이제 통계학 혁명은 통계학자들의 손을 벗어나서 현대 과학에 뿌리내렸다. (…) 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨터가 등장하고, 거대한 정보를 이용할 수 있게 되면서 정보과학이라는 새로운 학문 분야가 등장했다. (…)
피어슨이 기운분포를 발견한 이래 백 년간 통계학 혁명은 과학 분야 구석구석으로 확장해 들어갔을 뿐 아니라, 거기 담긴 아이디어의 많은 부분이 이미 일반적인 문화 속으로 스며들었다. 뉴스에서 앵커가 “최근 의학 연구에 따르면 간접흡연이 비흡연자들의 ‘사망 위험을 배가한다’는 결과가 나왔습니다.”라고 이야기할 때 대부분의 사람들은 그것이 무슨 말인지 알아듣는다. 여론조사 결과 국민의 65퍼센트가 대통령의 국정 수행이 원만하다고 생각한다(3퍼센트 오차의 한계)는 말을 들으면, 우리는 65퍼센트와 3퍼센트라는 숫자가 각각 뭘 의미하는지 짐작한다. 기상청에서 내일 비올 확률이 95퍼센트라고 예측한다면, 많은 사람들은 출근할 때 우산을 가지고 나갈 것이다. 통계학적 혁명은 일반인의 사고에 영향을 미쳤고, 그 영향력의 폭과 깊이는 우리가 확률이라는 단어를 일상생활에서 쉽게 사용하는 것 이상이다.

데밍에 따르면 미국 기업의 경영자들은 그 기준을 유지하는 품질관리를 하기 위해 관리 기술자를 고용하기만 할 뿐이지, 실현 불가능한 그 기준이 현장 노동자들을 얼마나 큰 절망감에 빠뜨리는지는 전혀 고려하지 않는다. 이는 당시 미국 기업들 사이에 번지고 있던 경영 사조를 비판하는 것이었다. 1970년대 미국 기업들 사이에서는 ‘불량률 0’이라는 구호가 유행처럼 번지고 있었다. 그들은 자기 제품에 전혀 하자가 없기를 바랐는데, 이는 전적으로 불가능한 기준이었다. (…)

품질관리에 대한 데밍의 지적을 요약하자면 이렇다. 한 생산 라인에서 나오는 제품은 완전히 동일할 수 없다. 그것이 동일할 수 없는 까닭은 그것을 만드는 주체가 바로 인간이기 때문이다. 소비자들이 원하는 것은 완전한 제품이 아니라 믿을 만한 제품이다. 고객들은 어떤 제품의 품질이 일정해서, 그것을 구입하면 그 재화로부터 기대하는 만큼의 혜택을 누리기 바란다. 피셔의 분산분석은 우리로 하여금 제품의 질적 변이를 두 가지 원천을 통해 바라보게 해준다. 하나의 원천은 데밍이 ‘특수한 원인’이라고 부르는 것이고, 다른 원천은 데밍이 ‘일반적’ 혹은 ‘환경적’ 원인이라고 부르는 것이다. 미국 산업은 한 라인에서 생산한 제품들 사이에서 나타나는 품질의 차이에 대해 일정한 허용기준을 부가하고 있다. 품질의 차이가 이 허용기준을 넘어서게 되면, 생산 라인은 정지되고 ‘특수한 문제’가 무엇인지 조사하게 된다. 하지만 특수한 문제가 문제를 야기하는 경우는 흔치 않다. 문제가 생기는 원인은 늘 환경 요인이고, 이는 대개 경영진의 잘못인 경우가 많다.

나는 작년에 영국 의학 협회가 발간한 『저널』을 읽은 적이 있다. 그 논문집은 현대에 이용 가능한 모든 방법을 동원해서 담배가 엄청난 재앙을 가져올 거라는 경고를 해야 한다고 강력히 주장하고 있지만, 내가 보기에 이 연구는 (그러한 상관관계를 입증하고자 하는 연구라면) 좀더 세심하게 진행해야 할 필요가 있다. 나는 이 지점에서 뭔가 도덕적인 문제를 지적해야 한다고 생각한다. 특정한 습관을 표적으로 삼으면서, 무엇을 무서워해야 하는지도 정확하게 알려주지 않은 채, 전 세계 수억 흡연자들의 가슴에 두려움만을 심어주려는 시도는, 선량한 시민이 해야 할 일은 아닌 것 같기 때문이다.