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숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업

숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업

: 데이터에서 세상을 읽어내는 법

리뷰 총점9.1 리뷰 21건 | 판매지수 930
베스트
자연과학 top100 10주
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19,800 (10% 할인)

품목정보

품목정보
발행일 2020년 08월 12일
쪽수, 무게, 크기 460쪽 | 586g | 152*225*21mm
ISBN13 9788901244488
ISBN10 8901244489

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책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

저자 소개 (3명)

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

이 책은 기술적이지 않은 통계학 입문서를 찾고 있는 학생, 그리고 직장이나 일상에서 맞닥뜨리는 통계에 관해 더 많은 지식을 얻고 싶은 일반인 모두를 위해 쓰였다. 내 주안점은 그들이 능숙하게 그리고 세심하게 통계를 다룰 수 있게 하는 데 있다. 숫자의 세계가 차갑고 딱딱해 보일지 모르나, 앞서 나무·행복·죽음 등을 측정하려는 시도에서 이미 느꼈듯 숫자는 항상 조심히 다뤄야 한다.
--- p.22

통계는 우리가 당면한 문제에 관해 명확성과 통찰력을 가져다주지만, 어떤 의견을 조장하거나 단순히 관심을 끌기 위해 오용되기도 한다. 따라서 어떤 통계적 주장이 믿을 만한지 판단하는 능력이 현대 사회에서 점점 중요해지고 있다. 이 책이 일상에서 맞닥뜨리는 숫자들에 관해 질문을 던질 수 있는 힘을 주길 바란다.
--- p.22

틀 짜기에 대해 좀 더 자세히 알아보자. 2011년, 런던 지하철에 “런던에 거주하는 청소년의 99%가 심각한 폭력을 저지르지 않는다”라고 선전하는 광고가 등장했다. 이 광고는 승객들을 안심시키려고 만든 것일 테지만, 두 가지의 간단한 변화를 통해 의도한 것과 상반되는 효과를 일으킬 수 있다. 첫째, 99%가 심각한 청소년 폭력을 저지르지 않는다는 말은 반대로 1%가 아주 심각한 폭력을 저지른다는 뜻이다. 둘째, 런던의 인구는 약 900만 명이고 그중 15~25세 인구가 약 100만 명이다. 우리가 이 연령대를 청소년으로 간주한다면, 매우 폭력적인 청소년이 약 1만 명이나 된다. 이걸 보고 어떻게 안심할 수 있을까? 여기서 통계의 효과를 조작하기 위해 두 가지 방법을 썼다. 첫째, 긍정적 틀을 부정적 틀로 전환했다. 둘째, 백분율을 구체적인 숫자로 바꾸었다. 따라서 어느 한쪽에 치우치지 않는 정보를 제공하려면, 긍정적인 틀과 부정적인 틀을 모두 제공하는 것이 바람직하다.
--- p.34

영국에서는 통상 100명 중 약 6명꼴로 장암에 걸린다. 만약 그 100명이 매일같이 베이컨 샌드위치를 먹는다면 그 숫자는 어떻게 달라질까? 국제암연구소 보고서에서 말한 18%라는 상대위험도를 적용하면, 6명이 7명이 된다.* 즉 평생 베이컨을 먹으면 100명 중 장암이 걸리는 사람이 1명 더 생긴다. 이것은 상대위험도(18% 증가)만큼 인상적이지 않다. 우리는 무시무시하게 들리는 것과 실제 위험을 구분할 필요가 있다.
--- p.42

산술평균은 데이터가 중앙값을 중심으로 대칭적으로 분포되어 있지 않고 한쪽으로 치우쳐 있을 때 또는 표준적 사례들이 대다수이기는 하지만 아주 높거나 아주 낮은 몇몇 값들이 양끝에서 긴 꼬리를 이룰 때, 상당한 오해를 불러일으킬 수 있다. 예를 들어 당신과 나이와 성별이 같은 사람들과 비교했을 때 당신이 내년에 사망할 확률은 평균(산술평균)보다 훨씬 낮을 것이다. 영국의 기대수명 표에 따르면 현재 63세인 사람들 중 1%가 64세 생일을 맞이하기 전에 죽는다. 하지만 이들 대부분은 이미 심각한 상태이고, 상당히 건강한 대다수의 사람들이 사망할 가능성은 이 평균 위험률보다 적다.
--- p.59

표본의 결과를 모집단으로 일반화하려면, 표본이 대표성을 지녀야 한다. 그저 데이터가 많다고 반드시 좋은 표본이라고 할 수 없으며 심지어 잘못된 확신을 줄 수 있다. 예를 들어 2015년 영국 총선에서 여론조사 기관들은 잠재적 유권자 수천 명을 표본 삼아 조사를 했지만 예측에 실패했다. 표본 추출 과정이 부적절했기 때문이었다. 기관들은 주로 유선 전화번호로 전화를 걸었고, 응답률은 10% 미만이었다. 이런 표본은 대표성을 가졌다고 보기 힘들다
--- p.97

이 연구는 적절한 모집단의 등록 기록을 활용한 대규모 연구였으니, 교육을 더 많이 받은 사람들이 실제로 뇌종양에 조금 더 많이 걸린다는 결론은 어느 정도 믿을 만하다. 그렇다면 도서관에서 쏟은 그 모든 피와 땀이 뇌를 과열시켜 세포를 이상하게 변형시킨 걸까? 나는 그렇지 않을 거라 생각한다. 논문의 저자들 역시 “암 등록의 완벽성과 탐지 편향 때문에 그런 결론이 나온 것일 수 있다”라고 덧붙인다. 다시 말해, 부유한 고학력자들이 진단 검사를 더 많이 받았을 수 있다.
--- pp.113~114

변화를 개입 탓으로 돌리는 강한 심리적 경향은 이전과 이후의 비교를 믿을 수 없게 만든다. 전형적인 예가 과속 단속 카메라다. 이런 카메라는 최근 사고가 났던 장소에 설치되곤 한다. 설치 후에 사고율이 내려가면, 사람들은 그것이 카메라 덕분이라고 생각한다. 하지만 사고율은 어쨌거나 내려가지 않았을까? 연이은 행운이나 불운은 영원히 계속되지 않으며, 결국 사태는 다시 잦아들기 마련이다. 이것이 평균으로의 회귀다. 마치 키가 큰 아버지가 더 작은 아들을 가지는 것처럼 말이다. 그러나 이런 계속되는 행운 또는 불운이 사건의 지속적인 상태를 나타낸다고 믿으면, 정상으로의 복귀가 어떤 개입의 결과 때문이라는 그릇된 결론에 다다르고 만다.
--- pp.149~150

실험 형태에 따른 검정의 크기와 검정력에 관한 공식들이 존재하는데, 결정적으로 표본 크기에 따라 달라진다. 그러나 표본 크기가 고정된 상태에서는 불가피한 맞교환이 있다. 검정력을 높이려면 유의수준의 임계값을 완화시켜야 한다. 그 결과 진짜 효과를 제대로 알아낼 가능성이 높아지지만, 1종 오류를 범할 가능성은 커진다. 법률적 비유를 들자면, 합리적 의심을 넘어서는 증거에 대한 요구 조건을 약화시켜, 유죄 판단의 기준을 완화시킬 수 있다. 그 결과 더 많은 범죄자들이 제대로 유죄 판결을 받는 대신, 결백한 사람들이 유죄라고 잘못 판결받는 경우도 늘어난다.
--- p.315

“넋을 놓고 계속 TV를 보는 것이 당신을 죽일 수 있는가?”라는 제목의 기사는 한 역학 연구로부터 나왔다. 그 연구는 하룻밤에 2시간 30분 이하로 TV를 시청하는 사람과 비교해 5시간 이상 TV를 시청하는 사람들이 폐색전에 걸릴 상대위험도가 2.5라고 추정했다. 그러나 고위험군에서의 절대위험도(매년 15만 8000명 중 13명)를 조사해보면, 이 말은 1만 2000년 동안 매일 밤 TV를 5시간 이상 봤을 때 그 사건을 경험하리라 기대할 수 있다는 뜻이다. 이것은 기사 제목의 극적인 효과를 약화시킨다.
--- pp.390~391

표 13.1은 2017년 6월 선거에서 예측과 최종 결과를 보여준다. 예상 의석수는 실제 결과와 놀라울 정도로 가까웠다. 차이는 많아야 네 석이었다. 표 13.1은 지난 세 번의 영국 선거에서도 이런 통계적 예측이 꽤 정확했음을 보여준다. 2015년 통계학자들이 자유민주당이 크게 패배해 의석수는 57석에서 10석까지 떨어질 거라고 예측하자, 한 저명한 자유민주당 정치인이 TV 생방송 인터뷰에서 그들이 맞으면 “모자를 먹겠다”라고 말했다. 실제로 그 당은 단 8석을 얻었다.
--- p.411

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스피겔할터는 가장 위대한 통계학 커뮤니케이터다. 이 책은 우리 주변을 둘러싸고 있는 숫자들에 대한 생각을 변화시킨다.
- 팀 하포드 (『경제학 콘서트』 저자)
이 책은 실생활의 예들을 활용해 세상을 더 잘 이해하고 현명한 선택을 도와주는 통계학의 힘을 우아하게 보여준다.
- 데이비드 핸드 (『신은 주사위 놀이를 하지 않는다』 저자)

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