머리말 = 4
chapter 1 서론 = 15
  1 왜 다변수 분석 기법을 사용해야 할까? = 16
  2 교란변수란 무엇이며, 이것을 다루는 데 다변수 분석은 어떤 도움이 될까? = 21
  3 억제변수란 무엇이며, 이것을 다루는 데 다변수 분석은 어떤 도움이 될까? = 25
  4 상호작용이란 무엇이며, 이것을 다루는 데 다변수 분석은 어떤 도움이 될까? = 27
chapter 2 다변수 모형의 주요 사례 = 31
  1 임상연구에서 자주 사용되는 다변수 모형에는 무엇이 있을까? = 32
  2 병인 연구에서 다변수 모형은 어떻게 사용될까? = 32
  3 중재 연구에서 다변수 모형은 어떻게 사용될까? = 34
  4 진단 연구에서 다변수 모형은 어떻게 사용될까? = 40
  5 예후 연구에서 다변수 모형은 어떻게 사용될까? = 43
chapter 3 결과변수에 따른 다변수 모형의 선택 = 45
  1 결과변수에 따라 어떤 다변수 모형을 선택할까? = 46
  2 연속형 결과변수에는 어떤 다변수 모형을 사용할까? = 47
  3 이분형 결과변수에는 어떤 다변수 모형을 사용할까? = 58
  4 순서형 결과변수에는 어떤 다변수 모형을 사용할까? = 62
  5 명목형 결과변수에는 어떤 다변수 모형을 사용할까? = 66
  6 결과 발생까지의 시간 변수에는 어떤 다변수 모형을 사용할까? = 68
  7 연구에서 중도절단 가정은 얼마나 타당할까? = 75
  8 자료에서 중도절단 가정의 타당성을 어떻게 검증할 수 있을까? = 82
  9 비례위험 모형에서 비례위험 가정이란 무엇일까? = 85
  10 계수형 자료에는 어떤 다변수 분석 방법을 사용해야 할까? = 87
  11 발생률에는 어떤 다변수 분석 방법을 사용해야 할까? = 92
  12 결과변수의 코딩을 바꾸어 다른 형태의 다변수 분석 방법을 적용할 수 있을까? = 94
chapter 4 독립변수 = 103
  1 다변수 분석에서 독립변수를 어떻게 사용해야 할까? = 104
  2 명목형 독립변수를 어떻게 사용해야 할까? = 104
  3 연속형 독립변수를 어떻게 사용해야 할까? = 106
  4 연속형 독립변수가 선형성 가정을 충족한다 하더라도 이들을 구간별로 범주화하거나 다중 이분형 변수로 바꿔도 될까? = 117
  5 다변수 분석에서 순서형 독립변수를 어떻게 사용해야 할까? = 118
chapter 5 독립변수 간의 연관성 = 119
  1 독립변수들이 가지는 연관성을 확인해야 할까? = 120
  2 다중공선성을 어떻게 확인할까? = 121
  3 다중공선성을 보이는 변수들을 어떻게 해야 할까? = 124
chapter 6 다변수 모형의 구축 = 127
  1 어떤 변수가 다변수 모형에 꼭 포함되어야 할까? = 128
  2 어떤 변수가 교란변수일까? = 128
  3 어떤 변수를 제외할까? = 130
  4 분석에 얼마나 많은 표본이 필요할까? = 133
  5 표본수에 비해 독립변수가 너무 많을 때 어떻게 할까? = 139
  6 독립변수에 결측값이 있으면 어떻게 할까? = 146
  7 결과변수에 결측값이 있으면 어떻게 할까? = 156
chapter 7 다변수 분석의 수행 = 159
  1 이분형 또는 순서형 변수에 어떤 값을 입력할까? = 160
  2 다중 이분형 변수(더미변수)를 다룰 때 어떤 범주를 기준 범주로 설정해야 할까? = 162
  3 상호작용항을 어떻게 사용해야 할까? = 164
  4 비례위험 모형과 같은 생존분석에서 시간을 어떻게 다뤄야 할까? = 167
  5 시작 시점에 사건이 바로 발생한 대상자는 어떻게 처리해야 할까? = 173
  6 기대한 것보다 생존시간이 훨씬 짧은 대상자를 어떻게 다뤄야 할까? = 175
  7 포아송 회귀분석에서 생존시간을 고려할 수 있을까? = 178
  8 변수 선택 기법이란 무엇일까? = 179
  9 모형이 수렴하지 않을 때는 어떻게 해야 할까? = 185
chapter 8 결과의 해석 = 187
  1 다변수 분석 결과는 어떤 정보를 담고 있을까? = 188
  2 모형의 적합도를 어떻게 평가할까? = 188
  3 각 독립변수에 대해 추정된 계수는 어떤 의미일까? = 200
  4 상호작용항은 어떻게 해석할까? = 212
  5 다변수 모형에서도 다중 비교 문제에 대한 보정을 해주어야 할까? = 212
chapter 9 기본 가정의 검토 = 217
  1 다변수 모형이 기본 가정을 만족하는지 어떻게 확인할까? = 218
  2 잔차란 무엇이고, 잔차로 어떻게 모형의 적합도를 판단할까? = 219
  3 정규분포와 등분산성을 어떻게 검정할까? = 222
  4 선형성 가정을 어떻게 확인할까? = 223
  5 이상점이란 무엇이고 어떻게 찾을 수 있을까? = 224
  6 이상점을 찾은 후에는 무엇을 해야 할까? = 228
  7 덧셈 가정이란 무엇이며, 이 가정을 만족하는지 어떻게 확인할까? = 230
  8 비례오즈 가정을 어떻게 검정할까? = 233
  9 비례위험 가정은 어떻게 검정할까? = 234
  10 자료가 비례위험 가정을 만족하지 못한다면 어떻게 해야 할까? = 238
chapter 10 성향점수 = 241
  1 성향점수란 무엇이고 왜 사용해야 할까? = 242
chapter 11 서로 연관된 관측값 = 249
  1 서로 연관된 관측값은 언제 생길까? = 250
  2 연관되어 있는 관측값을 얻게 되는 연구 설계를 피해야 할까? = 252
  3 자료를 어떻게 분석해야 할까? = 256
  4 연관된 관측값이 있는 자료의 분석을 위한 표본크기는 어떻게 계산할까? = 279
chapter 12 타당성 검증 = 281
  1 모형의 타당성을 어떻게 검증할까? = 282
chapter 13 특수한 주제 = 289
  1 추적관찰 중 독립변수 값이 변한다면 어떻게 할까? = 290
  2 시간 의존적 공변량의 장단점은 무엇일까? = 291
  3 분류와 회귀나무 모형이란 무엇일까? = 293
  4 의학통계학자와의 협업 = 297
  5 어떤 통계 패키지를 사용할 것인가? = 298
chapter 14 출판 = 299
  1 논문에 분석 과정을 얼마나 자세히 기술해야 할까? = 300
  2 사용한 분석 방법에 대한 통계 문헌을 인용해야 할까? = 302
  3 어떤 정보를 결과로 제시해야 할까? = 303
chapter 15 요약 : 다변수 분석의 절차 = 307
찾아보기 = 310