숫자에 약한 사람들을 위한 통계학 수업

들어가며
1장 비율로 표시하기: 범주형데이터와 백분율
2장 숫자들을 요약하고 전달하기: 데이터의 위치, 퍼짐, 관계
3장 부분에서 전체를 추론하기: 모집단과 측정
4장 무엇이 무엇의 원인인가?: 인과관계
5장 관계를 모형화하기: 회귀 모형
6장 분석하기와 예측하기: 알고리즘
7장 추정을 얼마나 확신할 수 있나?: 표본의 크기와 불확실성 구간
8장 불확실성과 변동성의 언어: 확률 법칙과 이론
9장 확률과 통계가 만났을 때: 확률 모형에 기초한 통계적 추론
10장 질문에 대답하기와 발견을 주장하기: 가설 검정과 통계적 유의성
11장 경험으로부터 배우기: 베이즈 방법
12장 일들은 어떻게 잘못되는가?: 오류와 속임수
13장 더 나은 통계학을 위하여: 신뢰성과 윤리 문제
14장 결론: 통계학을 잘하는 10가지 방법
감사의 말
용어집
미주
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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.

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.

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.