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일상적인 예제를 활용하여 행동 과학에 좀 더 친숙해지고, 각 개념과 기법을 정확하면서도 이해하기 쉽게 설명한다. 또한 부트스트랩을 활용하여 데이터 분석 결과의 정확성을 높이는 방법을 소개한다. 이를 통해 행동 데이터 과학 분야에 대한 지식이 부족한 독자들도 쉽게 따라갈 수 있다.

1.1 인과관계 분석을 선택한 이유 1.2 회귀 분석을 방해하는 교란 1.3 정리하기 2.1 인간 행동의 기본 모델 2.2 행동과 데이터의 연결고리 2.3 정리하기 3.1 인과관계 다이어그램과 인과-행동 프레임워크 3.2 인과관계 다이어그램의 기본 구조 3.3 인과관계 다이어그램의 일반적인 변환 방법 3.4 정리하기 4.1 비즈니스 문제와 데이터 설정 4.2 포함할 변수 식별하기 4.3 데이터를 기반으로 포함할 관찰 가능한 변수 검증하기 4.4 인과관계 다이어그램 확장 4.5 인과관계 다이어그램 단순화 4.6 정리하기 5.1 비즈니스 문제: 아이스크림과 생수 매출 5.2 분리 인과 기준 5.3 백도어 기준 5.4 정리하기 6.1 데이터와 패키지 6.2 결측 데이터 시각화 6.3 결측 데이터 진단 6.4 결측 데이터 처리 6.5 정리하기 7.1 부트스트랩의 개요 7.2 회귀 분석을 위한 부트스트랩 7.3 부트스트랩을 사용하는 경우 7.4 R과 파이썬에서 부트스트랩 최적화 7.5 정리하기 8.1 실험 계획: 변화 이론 8.2 데이터와 패키지 8.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력 8.4 실험 결과 분석과 해석 8.5 정리하기 9.1 실험 계획 9.2 데이터와 패키지 9.3 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정 9.4 실험 결과 분석과 해석 9.5 정리하기 10.1 실험 계획 10.2 데이터와 패키지 10.3 계층적 모델링의 개요 10.4 무작위 배정과 표본 크기/검정력 결정 10.5 실험 결과 분석과 해석 10.6 정리하기 11.1 데이터와 패키지 11.2 조절효과의 행동적 다양성 11.3 조절효과 적용 방법 11.4 정리하기 12.1 매개효과 12.2 도구 변수 12.3 정리하기