우리는 의료와 제약 연구, 재무 분석과 경제학, 농업 실험에서 운영 연구 분야에 이르기까지 다양한 분야에서 여전히 분산과 공분산분석에 크게 의존한다. 이러한 분야에서 개념을 이해하는 것은 중요하며, 이 문제들을 기존 ANOVA(분산분석)가 아닌 회귀의 프리즘을 통해 바라보면 훨씬 쉽게 이해할 수 있다.
더 중요한 것은 회귀 분석에서 일상적으로 사용하는 개념을 이해하면 로지스틱 회귀분석 및 요인분석과 같은 고급 방법을 훨씬 쉽게 이해할 수 있다는 것이다.
이러한 기법은 한 번에 한 가지 변수를 분석하는 방법 너머로 지평을 확장시켜준다. 그리고 잠재적이고 관찰되지 않은 요인과 다항종속변수를 포함하는 영역으로 분석을 확장하는 데 도움을 준다. 만약 공유분산(shared variance)의 개념을 모르고 있다면, 주요인분석(principal components analysis)을 배우려고 할 때 학습에 필요한 시간은 더욱 늘어난다.
이런 점이 내가 이 책을 쓴 이유이다. 나는 추론 통계에 충분히 많은 경험이 있다. 처음에는 스스로, 그리고 그다음에는 실전 컨설팅을 통해서 추론 통계를 올바르게 사용하면 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지 알았다. 나는 20년 이상 엑셀을 그 목적으로 사용해왔다.
