생물통계학은 생물학 전반에서 가설의 설정과 관찰, 실험, 해석을 논리적으로 행하기 위한 도구과목이다. 그러므로 생물통계학은 통계학적 논리보다도 더 생물학적 논리의 기반 위에서 전개되어야 한다. 이 책은 생물학 영역에서의 연구와 결과 분석 및 해석의 과정에서 필요한 통계학적 방법에 대한 기본 입문서이다. 생물학을 공부하는 학생들을 대상으로 한 학기 동안 공부할 수 있는 기초적 내용을 담았다.
이 책의 구성은 다음과 같다. 제1장에서부터 제3장까지는 생물통계학의 개념과 기본 술어, 자료의 종류 및 수집과 정리 등에 대한 기술통계학(記述 統計學)적 방법을 다루었다. 제4장과 제5장에서는 자료를 토대로 하는 추론의 근거가 되는 확률에 대한 기초적인 이론과 확률분포를 다루었다. 특히 정규분포는 통계적 추론의 근간이 되는 확률분포이므로 보다 집중적인 학습을 요구한다. 제6장은 앞의 내용들을 기반으로 하여 관심의 대상인 모수를 추정하는 문제를 주로 다루었다. 제7장부터 제11장에 이르기까지 가설과 가설의 검정 원리 및 실제를 다루었다. 제12장 이후에는 서로 상호작용을 하는 둘 이상의 변량들에 대한 통계학적 원리와 실제 적용들에 대해서 설명하였다. 전반적으로 수학적 바탕이 부족한 상황에서도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하였다. 중간 중간에 기본적인 이론들을 상자로 삽입한 것은 독자들의 이해를 돕고자 한 것이므로 참고 자료로 활용하면 좋을 것이다. SAS, MINITAB, SPSS 등 통계 분석을 위한 컴퓨터 통계 패키지가 많이 출판되어 쉽게 사용할 수 있으므로 실제 통계분석에서 수작업을 하는 경우는 드물다. 중요한 것은 바른 방법을 바르게 적용하는 것이라고 생각되었기 때문에 이 책에서는 각 통계적 방법의 원리와 가정 및 적용례를 보이는 데 중점을 두었다
제1장 생물통계학의 개념
제2장 자료의 수집과 정리
1. 변량 및 자료 2. 모집단과 표본
3. 자료의 수집 4. 자료의 정리
제3장 대표갑과 산포도
1. 대표값 2. 산포도
제4장 확률
1. 확률의 개념 2. 확률의 계산
3. 확률의 법칙 4. 확률의 분할과 베이스 규칙
제5장 확률분포
1. 확률변수와 확률분포 2. 이산확률분포
3. 연속확률분포
제6장 추정
1. 불편추정치 2. 표본 평균의 분포
3. 점 추정 4. 구간 추정
5. 분산의 구간추정 6. 비율의 추정
제7장 통계적 가설 검정
1. 가설 검정의 원리 2. 가설 검정 : 모평균의 검정
제8장 가설 검정 : 표본 간의 비교
1. 표본 평균 간의 차이 검정 : 독립적 표본
2. 표본 평균 간의 차이 검정 : 대응 비교
3. 두 표본 비율 간 차이 검정
4. 표본 평균 간 검정의 가정과 비모수 검정 방법
제9장 다수 모집단 간 비교 I : 일원 분산분석
1. 분산분석의 원리 2. 분산분석의 과정
3. 처리 평균 간 비교
제10장 다수 모집단 간 비교 II : 난괴법
1. 분산분석의 과정 2. 처리 평균 간의 비교
3. 난괴법의 가정과 상대효율
제11장 표본 평균 간 비교 : 비모수 방법
1. 두 모집단 간 비교 : 대응 비교
2. 두 모집단 간 비교 : 독립된 표본
3. 다수 표본 평균 간의 비교
제12장 범주자료의 검정
1. 독립성 검정 I : 이중분할표
2. 독립성 검정 II : R x C 분할표
3. 적합도 검정
제13장 상관 분석
1. 상관계수 2. 상관분석의 가정과 특성
3. 모상관계수의 검정과 신뢰한계 4. 순위 상관
제14장 회귀 분석
1. 공분산 분석의 통계적 모형
2. 공분산 분석에 의한 처리 효과 검정
3. 공분산분석과정
