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『R을 활용한 다변량 자료분석 방법론』은 〈주성분분석〉, 〈인자분석〉, 〈정준상관분석〉, 〈대응분석〉, 〈다차원척도법〉, 〈군집분석〉 등을 수록하고 있는 책이다.

1장 서론
1.1 다변량 자료의 표현
1.2 자료의 대수적 요약
1.3 맺음말
1.A 부록: 그래프적 표현을 위한 R 프로그램

2장 주성분분석
2.1 선형변환과 주성분
2.2 주성분분석 사례
2.3 공분산행렬 대 상관행렬
2.4 보유 주성분 개수에 관한 판정
2.A 부록: 주성분의 대수적 성질
2.B 부록: 질적 자료에 대한 주성분분석 ? princals 함수

3장 인자분석
3.1 인자분석의 개념
3.2 인자분석 사례 ? psych 패키지
3.3 인자분석 모형
3.4 인자적재와 특수분산의 추정
3.5 인자의 회전
3.6 인자의 개수
3.7 인자의 점수화
3.A 부록: 행렬도(Biplot)
3.B 부록: 다차원 선호도분석
3.C 부록: 인자적재와 특수분산의 추정

4장 정준상관분석
4.1 정준상관분석의 개념
4.2 정준상관분석사례
4.3 정준상관분석의 대수적 의미
4.4 정준점수
4.5 정준적재와 교차적재
4.6 정준변량들의 공헌도와 근사도
4.A 부록: 두 변수집단 간의 독립성 검정

5장 대응분석
5.1 분할표와 카이제곱검정
5.2 대응분석 사례
5.3 다중대응분석
5.A 부록: 대응분석의 대수적 의미

6장 다차원척도법
6.1 유사성과 비유사성의 계산
6.2 다차원척도법
6.A 부록: 유사성/거리 계산을 위한 함수 작성
6.B 부록: 추가변수의 활용

7장 군집분석
7.1 군집분석의 개념
7.2 계보적 군집분석
7.3 최적분리 군집방법(k-평균 군집분석)
7.4 군집의 개수
7.5 모형-기반 군집분석
7.6 맺음말

8장 판별분석
8.1 판별분석의 개념
8.2 다변량 정규분포에 기초한 판별분석
8.3 정준판별분석
8.4 사후확률과 개체의 분류
8.5 로지스틱 판별분석
8.A 부록 ? 모공분산행렬의 동일성에 대한 검정

부록 A. 결측값 대체
부록 B. 행렬의 기본 개념

이 책은 R을 활용하여 다변량 자료를 분석하고자 하는 다양한 분야의 독자들을 위한 입문서로서, 실제적인 예제들을 통해 분석의 기본 개념과 응용사례를 쉽고 간결하게 설명하고 있다. 이 책은 학부 3, 4학년을 대상으로 하는 한 학기 정도의 강의를 염두에 두고 집필되었으나, 통계학을 전공하지 않은 일반 연구자, 대학원생, 교수들에게도 충분히 활용될 수 있도록 구성되어 있다. 특히 지나치게 복잡한 수리적 이론을 가급적 피하고 사례분석을 중심으로 다변량 자료분석의 필수적 개념들을 전달하려고 하였으며, 각 사례에는 필요한 R 프로그램의 작성법과 결과의 해석을 수록하여 실제 분석에 바로 응용할 수 있도록 하였다.

이 책은 총 8개의 장과 부록으로 구성되어 있다. 먼저 1장에서는 다변량 자료의 기본적 표현과 요약 등 다변량 자료분석을 위한 기초개념들을 다루었으며, 2장에서 8장까지는 각 분석기법들에 대해서 다양한 사례를 이용하여 현실감 있게 설명하고 있다. 또한 부록에는 다변량 자료에서 자주 발생하는 결측값을 대체하기 위한 방법들을 소개하였고, 다변량 자료분석의 수리적 내용을 이해하기 위해서 필요한 행렬의 기본개념들을 수록하였다.

실제로 데이터 분석을 수항함에 있어서 일반적으로는 특정 자료처리 및 분석기법의 일부만을 이용하는 경우가 많으므로, 먼저 이 책의 범위 내에서 필요한 분석방법의 기본개념 및 자료구조를 이해한 후 실제 작업 상황에 따라 점차 기법의 이용범위를 확충시켜 나가는 것이 바람직하다. 따라서 통계이론이나 R 사용법에 초보적인 독자들은 먼저 각 장의 예제들을 중심으로 해당 분석기법의 처리내용을 개괄적으로 이해한 후, 이에 필요한 통계적 이론을 숙지하는 것이 좋을 것으로 생각된다.

이 책에서는 실제 사례에 대하여 R 소프트웨어의 처리 과정과 주요 결과들을 현실감 있게 설명하고 있다. 따라서 각 장에 제시된 사례들의 분석과정을 직접 수행하여 봄으로써 관련된 내용을 보다 재미있게 학습할 수 있을 것이다. 이를 위해 각 사례에 사용된 데이터들을 출판사의 홈페이지를 통해서 제공하고 있다(http://www.freeaca.com).