통계학 책을 남다르게 써보는 것이 꿈이었다. 꼭 통계학에 대하여 조예가 깊어서가 아니라 처음 통계학을 접했을 때 학습자의 입장에서 통계학을 보다 재미있고 쉽게 배우는 방법에 대하여 고민하는 기회로서의 통계학 책을 쓰고 싶었다. ‘통계학이란 무엇을 하려고 만들어진 학문일까’ 하는 근본적인 고민과, ‘어떻게 하면 좀 더 통계학과 친해질 수 있을까’ 하는 것이었다. 예전에 비하면 통계학을 배우는 것이 더 쉬울 수도 있고, 더 어려울 수도 있다. 더 쉽다는 것은 복잡한 계산과정을 대신해주는 소프트웨어를 활용할 수 있다는 것이고, 더 어려울 수 있다는 것은 그 소프트웨어를 배워야 한다는 것이다. 아이러니컬하게도 컴퓨터 하드웨어의 발전은 소프트웨어의 변화와 발전을 요구하고, 그러한 변화와 발전은 학습자들에게 새로운 도전을 필요로 한다.

SPSS나 SAS와 같은 통계처리와 분석을 전문으로 하는 소프트웨어가 출현한 지도 한 세대 이상이 지났다. 필자들이 대형 컴퓨터에 물려있는 터미널을 통해 SPSS라는 통계전문 프로그램을 처음 사용한 것이 1980년대 중후반이었고, 이는 퍼스널 컴퓨터로 변화하고 발전하였다. SAS는 SPSS와 더불어 통계전문 프로그램에서 양대산맥을 이루며 발전해왔다. 통계처리와 분석을 잘 하려면 이러한 프로그램에 대한 지식이 있어야 하고, 이는 컴퓨터 하드웨어와도 친숙해야 한다. 통계적 능력은 필연적으로 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어에 대한 지식을 필요로 한다. 그러다보니 통계학에 대한 접근은 두 개의 장벽을 넘어야 한다. 그것이 통계학과 컴퓨터이다. 지금도 여전히 그 진리에는 변함이 없다. 논문을 쓸 때 가설을 설정하고, 데이터를 모으고, 데이터를 분석하여 가설을 검정해나간다. 연구를 좀 해본 사람은 당연하게 선행연구들을 잘 읽고, 이론에 기반한 탄탄한 가설을 세우고, 가설을 검정하기 위한 데이터를 모은다. 데이터를 모았으니, 그 다음은 당연히 데이터를 통계적으로 분석하게 된다. 물론 데이터를 모으는 과정도 객관적이고, 체계적인 절차를 거쳐야 한다. 이른바 (연구조사)방법론이라는 공부의 체계가 데이터를 잘 수집하고. 잘 분석하는 과정을 배우는 것이다. 그렇게 하면 좋은 이론을 만들 수 있는가? 가설은 무엇이고. 통계적 가설은 무엇인가? 검정은 무엇이고 검증은 무엇인가? 가설검정인가 아니면 가설검증인가? 같은 말인가 또는 다른 말인가? 통계학에 관한 공부를 시작하면서 기본적인 의문이 생겨나기 시작한다. 왜 통계학을 배워야 하는가? 그리고 그 의미는 무엇인가?

이 책은 기본적인 통계학 지식을 바탕으로, 그 통계학을 잘 활용할 수 있는 R언어를 같이 소개하여 좀 더 쉽게 통계학을 이해하고 활용하도록 하는 것이다. 문득 사회과학을 처음 시작할 때 읽었던 두 권의 책이 생각났다. 그 중 하나가 ‘현대의 과학철학(1986, 앨런 찰머스 지음, 신일철, 신중섭 옮김)’이란 책이었고, 다른 하나가 ‘과학혁명의 구조(1981, 토마스 쿤 지음, 김명자 옮김)’였다. 이 두 권의 책이 왜 통계학을 공부해야 하는가에 일말의 답을 줄 수 있었다. 이 책의 전체 흐름은 기존의 흔한 통계학의 범주를 벗어나지 못할 것이다. 그러나 ‘왜 통계학을 공부해야 하는가’ 하는 이유를 실용적인 목적보다는 과학과 이론의 구축, 법칙의 발견이라는 연구자의 목표를 달성하기 위해 통계학을 공부해야 하는가를 설명하고자 하였다. 저자들은 비슷한 시기에 같은 대학에서 공부를 하였다. 같은 책을 읽어가면서 통계학에서의 궁금한 점들이 이 책을 쓰게 하였다.