통계학의 정의

요지연구원
통계학의 정의

통계학의 정의

통계학은 데이터라는 원석을 가지고 정보라는 보석을 만들어내는 숫자의 마법사입니다. 데이터를 수집, 분석, 해석, 그리고 발표하는 과학으로, 마치 우주의 비밀을 찾아내는 천문학자 같은 존재입니다.

통계학의 예시

통계학은 어떤 영화가 대중에게 인기 있는지, 어떤 치료법이 효과적인지 알려줍니다. 이는 카페에서 인기 있는 메뉴를 찾는 바리스타와 같은 역할을 합니다.

통계학을 통해 얻을 수 있는 교훈

통계학은 세상을 객관적으로 바라볼 수 있는 눈을 제공합니다. 모든 이야기에는 두 가지 면이 있고, 통계는 그 둘을 모두 보여줍니다.

통계학에 대한 결론

통계학은 현실을 이해하는 강력한 도구입니다. 그것은 우리가 세상을 더 잘 이해하고, 현명한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 데이터와 숫자의 세계에서 통계학은 우리의 나침반과 지도입니다.

이 글도 관심 있으실 것 같아요!

흑백 논리의 오류란?

흑백 논리의 오류란? 흑백 논리의 오류는 A와 A가 아닌처럼 2분법적인 판단을 내리는 비형식적 오류를 의미합니다. 흑백 논리의 오류로 인해서 극단적 구도가 발생합니다. 흑백 논리의 오류의 특징 흑백 논리의 오류는 이분법적으로 나누는 오류입니다 흑백 논리는 주로 도덕과 비도덕, 강자와 약자와 같은 극단적 이분법으로 오류를 발생시킵니다. 흑백 논리가 타당할 때에는 명확한 이분법을 사용할 수 있는 때 뿐입니다. 흑백 논리의 오류는 논리적 모순이 발견되었거나 불리해질때 발생하곤 합니다. 흑백 논리의 오류의 예시 "그 단체에서 하는 행동은 모두 옳아. 그 단체를 비판하는 사람은 모두 비도덕적인 사람들이야." 위 예시는 대표적인 흑백 논리의 예시입니다. 인간이든 단체든 사람이 구성하는 대부분의 요소는 단순하게 선과 악의 이분법적인 구도로 나눌 수 없습니다. 인간이나 단체는 입체적인 존재입니다. 즉, 양 극단만 존재하는 것이 아닌 다양하게 존재하는 것입니다. 도형으로 생각해보자면 인간은 단순한 사각형이 아닌 육면체와 같은 입체적인 존재라고 볼 수 있습니다. 입체적인 존재이기에 단순히 그 사람이 한 사건에 대해서 지지 또는 반대의 입장을 표명한다고 그 사람을 도덕적, 비도덕적이라고 판단하기 어렵습니다. 흑백 논리의 오류 세 줄 요약 -흑백 논리의 오류는 이분법적으로 판단하는 비형식적 오류입니다. -흑백 논리의 오류는 논리적 모순이 발생했을 때나 궁지에 몰렸을때 자주 범하는 오류입니다. -흑백 논리의 오류는 양 극단만 남깁니다.

기저율 무시란?

기저율 무시의 정의 기저율 무시는 확률을 무시하고 통계와 반대되는 판단을 하는 인지 편향을 의미합니다. 기저율 무시는 기준비율 오류라고도 불립니다. 기저율 무시의 특징 기저율 무시로 인해서 통계적 수치를 무시하고 인상적인 주관적 경험을 기반으로 판단하게 됩니다. 기저율 무시는 자신의 고정관념에 기반하여 판단하게 만듭니다. 기저율 무시는 대표성 휴리스틱과도 연관이 있습니다. 쉽게 생각나는 정보를 통계보다 우선시하게 됩니다. 기저율 무시의 예시 경제신문을 매일 읽고 주식 시장을 매일 보는 사람이 있습니다. 이 사람은 어떤 직업일 가능성이 높을까요? 1.이 사람은 월스트리트의 증권사 애널리스트일 가능성이 높다. 2.이 사람은 학생일 가능성이 높다. 정답은 2번입니다. 경제 신문과 주식 시장이라는 묘사로 인해서 증권사 애널리스트라고 생각할 가능성이 높습니다. 하지만 확률 상으론 2번이 높습니다. 인구적 통계를 볼 필요도 없이 학생 vs 증권사 애널리스트의 확률만을 보더라도 답이 나옵니다. 학생의 수가 월스트리트 증권사 애널리스트의 수보다 몇만배는 더 많습니다. 즉, 경제 신문을 매일 보고 주식 시장을 매일 보는 사람들 중에서 무작위로 1명을 뽑을때 학생이 나올 확률이 높습니다. 아무리 학생들 중에서 경제 신문을 매일 보고 주식 시장을 매일 보는 사람이 적어서 0.01%라고 하더라도 증권사 애널리스트보다 그 수가 많습니다. 기저율 무시 세 줄 요약 -기저율 무시로 인해서 통계적 수치를 무시하고 인상적인 주관적 경험과 고정관념으로 현상을 판단하게 됩니다. -기저율 무시는 빠른 판단으로 인해 생긴 인지 편향입니다. -기저율 무시를 해결하기 위해서는 수학적 판단이 필요합니다.

결합 오류란?

결합 오류의 정의 결합 오류는 확률을 잘못 계산하여 생기는 인지 편향을 의미합니다. 객관적 확률이 아닌 주관적 확률로 판단하는 것입니다. 결합 오류는 연합 오류, 연결 오류라고도 불립니다. 결합 오류의 특징 결합 오류로 인해서 직관적 판단이 가능합니다. (다만 정확하지 않을 가능성이 높습니다.) 결합 오류로 인해서 이성적 사고 대신에 직관적 사고를 하기에 확률 계산에서 착오가 발생합니다. 결합 오류로 인해서 (사건의 확률) x (사건의 확률)이 (사건의 확률)보다 큰 값을 지닌다고 착각합니다. 결합 오류의 예시 결합 오류로 인해서 아래와 같은 실생활에서 비합리적 판단을 할 수 있습니다. 놀이기구를 기다리는 중 옆의 사람이 즐겁게 게임을 하고 있습니다. 그 사람은 아래 보기 중에서 어떤 사람에 해당할 가능성이 높나요? 1. 놀이기구를 좋아하면서 게임을 좋아하는 사람 2. 놀이기구를 좋아하면서 게임을 싫어하는 사람 3. 게임을 좋아하는 사람 직관적 판단으로는 대부분 1을 고를 수 있습니다. 놀이기구를 좋아하는 사람이 놀이동산에 와서 게임을 했을 것이라고 판단할 수 있습니다. 하지만 확률상으로 제일 가능성이 높은 것은 3입니다. 왜냐하면 각각의 확률을 분석해보자면 (임의로 놀이동산을 좋아함을 0.7[70%] 싫어함을 0.3[30%]로 가정하고, 게임을 좋아함을 0.9[90%]로 가정하겠습니다. 수치는 원하시는대로 바꿔주셔도 됩니다.) 1번은 0.7 * 0.9 = 0.63 [63%] 2번은 0.3 * 0.9 = 0.27 [27%] 3번은 0.9 = 0.9 [90%] 가 되게 됩니다. 즉, (확률1)과 (확률2)를 곱한 값은 절대로 (확률 2)를 넘을 수 없는 것입니다. (단, 확률1과 확률2는 1.0[100%]를 초과할 수 없습니다.) 따라서 위의 예시에서는 확률이 제일 높은 것은 3번이 됩니다. 결합 오류 세 줄 요약 -결합 오류로 인해서 확률을 잘못 계산하게 됩니다

요지연구원