대학원을 다니며 놀랐던 점 중 하나는 많은 연구자들이 통계에 대한 기초지식 없이 데이터를 분석하고 논문을 작성한다는 것이다. 이들은 3개의 실험군 중 두 실험군을 골라 정규성 검정(Normality test)도 없이 t-test를 수행하고, 선형 회귀(Linear regression)를 수행한 후 잔차(Residual)를 분석하지 않는다(만일 이런 행태가 괜찮다고 생각한다면 이 책을 정독할 필요가 있다). 이런 원시적이고 초보적인 수준의 오류는 우리 대학원에 만연해 있으며, 그런 식으로 통계를 돌려 논문을 작성하면 좋은 저널에서는 바로 게재 거부(Rejection) 결정을 내릴 것이다. 이걸 작성자 탓만 할 수 없는 게, 대학원에서는 이런 실용적인 통계 기술을 잘 가르치지 않는다. 통계학과에서 여러 수업을 개설하지만, 그런 수업은 대체로 이론적인 면에 치중되어 있다. 애당초 통계학 강사들은 실험 경험이 거의 없는 경우가 많아 수식만 설명할 뿐 현실과 동떨어진 이야기를 자주 한다. 실용 통계를 제대로 가르치기 위해서는 통계 지식을 갖출 뿐만 아니라 직접 실험을 설계, 수행하며 밤새 데이터를 모아보고, 그 데이터로 실험 논문을 작성해 발표한 경험이 있어야 한다. 이런 조건을 갖춘 강의자가 드물기에 논문 작성에 실질적으로 필요한 통계 기술을 배울 기회는 많지 않다. 통계 분석은 연구의 부수적인 부분이 아니라 핵심 요소 중 하나인데, 이를 간과하고 논문을 쓰는 것은 개탄스러운 일이다.
이런 문제의식 속에서 나는 2020년부터 생명과학부 대학원생을 대상으로 실용적인 통계 특강을 진행했다. 수업이 쉽고 친절하다는 입소문을 타면서 서울대학교 화학부와 고양 명지병원에서도 강의 요청이 들어왔다. 통계 특강을 열 때마다 지원자가 많아 모두에게 수강의 기회를 줄 수 없었다. 몇몇 타과 학생은 통계 특강을 수강하고 싶다며 절실함 가득한 메일을 보내기도 했다. 나 또한 제한된 시간에 모든 통계 이야기를 할 수 없어 아쉽기도 했다. 때문에 이런 실용 통계 기술을 더 널리 소개하고 싶어, 실험 논문 작성에 필요한 통계 기술을 한 권의 책으로 묶었다.
통계학의 철학과 기술을 최대한 알기 쉽게 전달해서, 실험 연구에 익숙한 독자가 스스로 자신의 데이터를 분석할 수 있도록 만드는 것이 이 책의 목표이다. 그 분석 결과를 논문에 어떻게 쓰는지 아는 것도 중요하다. 복잡한 수식만 앞세우는 그런 책이 아니라, 이론에도 충실하면서 내용을 알기 쉽게 전달하는 것이 이 책의 특징이라 할 수 있다. 이 책을 읽은 연구자가 자신의 데이터에 가장 알맞은 통계 검정법을 자신 있고 정확하게 사용하여 좋은 저널에 논문으로 출간하기를 희망한다.
이 교재를 검토해 여러 오류를 잡아준 서울대학교 생명과학부의 김재승에게 감사를 표한다. 이 책을 선택해 준 박영사와 정연환 선생님, 편집을 맡아준 김민조 선생님께 감사드린다. 무엇보다도 어려울 때나 즐거울 때나 늘 힘이 돼준 나의 가족에게 이 책을 바친다.
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