빅데이터를 지배하는 통계의 힘

| 추천의 말: 빅데이터 시대, 최강의 무기 통계학
| 저자의 말: 한국의 독자들에게

제1장 빅데이터, 통계학에서부터 시작하라
01 _ 실생활과 밀접한 통계 리터러시
02 _ 답을 알려주는 실용적인 학문, 통계학
03 _ 통계학은 모든 과학적 분석 방법의 기본
04 _ IT와 통계학의 기막힌 결혼

제2장 정보비용을 대폭 줄여주는 통계
05 _ 통계가가 본 빅데이터 광상곡
06 _ 뉴딜정책을 뒷받침한 통계가들
07 _ 의미 있는 오차범위와 비용

제3장 오차와 인과관계가 통계학의 핵심이다
08 _ 나이팅게일식 통계의 한계
09 _ 인과관계를 생각하지 않는 통계해석은 의미가 없다
10 _ ‘60억 엔을 버는 비결’이 담긴 리포트
11 _ 오바마가 선거에서 승리한 이유
12 _ 그것은 이익에 직결되는가?
13 _ ‘인과관계의 방향’을 밝혀내어야 한다

제4장 ‘임의화’라는 최강의 무기 활용하기
14 _ 우유가 먼저인가, 홍차가 먼저인가?
15 _ 임의화 비교실험이 사회과학을 가능하게 했다
16 _ ‘재봉틀 두 대 사면 10% 할인’으로 매출이 오를까
17 _ 임의화의 세 가지 한계

제5장 통계학은 계속 발전하고 있다
18 _ 역학의 발전이 증명한 담배의 위험
19 _ ‘평범으로의 회귀’를 분석하는 회귀분석
20 _ 천재 피셔의 또 다른 업적
21 _ 통계학의 이해도를 높여주는 단 한 장의 도표8
22 _ 다중회귀분석과 로지스틱 회귀
23 _ 통계학자가 극대화한 인과의 추론

제6장 통계학의 여섯 가지 활용 분야
24 _ 사회조사법 대 역학과 생물통계학
25 _ IQ를 탄생시킨 심리통계학
26 _ 마케팅 현장에서 생겨난 데이터마이닝
27 _ 문장을 분석하는 텍스트마이닝
28 _ ‘연역’의 계량경제학과 ‘귀납’의 통계학
29 _ 베이즈파와 빈도론파의 확률을 둘러싼 대립

제7장 에비던스 활용하기
30 _ 거인의 어깨 위에 서는 방법
31 _ 에비던스, 어떻게 찾을 것인가

| 맺음말
| 참고문헌
| 옮긴이의 말: 데이터 사회에서 살아남기 위한 무기와 교양

현재 ‘역학의 아버지’라 불리는 존 스노가 제시했던 ‘역학’ 관련 개념은 서서히 의학 전반에 없어서는 안 될 중요한 요소로 자리매김하게 되었다. 담배를 피우면 폐암을 비롯한 암에 걸릴 위험이 커지고, 혈압이 높으면 심장병이나 뇌졸중으로 발전될 가능성이 많아지는 것은 현대를 살아가는 우리들에게 당연한 상식이다. 그러나 불과 50년쯤 전에 미국의 프레이밍험이라는 작은 마을에서 이루어진 대규모 역학 연구 결과가 발표되기까지는 전혀 그렇지 않았다. 그때까지는 의사나 과학자 중에서도 담배나 고혈압이 건강에 어떤 영향을 미치는지에 대한 다양한 설이 있어서 저마다 각자의 주장을 굽히지 않았다. 그러나 요즘은 역학연구 결과가 그 모든 주장을 잠재워버리고 ‘암을 없애려면 우선 흡연율부터 낮춰라!’, ‘심장병을 줄이려면 혈압부터 관리해라!’라고 확실하게 말한다. 그에 따라 인간의 수명은 50년 전과 비교해 엄청나게 늘어났다. 02. 답을 알려주는 실용적인 학문, 통계학

200번 중 단 한 번밖에 당첨되지 않는 제비를 60만 번 뽑는 동안 단 한 번도 꽝이 되지 않을 확률은 어느 정도일까? 당첨된 제비를 뽑을 때마다 상자로 다시 넣는 방법(통계학 전문용어로 복원추출이라 한다)은 다시 넣지 않는 방법(비복원추출)과 비교할 때 미세하나마 확률이 높아지지만 그래도 ‘200분의 1의 60만 제곱’이라는 기적이 필요하다.
참고로 복원추출에서는 60만 번 도전할 때 ‘200분의 1’이라는 일정한 당첨확률이 줄곧 유지되지만 실제의 실업률 조사는 비복원추출이며 마지막 60만 번째 사람도 실업자일 확률은 나머지 1억 1940만 명 중 한 명이니 그것만으로도 기적에 해당하는 수치이다. 실제로는 이 64조의 10만 제곱분의 1이라는 천문학적인 값조차 아득하게 느껴질 것이다
07. 의미 있는 오차 범위와 허용

1920년대 말 영국, 햇살이 매우 강한 어느 여름 오후, 여러 명의 영국 신사와 부인들이 정원 테이블에서 홍차를 마시고 있을 때의 일이었다. 한 부인이 밀크티를 마시면서 자신은 ‘홍차를 먼저 넣은 밀크티’인지 ‘우유를 먼저 넣은 밀크티’인지를 맛으로 구별할 수 있다고 말했다. 얼핏 듣기에는 아무것도 아닌 한 부인의 주장까지도 과학적으로 실증할 수 있다는 것이 임의화 비교실험의 힘이다.
그곳에 있던 대다수 신사들은 부인의 말에 웃고 넘어갔다. 그들이 배운 과학적 지식에 근거할 때 홍차와 우유가 한 번 뒤섞이면 화학적 성질의 차이 따위는 없었다. 하지만 작은 체구에 두꺼운 안경을 걸치고 수염을 길게 기른 한 남자만이 부인의 설명을 재미있게 여기고 ‘그렇다면 한번 시험해보고 싶습니다’ 하며 제안을 했다. 이 남자가 바로 현대 통계학의 아버지 로널드 A. 피셔이다.
14. 우유가 먼저인가? 홍차가 먼저인가?