R을 이용한 실험계획과 분산분석

SAS를 이용한 실험계획과 분산분석(2001)'이 출판된 후, 주위에 'R을 이용한 실험계획과 분산분석' 집필에 대한 요청이 꾸준히 있었다. 그동안 오픈소스 기반의 R과 Python이 빅데이터와 AI의 발달과 함께 통계분석에 중요한 자리매김을 해 왔고 SDS도 클라우딩 기반의 사용이 대세를 이루고 있다.

그럼에도 불구하고, 'R을 이용한 실험계획과 분산분석'의 집필을 시작하지 않은 것은 단순히 나의 게으름과 SAS에 대한 일종의 충성심(?)일 수도 있었지만, 솔직히 말하면 내가 책을 쓸만큼의 R 전문가가 아니기 때문이었다. 그런 와중에 울산의대 배균섭 교수님을 알게 된 것은 나에겐 행운이라고 말할 수 밖에 없다. 통계학이 아닌 의대교수임에도 해박한 SAS와 R의 지식을 이용하여 임상시험, 약리학 분야에서 연구하시고 강의하시는 모습에 개인적으로 감탄하지 않을 수 없다. 무엇보다도 SAS와 일치한 출력값을 제공하는 sasLM이라는 R 패키지를 직접 만들어 CRAN에 등록하신 그의 열정에 큰 박수를 보내드리고 싶다.

이 책의 자료분석을 위한 소프트웨어는 배균섭 교수님의 R 패키지(sasLM)를 이용하였다. 전체적인 구성은 'SAS를 이용한 실험계획과 분산분석'의 형식을 따르되, 단원마다 프로젝트 Worksheet를 첨가함으로써 학생들이 실제 자료를 실습시간을 통해 직접 분석하기 쉽게 하였다. 그리고 책에 포함된 모든 자료(data frame)는 CRAN에서 sasLM 패키지를 설치할 때 자동으로 내려받기 때문에, 책에서 사용된 자료를 분석할 때는 자료를 입력해야 하는 번거로움이 생략될 수 있을 것이다.

이 책은 실험계획의 기본 개념을 배우고 실제 자료를 R을 이용해 분석하고자 하는 이들을 위해 쓰여졌다. 통계 전공이 아니더라도 실험계획이나 분산분석의 지식이 필요한 대학원생/연구자라면, 학부 수준의 기초통계학과 회귀분석 경험으로 이 책을 이해하는 데 어려움이 없을 것이다. 마지막으로 이 책을 출간하게 도와주신 자유아카데미 김지영 사장님, 그 동안 부족한 내 강의를 경청해 준 한국외국어대학교 통계학과 학부/대학원생들, 이번 원고 교정도 불평없이 도와준 아내 이승희, 그리고 울산의대 서울아산병원의 배균섭 교수님께 다시 한번 감사를 드린다.

1. 실험계획과 분산분석
2. 회귀분석의 요약
3. 회귀분석과 실험계획의 비교
4. 완전임의화설계와 일원배치법
5. 다중비교
6. 모형의 진단
7. 상호작용과 이원배치법
8. 내포요인이 있는 이원배치법
9. 제곱합과 자유도
10. 임의화완전블록설계(RCBD)
11. 라틴방격법(Latin Square Design)
12. 반응표면분석
13. 분할구설계(Split-Plot Design)
14. 공분산분석(ANCOVA)
15. 연습문제 해답(홀수)
16. 부록

박흥선 1985 서울대학교 계산통계학과 졸업
1987 미국 North carolina 주립대학 통계학 석사
1992 미국 SAS Institute QA 부서 인턴근무
1994 미국 North carolina 주립대학 통계학 석사
2001 미국 North carolina 주립대학 방문교수
1994~ 現 한국외국어대학교 통계학과 교수