통계학 책도 재미있게 읽을 수 있다. 

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Bipolar disorder 의 거장(?) 이라고 하는 Ghaemi 선생님의 인문학적 통계학 저서다. 글로 쭉 풀어 쓴 통계학 책은 잘 읽어 보지 못했을 것이다.

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이 책은 편견(Bias), 우연(Chance), 인과관계(Causation) 의 중요성을 설명하며

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Randomization 의 우수성을 주창한다. 우리가 절대적으로 신봉하고 있는 P-value 값은사실 과학적 근거 없이 임의적으로 설정한 5% 라는 기준을 가지고 있으며, 모든 상황에서 다 적용하는 만능 수치가 아님을 강조하고 있다.

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근거에도 수준이 존재하며 double-blind, RCT 연구의 중요성도 강조하고 있다. 그러나 근거 수준이 가장 낮은 Case report 등도 의미가 없는 것은 아니며, 때론 저명한 과학 저널에 실리는 논문들이 가장 중요하고 혁신적인 발견들은 놓치는 경우도 있음을 강조하기도 한다.

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이 책의 매력은, 인간의 관찰과 사유의 '한계점'을 인정하고 시작한다는 점이다.

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우리의 관찰과 학문 활동이 결코 객관적일 수 없으며, 극도의 주관성이 개입되어 있음을 전제한다. 그러다 보니, '과학의 정의'에 대한 고민으로 돌아가게 되며 칼 포퍼의 '반증 주의' 등도 한번씩 다뤄 주곤 한다.

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다소 철학적인 내용이 섞여 있긴 하지만, 우리가 어떻게 하면 통계를 효율적으로 활용할 수 있을 지 그 비법이 잘 소개되어 있다.

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통계학 책들을 보면 여러 가지 검정 방법들이 나열되어 있어, 마치 수학책을 보는 듯한 느낌이 강하다.

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이 책은 통계학의 각론을 들어가기 전에, 우리가 기본적으로 지니고 있어야 할 배경 지식들을 훌륭하게 설명해 준다.

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무엇보다도 '의학통계', 더 나아가 정신과 의사가 쓴 책이다 보니 예시들이 모두 정신과 약물 관련된 논문으로 수록되어 있다. 정신과 쪽 근무자들이라면 예시 하나 하나도 가슴으로 읽어 내려갈 수 있을 책이다.

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훌륭한 논문들도 이 책에 나온 배경 지식을 가지고 들여다 보면, 많은 허점들이 보일 수 있다.

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가령 Table 1 의 demographic characteristics 에서 p-value 값을 기재하여 혼란을 준다거나 말이다.

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통계학에 신물이 나고, 수학에 진절머리가 난 이들에겐 이 책으로 돌아올 것을 추천한다. 천천히 사유하면서 배경 지식을 넓히고 나서 각론을 들어가도록 하자.

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잘 쓰여진 훌륭한 책이다.​