PART1 자료를 표현하고 요약하기, 기술통계
01 통계의 시작, 히스토그램＿17
02 절대도수를 이용한 히스토그램 작성 ＿ 22
03 다양한 히스토그램 작성 ＿ 31
04 그래프의 유용성과 적용방법 ＿ 39
05 그래프에서 통계량으로 ＿ 46
06 양동이 물과 기하평균 ＿ 50
07 화음과 조화평균 ＿ 56
08 정중앙에 위치하는 중위수 ＿ 59
09 자주 발견되지만, 자주 사용하지 않는 최빈수＿ 62
10 자료의 중심경향을 산출하는 엑셀함수들 ＿ 65
11 측정의 수준, 연속형과 이산형＿70
12 자료의 흩어진 정도, 산포＿75
13 평균으로부터 떨어진 거리, 분산과 표준편차＿82
14 평균과 산포를 동시에, 지배원리＿90
15 ‘바르지 아니함’과 ‘큰 것 위에 작은 것’, 왜도와 첨도＿95
흥미로운 통계 이야기: 분석이란, 나누고 쪼개는 것＿105

PART2 설명과 예측을 위한 다리, 확률분포
16 통계학의 진화: 기술로부터 설명과 예측으로＿109
17 차별화와 일반화 ＿ 117
18 자료의 특이성을 알려주는 표준화점수 ＿ 121
19 경험법칙의 일반화, 확률분포＿ 129
20 자연의 수학적 질서, 정규분포＿134
21 확률분포를 아로새긴 엑셀함수들 ＿ 142
22 통계학 전공자만 아는 제3의 분포, 표집분포＿156
23 평균의 표집분포를 구명하는 중심극한정리 ＿ 160
24 중심극한정리 증명하기 ＿ 167
25 표본비율의 표집분포 ＿ 174
26 모수를 포함하는, 신뢰구간＿ 177
27 신뢰구간 산출하기 ＿ 185
28 신뢰구간의 확대·적용으로 신의 경지에…＿ 192
29 신뢰구간의 진화, 유의확률＿ 201
흥미로운 통계 이야기: 정치와 통계, 가깝지만 멀어져야 할 사이＿ 210

PART3 산포의 분해를 활용한, 가설검정
30 연구가설의 양다리 걸치기 ＿ 213
31 두 집단에 대한 산포의 분해 ＿ 220
32 산포의 분해와 분산분석 ＿ 231
33 둘이서 같이 변화하는 분산, 공분산＿239
34 공분산의 표준화, 상관계수＿ 256
35 분할표를 분석하는 카이제곱( x²) 분석＿265
36 측정도구의 정밀성, 신뢰도＿279
37 혼자 노는 것보다 같이 놀아야 좋아지는 Cronbach’s