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품목정보
| 발행일 | 2023년 03월 30일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 416쪽 | 738g | 153*224*25mm |
| ISBN13 | 9788963222042 |
| ISBN10 | 8963222047 |
통계의 힘 실무활용 편
: 빅데이터를 지배하는
니시우치 히로무 저 / 신현호 역 / 홍종선 감수
|
비전코리아
|
2023년 03월 30일
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- 원제이동
- eBook
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생각이 너무 많은 어른들을 위한 심리학 (10만부 돌파 기념 스페셜 에디션)
16,020원 (10%)
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저자 소개 (3명)
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최소제곱법에 기초하여 불규칙성이 내포된 데이터에서 참값을 추정하려면 어떤 방법이 가장 좋은가? 그 대답은 ‘평균을 사용하는 것이 추정 방법으로서 적절하다’이다. 일반적으로 평균은 ‘데이터값을 전부 더한 다음 총 개수로 나눈 것’이라고 알고 있다. 하지만 이 말은 어디까지나 계산 절차만을 나타낸 지극히 단순한 설명에 지나지 않는다. 다음의 말만큼은 끝까지 잘 기억해두었으면 한다. 평균은 최소제곱법에 기초하여 측정값에 포함되어 있는 차이를 가장 적게 만드는 뛰어난 추정값이다. 그리고 이런 생각이 힘을 얻게 된 배경에는 불규칙성이 존재하는 관측 대상 자체가 아니라 무엇인지는 몰라도 그 배후에 ‘참값’이 있는 것은 아닌가, 하는 상정이 존재하고 있다.
---「인과관계 파악에 중요한 ‘평균’의 본질」중에서
어쩌면 비즈니스맨도 동일한 상황일 수 있다. 학자라면 다소 멍청한 쪽에 있더라도 허용될지 모르지만 ‘유의수준 5%’가 아니라며 신중하게만 의사결정을 한다고 능사는 아니다. 자신이 단지 오차에 속고 있을 수도 있다는 리스크를 인정하고 기회를 거머쥐어야 할 때가 종종 있다. 다만 무엇이든 직감으로 의사결정을 하는 경우와, 데이터와 가설검정을 바탕으로 ‘그럼에도 리스크를 떠안는다’는 경우 사이엔 큰 차이가 존재한다. 후자라면 ① 리스크를 거의 떠안지 않고 끝나는 경우, ② 리스크를 떠안지 않도록 데이터를 추가 수집해야 하는 경우, ③ 무조건 리스크를 떠안아야만 하는 경우 등으로 나눠 생각해 볼 필요가 있다. 다시 말해 가설검정의 p-값이나 신뢰구간은 ‘자신이 덜렁이’인지 아닌지 깨닫게 해준다. 그것을 어떻게 활용하는가 하는 선택은 여러분의 경험과 직감에 의존해야 한다.
---「z 검정으로 덜렁이를 가르쳐라」중에서
가우스의 최소제곱법에는 없으면서 골턴과 피어슨의 회귀분석에는 존재하는 가장 큰 차이점은 ‘잘 보이지 않는 관계성을 분석할 수 있다’는 데에 있다. 언제 밤하늘의 어디에 별이 있었는지 관찰하고 기록하면 누구라도 별이 원을 그리며 움직인다는 사실을 알 수 있다. 가우스의 최소제곱법은 그런 누가 보아도 아는 움직임을 정확하게 수식으로 기술하고, 앞으로 언제 어디에 그 별이 존재하는지 예측할 수 있도록 했다. 그러나 부모의 키와 자녀 키의 관계성은 밤하늘처럼 누구라도 볼 수 있는 면 위에 존재하지 않는다. 분명 부모의 키와 자녀의 키로 산포도를 그리면 경향성은 엿보이지만 굳이 산포도의 가로축에 부모의 키를 둘 이유는 없다. 부모의 수입이나 유소년기의 운동 경험, 지금까지 먹은 빵의 개수도 자녀의 키와도 관계있다. 그 어느 것을 산포도의 가로축에 두든 아무 상관이 없다. 다시 말해 피어슨은 최소제곱법을 밤하늘이라는 구체적인 형태에서 출발하여 어떤 변수로도 나타낼 수 있는 산포도라는 추상적인 것으로까지 확장했다. 그것은 어떤 정보도 일단 수치화하면 관련성을 명백히 할 수 있는 통계학의 만능성으로 승화된다.
---「통계학의 왕도‘ 회귀분석’」중에서
검정이란 임의화 비교실험이다. DM을 예로 들면 임의로 선택한 수백 명 정도의 고객에게 먼저 발송해본다. 광고라면 임의로 선택한 일부 지역만 하고, 연수라면 임의로 선택한 일부 직원만을 대상으로 실시하며, 새로운 IT시스템은 임의로 선택한 일부 영업소에만 먼저 써본다. 그리고 선택 대상에서 제외된 나머지와 얼마만큼 아웃컴 차이가 나타나는지 비교한다. 그런 다음 평균값이나 비율의 차이를 t 검정, z 검정을 하여 분석하기만 하면 된다. 조정이나 상호작용은 모두 관계없고 효과가 나타나면 우연이라 말하기 어려운 수준으로 양 그룹의 아웃컴에 차이가 생길 것이다. 이 차이는 어느 정도 논의를 거쳐 고도의 분석방법을 통해 얻어진 회귀계수보다도 정확한 효과를 나타내고 있다. 여기까지 하고 나면 ‘상관’이 아니라 ‘인과’를 확인했다고 볼 수 있다.
---「회귀모형의 실제 활용법 - 산출편」중에서
마케팅 리서치 회사나 광고 기획사 중에는 여러 항목을 설문 조사한 다음 군집분석을 하고 기지 넘치는 군집 이름을 붙여 보고하는 전문가가 포진해 있는 곳이 많다. 그들은 같은 수도권의 전업주부라도 ‘미시 마마’, ‘귀티 마담’ 그리고 ‘천생 엄마’ 등 세 유형으로 나눌 수 있다는 자료 따위를 만들어 소비재 생산업체에 보고한다. 그런 회사들은 대체로 ‘엄선된 데이터에서 객관적인 사실만을 바탕으로’라는 구호를 내걸고 이런 군집 분석 결과를 제시한다.
---「인과관계 파악에 중요한 ‘평균’의 본질」중에서
어쩌면 비즈니스맨도 동일한 상황일 수 있다. 학자라면 다소 멍청한 쪽에 있더라도 허용될지 모르지만 ‘유의수준 5%’가 아니라며 신중하게만 의사결정을 한다고 능사는 아니다. 자신이 단지 오차에 속고 있을 수도 있다는 리스크를 인정하고 기회를 거머쥐어야 할 때가 종종 있다. 다만 무엇이든 직감으로 의사결정을 하는 경우와, 데이터와 가설검정을 바탕으로 ‘그럼에도 리스크를 떠안는다’는 경우 사이엔 큰 차이가 존재한다. 후자라면 ① 리스크를 거의 떠안지 않고 끝나는 경우, ② 리스크를 떠안지 않도록 데이터를 추가 수집해야 하는 경우, ③ 무조건 리스크를 떠안아야만 하는 경우 등으로 나눠 생각해 볼 필요가 있다. 다시 말해 가설검정의 p-값이나 신뢰구간은 ‘자신이 덜렁이’인지 아닌지 깨닫게 해준다. 그것을 어떻게 활용하는가 하는 선택은 여러분의 경험과 직감에 의존해야 한다.
---「z 검정으로 덜렁이를 가르쳐라」중에서
가우스의 최소제곱법에는 없으면서 골턴과 피어슨의 회귀분석에는 존재하는 가장 큰 차이점은 ‘잘 보이지 않는 관계성을 분석할 수 있다’는 데에 있다. 언제 밤하늘의 어디에 별이 있었는지 관찰하고 기록하면 누구라도 별이 원을 그리며 움직인다는 사실을 알 수 있다. 가우스의 최소제곱법은 그런 누가 보아도 아는 움직임을 정확하게 수식으로 기술하고, 앞으로 언제 어디에 그 별이 존재하는지 예측할 수 있도록 했다. 그러나 부모의 키와 자녀 키의 관계성은 밤하늘처럼 누구라도 볼 수 있는 면 위에 존재하지 않는다. 분명 부모의 키와 자녀의 키로 산포도를 그리면 경향성은 엿보이지만 굳이 산포도의 가로축에 부모의 키를 둘 이유는 없다. 부모의 수입이나 유소년기의 운동 경험, 지금까지 먹은 빵의 개수도 자녀의 키와도 관계있다. 그 어느 것을 산포도의 가로축에 두든 아무 상관이 없다. 다시 말해 피어슨은 최소제곱법을 밤하늘이라는 구체적인 형태에서 출발하여 어떤 변수로도 나타낼 수 있는 산포도라는 추상적인 것으로까지 확장했다. 그것은 어떤 정보도 일단 수치화하면 관련성을 명백히 할 수 있는 통계학의 만능성으로 승화된다.
---「통계학의 왕도‘ 회귀분석’」중에서
검정이란 임의화 비교실험이다. DM을 예로 들면 임의로 선택한 수백 명 정도의 고객에게 먼저 발송해본다. 광고라면 임의로 선택한 일부 지역만 하고, 연수라면 임의로 선택한 일부 직원만을 대상으로 실시하며, 새로운 IT시스템은 임의로 선택한 일부 영업소에만 먼저 써본다. 그리고 선택 대상에서 제외된 나머지와 얼마만큼 아웃컴 차이가 나타나는지 비교한다. 그런 다음 평균값이나 비율의 차이를 t 검정, z 검정을 하여 분석하기만 하면 된다. 조정이나 상호작용은 모두 관계없고 효과가 나타나면 우연이라 말하기 어려운 수준으로 양 그룹의 아웃컴에 차이가 생길 것이다. 이 차이는 어느 정도 논의를 거쳐 고도의 분석방법을 통해 얻어진 회귀계수보다도 정확한 효과를 나타내고 있다. 여기까지 하고 나면 ‘상관’이 아니라 ‘인과’를 확인했다고 볼 수 있다.
---「회귀모형의 실제 활용법 - 산출편」중에서
마케팅 리서치 회사나 광고 기획사 중에는 여러 항목을 설문 조사한 다음 군집분석을 하고 기지 넘치는 군집 이름을 붙여 보고하는 전문가가 포진해 있는 곳이 많다. 그들은 같은 수도권의 전업주부라도 ‘미시 마마’, ‘귀티 마담’ 그리고 ‘천생 엄마’ 등 세 유형으로 나눌 수 있다는 자료 따위를 만들어 소비재 생산업체에 보고한다. 그런 회사들은 대체로 ‘엄선된 데이터에서 객관적인 사실만을 바탕으로’라는 구호를 내걸고 이런 군집 분석 결과를 제시한다.
---「k-means 방법에 의한 군집분석」중에서
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‘빅데이터’에서 가장 중요한 것이 엄청난 자료의 분석인데 이 자료 분석에 가장 유용한 학문이 통계학이다. 그래서 저자는 통계학을 최강이 학문이라고 정의하였다. 나 역시 이 책을 읽으면서 많은 점을 배우고 느꼈다. 내가 연구하는 통계학이 각종 학문 분야에서 어떻게 폭넓게 사용되고 있는지 실무활용 현장의 예시를 통해 역시 통계학이 가장 강력하고 유용한, 최강의 학문임을 새삼 깨달았다. 이 책을 동시대에 같이 살고 있는 많은 한국인들이 읽었으면 좋겠다. 그리고 통계학을 잘 활용하여 독자 여러분의 앞날에 큰 도움이 되고 많은 발전이 있기를 기원한다.
- 홍종선 (성균관대학교 통계학과 교수)
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