통계의 양면성과 세가지 관점: 통계를 통한 거짓말, 통계 없는 거짓말, 진실을 더하는 통계

통계의 양면성

통계는 데이터를 이해하고 판단하는 데 중요한 도구이나,

때로 다양한 해석과 오해를 야기할 수 있는 양면성을 가지고 있다.

통계의 양면성을 이해하고 올바르게 사용하는 것이 중요하다.
적절한 데이터 수집, 정확한 분석, 투명한 해석을 통해 통계를 활용할 때, 진실과 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.

 

 

통계의 양면성을 이해하는 세 가지 관점에 대해 알아보자.

 

1. 통계를 통한 거짓말
특정 방식으로 해석하거나 특정 부분만 강조함으로써 왜곡
표본의 크기나 구성을 왜곡하여 특정 결과를 지지하는 증거로 사용할 수 있다.
축의 범위를 변형하거나 데이터를 적절하지 않게 나타내어 실제보다 더 크거나 작게 보이도록 할 수 있다.

2. 통계 없는 거짓말
특정 입장을 강조하거나 부정적인 이미지를 만들기 위해 , 자신의 주장을 뒷받침하기 위해 통계적 증거를 가장한 설명을 제시할 수 있다.

3. 진실을 전달하는 통계
통계는 주관적인 요소를 최소화하고, 데이터를 객관적으로 분석하여 진실을 파악하고 전달하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

 

 

Mark Twain: There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics
(거짓말에는 세 종류가 있다. 거짓말, 그럴듯한 거짓말 그리고 통계다)

F. Mosteller: While it is easy to lie with statistics, it is even easier to lies without them
(통계를 이용하여 거짓말하기 쉽다. 그러나 통계 없이 거짓말하기가 더 쉽다)

Dunkels:  It is easy to lie with statistics. It is hard to tell the truth without it
(통계로 거짓말하기는 쉽다. 그러나 통계없이 진실을 말하기는 어렵다.)