새빨간 거짓말, 통계 How to lie with statistics (2014.1.3.-15.)

 

 

들어가는 말

 

 

제1장 언제나 의심스러운 여론조사

 

위의 평균소득에 관한 숫자는 졸업생 중 주소를 알 수 있고, 그 중에서도 질문지에 대한 회답을 보내온 사람들로 이루어진 표본을 토대로 하고 있음을 알 수 있다. 그렇다면 과연 이 표본이 모집단을 대표한다고 말할 수 있을까? 즉 이 사람들의 소득이 질문지를 받지 못했거나 질문지를 받고도 회답을 보내오지 않은 사람들의 소득과도 같다고 말할 수 있을까? (p16)

 

이 통계 숫자는 그저 이를 닦는 것에 관해 사람들이 어떤 대답을 하는지 알고 싶을 때나 의미가 있을지는 몰라도 칫솔로 앞니를 몇 번이나 닦는지 그 횟수에 대해서는 실제로 아무 것도 말해 주지 않는다. (p21)

 

예컨대 당신 스스로가 면접자로서 거리에 나가 면접을 한다고 해 보자. 우선 40대 이상의 흑인으로 도시에 거주하는 사람을 피면접자의 조건으로 정하고 조사를 나갔는데 외관상 이에 합당한 것 같아 보이는 두 사람을 보았다. 그 중 한 사람은 깨끗한 작업복 차림으로 말쑥하게 보이며 또 한 사람은 어딘가 지저분하고 심술궂게 보인다면 이 경우 당신은 당연히 좋은 인상을 가진 사람에게 접근하여 면접을 진행할 것이다. 그리고 전국에 퍼져 있는 다른 면접자들도 당신과 같은 판단을 내릴 것이다. (p33-34)

 

 

제2장 평균은 하나가 아니다

 

US. 스틸 회사는 한때 종업원들의 평균주급이 1940년에서 1948년 사이에 107%나 증가했다고 발표한 적이 있었다. 물론 이는 사실이다. 그러나 1940년의 임근 계산에는 상당히 많은 수의 아르바이트와 같은 임시직의 급여까지 포함하였으니 이 거창한 증가도 실제로는 아무 것도 아닌 것이다.

예컨대 당신이 어느 해에 임시직으로 1년 동안 오전 근무만 하고 다음 해에는 정식 직원으로 상근하게 되었다면 당신의 급여는 당연히 2배로 늘어날 것이다. 그러나 그렇다고 하여 이 회사 전체의 임금 수준이 올라갔다고는 할 수 없다. (p45)

 

 

제3장 작은 숫자를 생략하여 사기 치는 법

 

제4장 쓸데없는 숫자로 벌어지는 헛소동

 

제5장 사람 눈을 속이는 그래프

 

제6장 백문이 불여일견이라고? 천만에

 

제7장 아전인수를 위한 마구잡이 통계

 

제8장 통계도 논리이다

 

제9장 통계를 조작하는 법

 

제10장 통계의 속임수를 피하는 다섯 가지 열쇠

 

권위있는 이름이 인용되어 있을 때는 그 권위자가 그 이야기와 관련되어 있을 뿐만 아니라 그 사실을 지지하고 있는지도 확인하여 볼 필요가 있다. (p171)

 

2014.3.13.