최근 사회과학 (심리학) 분야에서도 전통적 통계절차, 특히 p-value 나 영가설 유의성검증 방식 (NHST) 에 대한 비판의식이 고조되면서 대안으로 베이지안 통계학 Bayesian statistics 에 주목하는 일이 잦아지고 있다. 하지만 이러한 관심은 아직 초보적, 이론적 수준에 그치고 있을 뿐, 실제 연구 장면에서 활발히 활용되지는 못하고 있는 것이 현실이다. 이 카테고리에 앞으로 올라올 글들의 목적은 연구 현장에서 실제로 베이지안 통계분석절차를 사용하기 위한 기초 지식과 기법들을 정리하는 것이다.
바로가기
바로가기
3) Jeff Gill (2014), Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach, Third Edition (Chapman & Hall/CRC Statistics in the Social and Behavioral Sciences)
현재 베이지안 통계학의 보급이 지체되고 있는 첫 번째 원인은 사회과학도들이 볼 만한 마땅한 베이지안 통계학 입문서(교과서)가 없다는 것이다. 시중에서 베이지안 통계학 입문서를 구하는 것도 쉽지 않고 그 수준도 대개 통계학 전공자들의 눈높이에 맞춰져 있어서 사회과학도들이 보기에는 부적절한 경우가 많다. 두 번째 원인은 베이지안 통계학을 실제로 적용하려 해도 사용할 만한 툴이 아직 잘 알려져 있지 않다는 것이다. 최근에 비교적 쓰기 쉬운 툴들이 많이 나왔지만, 아직 사회과학도들에게는 생소한 것들이 대부분이다.
따라서 앞으로 이 카테고리에서는
1) 베이지안 통계학 이론을 입문 수준에서 소개하고
2) 그것을 실제로 데이터분석에 응용하는 절차와 도구들을 소개하는 것
을 목적으로 한다. 장기적으로는 1)보다는 2)에 중점을 두려 한다. 필요한 수학의 수준은 최소화하려 한다. 대략 통계입문 정도의 수업을 들었고, 고교 문과 수학 정도를 잘 이해하고 있는 정도면 내용을 쉽게 이해할 수 있게 쓰는 것이 목적이다. 하지만 미적분학과 선형대수학을 알고 있다면 더욱 좋을 것이다.
현재 시중에 나와 있는 베이지안 통계학 입문서들은 다음과 같다:
1) John Kruschke (2014), Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan
현재 심리학자가 쓴 것으로는 유일한 베이지안 통계학 입문서이며, 기초통계학과 고교 수준의 수학적 지식만 있으면 읽는 데 큰 무리는 없게 쓰여져 있다.
바로가기
2) William Bolstad (2007), Introduction to Bayesian Statistics, 2nd Edition
통계학자가 쓴 베이지안 통계학 입문서. 시중에 나와있는 것들 중에는 비교적 쉬운 편.
바로가기
3) Jeff Gill (2014), Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach, Third Edition (Chapman & Hall/CRC Statistics in the Social and Behavioral Sciences)
정치학자가 쓴 입문서. 비교적 깊이있는 책.
4. Gelman 등 (2013), Bayesian Data Analysis, Third Edition (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
통계학자이자 정치학자인 Andrew Gelman 을 비롯한 여러 통계학자들이 함께 쓴 책. 현재 가장 인기있는 입문서인 듯함. 입문서이지만 상당히 깊이있는 내용까지 다루고 있음. 대신 앞의 책들보다는 선행지식을 더 많이 요구하는 편 (미적분학, 기초 수준의 선형대수학, 약간의 수리통계학)
그리고 다음의 책은 베이지안 통계학 입문서는 아니지만 수리모델링을 비교적 쉽게 소개하고 있다: 특히 Graphical model을 중점적으로 다룬다.
Michael D. Lee & E. J. Wagenmakers (2014), Bayesian Cognitive Modeling: A Practical Course.
3. 기타 각종 R 패키지 및 S/W
덧글