'‘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.

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