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= Part I. Design of Experiments =
== Preface ==
 1. 이 책에서는 수식을 나열하기 보단, 수식들의 image나 idea를 설명하려할 것이다. 
 2. Statistics? The art of making numerical conjectures about questions
 3. Outline
  * Designing experiment: 
   * Part1: Controlled experiment, Observational study 
  * Descriptive statistics
   * Part2: Histogram, Average, Standard deviation, Normal curve
   * Part3: Correlation, Regression
  * Theoretical statistics
   * Part4: Theory of probability
   * Part5: Chance model
  * Inference
   * Part6: Estimation
   * Part7: Measurment of error
   * Part8: Test of significance

== Ch1. Controlled experiment ==
 1. Comparison
  * Basic statistical method. 어떤 ''treatment''의 효과를 알기 위해 ''subject''를 ''treatment group''과 ''control group''으로 나누어 두 group의 ''response''를 비교한다. 
  * 그냥 좋다라고 말하는 것보다 비교를 통해 무엇보다 좋다라고 말하는 것이 더 과학적이다.

 2. Controlled experiment
  * Comparison을 하기 위한 실험. 
  * Subject를 treatment group 또는 control group으로 assigning 하는 것을 조사자가 control한다는 의미에서 contolled experiment라고 한다.

 3. Good design of controlled experiment
  * 두 group 즉, treatment group과 control group사이의 data 차이가 treatment의 적용유무에 의한 것이라고 말하기 위해서는 두 group이 treatment의 적용유무를 제외하고 완전히 동일한 group임이 보장되어야 한다. 따라서 controlled experiment의 좋은 design이란 두 group이 최대한 비슷하게 되도록 설정한 것이라고 할 수 있다. 
  * 두 group 사이에 차이가 나는 factor가 존재하고, 그 factor가 두 group의 response에 영향을 줄 때, 이 factor의 effect가 treatment의 effect에 ''confounding''되었다고 한다. Controlled experiment에서 confounding은 bias의 major source가 된다. 
 
 4. Methods for good design of controlled experiment
  * Randomized controlled
  * Double blinded

== Ch2. Observational study ==
 1. It is the subjects who assign themselves to the different groups - the investigators just watch what happens.

 2. Observational Study가 필요한 예 - 담배의 영향을 연구할 때, 암을 연구할 때 
  * 특히 질병의 원인을 사람에 대해서 연구할 때 Controlled Experiment를 할 수 없기때문에 Observational Study가 중요하다.

 3. Association & Causation
  * Causation: 무엇인가에 직접적인 원인이 되는 것. '' 예) A를 하면 B가 발생한다. 여기서 A는 B의 Causation이다. ''
  *Association: 정황을 봤을때 어떤 현상의 Causation이 되는것. 명확한(결정적) 증거가 없다. '' 예) 담배를 피는 사람은 암 발생 확률이 높다 ''

 4. Confounding Factor
  * Association을 일으키는 숨겨져 있는 Factor.
  * Confounding: Control과 Treatment Group 간에 treatment외 연구 결과에 영향을 미치는 차이.
  * Observational Study의 약점은 confounding factor를 모른다는 것이다. 그러므로 실험을 디자인 할 때 confounding factor를 control하는 것이 아주 중요하다.