이 책의 구성

이 책에서 저자는 여러분들에게 자주 발생하는 오류들의 명칭에 대해서 알려줄 뿐만 아니라, 그것들에 얽힌 재미있는 일화들도 같이 언급한다. 세세한 수학 공식을 들지 않고도 왜 통계학적 오류가 오류인지 설명한다. 그리고 이렇게 언급된 오류들이 얼마나 자주 발생하는 것들인지 보여주는 연구자료를 첨부시켰다. 이는 책을 읽기 어렵게 만드는 요소이지만, 그럴만한 가치가 있다고 생각한다. 기초적인 통계학을 제대로 이해하는 것은 과학계에 종사하는 사람들에게 반드시 필요한 일이다.

통계분석분야에 종사하는 사람들을 위해, 각 장의 끝부분에 자주 행하는 실수들을 피하기 위해서 사용할 수 있는 통계학적 기술들에 대해서 적어놓았다. 하지만, 이 책은 교과서가 아니기 때문에 이런 기술을 적용하는 부분에 대해서는 자세히 적어놓지 않았다. 다만, 저자는 독자들이 자주 발생하는 통계학 오류들을 이 책을 통해 알게 되어 자신의 상황에 맞는 통계학적 기술을 고를 수 있는 안목을 가질 수 있기를 바란다.

어떤 특정 주제에 대해서 독자들의 호기심을 자극하기 위한 경우에는 관련된 참고문헌을 포함시켰다. 또한 매번 통계학적 오류들이 소개될 때마다 참고자료도 같이 포함시켰다. 이 책은 개념을 이해하는 데 중점을 두고 있기 때문에, 많은 수식을 제외시켰다. 하지만, 만약 이 글을 읽는 독자가 명확하게 그 뜻을 알고 싶어한다면 참조된 원본 논문을 읽어보는 것을 권장한다.

이 책은 과학이라는 이름 아래에서 자주 행해지는 터무니없는 통계학적 오류들을 소개하기 위해서 쓰여졌다. 많은 과학자들이 제대로 된 통계학 수업을 받지 않았기 때문에(게다가, 저자는 통계학을 이미 알고 있는 사람들로 독자들을 한정 시키고 싶지 않았다고 책 속에서 밝히고 있다) 이 책은 정식으로 통계학 수련을 받지 않은 독자들을 대상으로 쓰여졌다. 몇몇 독자들은 첫 장을 읽지 않고 넘어가도 되지만, 저자가 설명하는 방식에 익숙해지기 위해서는 속독해보는 것을 권한다.

연구자의 논문에 사용된 통계학적 방법은 연구자가 사용한 다른 방법들과 같이 평가될 때서야 비로소 제대로 평가받을 수 있다. 예를 들면, 연구방법 설계, 측정방법, 연구비용제한, 실험의 목표 등을 같이 고려해야 한다. 통계학에 대한 이해란, 연구들의 잠재적인 편향이라든지, 제한 사항이나 강점들을 이해하는 데 사용되어야지 개인적인 믿음에 대해서 반하는 논문이나, p값을 오용한 논문들을 비난하는 데 사용되어서는 안 된다. 그리고 또 한 가지 명심해야 할 점은, 잘못된 통계로 인해서 얻어진 결론은 여전히 옳은 결론일 수 있다는 점이다. 통계학적 그리고 논리적 오류로 인해서 결론이 틀리는 것은 아니다. 다만 그만큼 설득력이 떨어지는 것뿐이다. 간단하게 말해서, 저자는 통계학을 적용하는 데 있어서, 책임감을 가져주길 바란다고 이 책을 통해 이야기하고 있다.