[새빨간 거짓말, 통계] Part9 ~ Part10

들어가는 글 

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지난 주에는 Part4~ Part8을 읽었고, 이번주에는 Part9, Part10을 읽으며 이 책을 마무리 지어보려한다. 

 

지난주에 알게된 점을 짧게 리마인드해보자.

Part4 : 예상오차, 표본오차를 고려하여, 자료를 해석하자 

Part5 : 그래프를 그리는 방식에 따라, 해석자는 해석은 다양해질 수 있다.

Part6 : 시각을 자극하는 그림 도표에 유의하자.

Part7 : 사전-사후 눈속임이 통계에 적용될 수 있음에 유의하자.

Part8 : 상관관계, 전후관계, 인과관계는 모두 다르고 각각을 동일하다고 해석하지말자.

 

 

Part9. 통계를 조작하는 방법 

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Part9에서는 통계를 조작하는 여러 방법에 대해 설명한다. 

 

- 쓸데없이 정확한 숫자로 그럴듯해 보이는 방법 

쓸데없이 그럴듯한 숫자들을 나열하고 있으면, 우리도 모르게 그 숫자들을 신뢰하기 마련이다. 

예를들어 소수점을 생략하지 않은 숫자들을 보고 우리는 그렇지 않은 숫자보다 더 신뢰하기도 한다. 

 

- 백분율로 속이기

소수점을 사용하면 정확하다는 인상을 주는 것처럼, 백분율 역시 정확함이라는 향기를 뿌려 부정확함이라는 악취를 감추는 역할을 한다.

이 책에서는 백분율을 볼 때에는, 분모인 전체 대상자 수를 반드시 같이 파악하고 넘어가는 것이 중요하다고 한다.

이 책에서는 미합중국노동성의 <노동일보> 발표를 한 예시로 들고 있다.

이 <노동일보> 발표에 따르면, 어느 달 워싱턴시에서 통근수당이 붙는 급료를 받는 임시 가정부 중 4.9%가 주당 18달러의 임금을 받았다고 한다.

그런데 알고보니, 41명의 가정부 중 단 2명의 경우에 불과했다는 것이다.

이처럼 백분율 지표를 볼 때에는 전체 모수를 함께 보는 것이 중요하다.

 

 

Part10.통계의 속임수를 피하는 다섯 가지 열쇠

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Part10에서는 통계의 속임수를 피할 수 있는 다섯 가지 방법에 대해 설명한다. 

 

첫째 열쇠.

누가발표했는가? 출처를 캐 봐야 한다.

누가 그런 통계 숫자를 만들었는가를 찾아내기 위해서는 데이터를 적어도 다시 한 번 잘 검토해볼 필요가 있다.

그 '누구'란 바로 '권위라는 이름'으로 불리는 유명이산들의 이름 밑에 숨겨져 있을지도 모른다는 것이다.

연구소, 대학 등과 같이 자신이 주장하는 이론의 완벽성을 과시하는 곳에서의 통계치는 더더욱이 조심하게 살펴볼 필요가 있다는 것이다.

 

 

둘째 열쇠.

어떤 방법으로 알게 되었는지 조사 방법에 주의해야한다.

표본의 왜곡 여부, 그리고 표본의 크기가 유의미한 결론을 내릴만큼 충분히 큰 지 등을 따질 필요가 있다.

 

 

셋째 열쇠.

빠진 데이터는 없는지 숨겨진 자료를 찾아 보아야 한다.

신뢰도와 관련된 자료인 확률 오차나 표준편차 등의 지표가 빠져있다면, 그 자료를 신뢰하지 않는게 좋다고 한다. 

 

 

넷째 열쇠.

내용이 뒤바뀐 것은 아닐지 쟁점 바꿔치기에 주의해야한다.

통계를 분석할 때에는 그 기초가 된 데이터와 결론 사이에 어떤 바꿔치기가 있었는지 주의할 필요가 있다.

전혀 다른 것으로 둔갑하여 발표되는 경우가 많기 때문이다.

여론조사에서 이긴다고해서 반드시 실제 선거에서도 당선될 수 없다는 것이다. 

 

 

다섯번째 열쇠.

상식적으로 말이 되는 이야기인가 살펴보고 조사해라.

증명되지도 않은 가정을 토대로 장황하게 이야기가 전개될 때는

'상식적으로 이게 말이 돼?'와 같은 질문이

통계 숫자를 과대평가하지 않고 제대로 파악할 수 있는 지름길이라고 한다.

예시로는 미국인 12명 중 한 명은 편두통을 앓고 있다는 유명한 정신과 전문의의 추정이 있었다. 

이를 다르게 해석하면 만선두통 환자의 1/3은 편두통을 앓고 있으니, 이 계산대로라면 

우리들 중 네 명 중 한 사람은 이 두통에 시달려야한다는 것이다. 

이처럼 상식적으로 말도 안되는 이야기에 대해서는 그 조사가 어떤 기준에서, 어떤 사람들을 대상으로 어떤 방법으로 진행했는가를 다시 한 번 살펴볼 필요가 있다.