이 책은 다양한 분야의 독자들을 위한 분산분석 입문서로서, 통계적 이론과 함께 다양한 SPSS 응용 사례를 쉽게 설명하고 있다. 참고로 SPSS는 최근에 자사의 핵심 제품군들의 이름을 변경하여 SPSS PASW ? (Predictive Analytics Software)라는 통일된 이름으로 브랜드 단일화를 진행하고 있으며, 통계분석 소프트웨어인 SPSS도 PASW Statistics로 이름이 변경되었다. 이 책에서는 독자들의 편의를 위하여 기존의 제품명인 SPSS를 그대로 사용하고, 응용 사례는 SPSS(PASW Statistics) 18.0을 기준으로 하였다.
이 책은 실험설계 및 분산분석을 수행하고자 하는 연구자, 대학원생, 교수들을 염두에 두고 집필되었으나, 학부 ‘실험계획법’ 및 ‘분산분석’ 등의 교과 과정에도 한 학기 정도의 강의 교재로 충분히 활용될 수 있도록 구성되어 있다. 특히 복잡한 수리적 이론을 가급적 피하고 사례 분석을 중심으로 분산분석의 필수 개념들을 전달하려고 하였으며, 각 사례에는 SPSS의 처리 과정과 결과의 해석을 수록하여 실제 분석에 바로 응용할 수 있도록 하였다.
이 책은 총 7개의 장으로 구성되어 있다. 먼저 1장과 2장에서는 실험계획 및 분산분석의 기본 원리들을 소개하였고, 3장에서 7장까지는 분산분석의 기본적 이론들을 몇 개의 주제로 나누어 설명하였다. 실제로 데이터 분석을 수행함에 있어서 일반적으로는 특정 자료처리 및 분석기법의 일부만을 이용하는 경우가 많으므로, 먼저 이 책의 범위 내에서 필요한 분석방법의 기본개념 및 자료 구조를 이해한 후 실제 작업의 필요에 따라 점차 기법 이용의 범위를 확충시켜 나가는 것이 바람직하다. 따라서 통계적 이론이나 SPSS 사용법에 초보적인 독자들은 먼저 각 장의 예제들을 중심으로 해당 분석기법의 상황 및 처리과정을 개괄적으로 이해한 후, 이에 필요한 복잡한 형태의 실험계획이나 자세한 수리적 이론을 학습하고자 하면 다른 참고 문헌들을 활용할 수 있다.

제1장 들어가며 1.1 비교실험에서 고려해야 할 사항 1.2 실험연구의 단계와 분산분석 1.3 실험계획의 기본 원리 1.4 비교연구의 여러 유형과 문제들 1.5 연습 문제 제2장 일원분류 분산분석 2.1 두 모평균에 대한 비교(t-검정) 2.2 완전확률화설계와 일원분류 분산분석 2.3 다중비교(Multiple Comparison) 2.4 선형대비(Linear Contrast) 2.5 부록: 일반선형모형과 최소제곱추정 2.6 연습 문제 제3장 다원분류 분산분석 3.1 확률화블록설계(Randomized Block Design) 3.2 라틴방격설계(Latin Square Design) 3.3 요인실험(Factorial Experiment) 3.4 불균형자료에 대한 분산분석 3.5 다요인실험 3.6 연습 문제 제4장 분산분석의 응용 4.1 혼합모형(Mixed Model) 4.2 지분설계(Nested Design) 4.3 분할구설계(Split-Plot Design) 4.4 공분산분석(Analysis of Covariance) 4.5 연습 문제 제5장 반복측정 분산분석 5.1 반복측정설계 5.2 단일요인 반복측정 분산분석 5.3 다요인 반복측정 분산분석 5.4 연습 문제 제6장 부분실험설계 6.1 직교배열(Orthogonal Array) 6.2 정의대비(Defining Contrast) 6.3 ‘직교계획’ 메뉴의 이용 6.4 연습 문제 제7장 비모수적 검정 7.1 정규성에 대한 검정 7.2 대응표본에 대한 검정 7.3 독립표본에 대한 검정 7.4 연습 문제