검정 오류
4-4 검정 절차는 기계적입니다
[칼럼] 여러 가지 동전
4-5 100명의 신장으로 모평균 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(1)
4-6 10명의 인터넷 이용 시간으로 모평균 검정하기 : 소표본의 경우-실용적인 검정(2)
[칼럼] 스튜던트의 t분포
4-7 100명의 흡연율로 모비율 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(3)
4-8 금단의 검정 놀이 : 신의 입장에서 검정을 시도합시다
[칼럼] 분산분석이란

5장 데이터의 상관분석 : 두 가지 변량의 친밀도가 보입니다
5-1 2변량의 관계를 시각화합니다 : 상관도(산점도)
[칼럼] 가짜 상관관계란
5-2 2변량의 상관관계를 양과 음으로 판단합니다 : 공분산
5-3 상관의 정도를 -1 이상 1 이하로 나타냅니다 : 상관계수
5-4 2변량의 관계를 표로 시각화합니다 : 교차 집계표
[칼럼] 복수의 변량을 동시에 분석하는 다변량 분석

6장 회귀분석 : 자료 예측은 비즈니스에서 빼놓을 수 없습니다
6-1 광고비로 매출액을 예측합니다 : 단순회귀분석
6-2 예측의 정확도 : 결정계수
6-3 광고비와 영업 사원의 수로 매출액을 예측합니다 : 중회귀분석
[칼럼] ‘회귀’라는 용어가 사용된 이유는?
6-4 경영자 입장에서 가맹점을 분석합니다 : 회귀분석의 응용
[칼럼] 자유도 조정 후의 결정계수

7장 베이즈 통계학 : 두 번 일어난 일은 세 번도 일어날 수 있습니다
7-1 확률을 융통성 있게 생각합시다
[칼럼] 콜모고로프(Kolmogorov)의 확률 공리
7-2 확률에서 사용되는 기호와 용어
7-3 옛날에 한 목사님이 생각해낸 대단한 정리 : 베이즈 정리
[칼럼] 토머스 베이즈
7-4 경험에 따라 확률이 매번 변합니다 : 모수는 변수
7-5 베이즈 통계의 친근한 응용 : 베이즈 필터
[칼럼] 물 만난 물고기


부록 1 0장 통계 퀴즈 답
부록 2 LINEST 함수 사용 방법
부록 3 여러 가지 확률분포
부록 4 순열과 조합
부록 5 독립시행
부록 6 중심극한정리
부록 7 베이즈 정리를 사용한 7-4절의 동전 확률 계산 방법
부록 8 엑셀 추가 기능에 [데이터 분석] 추가하기
부록 9 1-3절의 [퀴즈] 해답