Name: 벌거벗은 통계학(리커버 에디션)
Rating: 9.60 (55 reviews)
Author: 찰스 윌런

상품상세정보
ISBN	9788962605952(8962605953)
쪽수	448쪽
크기	150 * 215 * 30 mm /616g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Naked statistics : stripping the dread from the data / Wheelan, Charles J.

책소개

이 책이 속한 분야

경제/경영 > 경제이론 > 경제수학/경제통계

이 책의 주제어

데이터를 꿰뚫어 보는 직관의 힘, 통계학!

『벌거벗은 통계학』은 미국의 경제경영 전문 사이트 ‘800-CEO-READ’가 선정한 최고의 경제서 100선에 이름을 올린 《벌거벗은 경제학》 저자 찰스 윌런의 10년 만의 신작이다. 통계의 중요한 개념을 보다 직관적이고 알기 쉽게 설명하는 이 책은 저자 특유의 통찰력과 통계적 도구들로 경제 흐름과 사회 현상을 분석한다. 야구 타율에서부터 대통령 선호도 조사에 이르기까지 다방면에 널리 이용되고 있는 통계 속 숫자의 의미를 해석하고, 데이터와 데이터 사이의 긴밀한 연관성을 찾아낸다.

이 책에서 저자는 통계의 근본적인 개념들은 매우 흥미로우며 실생활과도 밀접하게 연관되어 있다고 말한다. 이에 직관적 통찰에 초점을 맞추어 수학, 방정식, 그래프 등은 거의 사용하지 않고 대신 통계를 배워야 하는 주된 이유를 뒷받침할 수 있는 사례들을 자세히 소개한다. 누가 통계를 이용해 거짓말을 하고 이득을 챙기는지, 어떻게 기업이 숫자로 소비자들을 현혹시키는지, 왜 투자전문가의 높은 수익률을 믿어서는 안 되는지 등에 대한 수학적 통찰력을 키우는 데 필요한 정보들을 만날 수 있다.

들어가며. 1그램의 정보가 1톤의 의견보다 무겁다!
1장 진실, 거짓, 그리고 탐정
2장 메이저리그, 역대 최고의 야구선수는 누구일까?
3장 숫자의 함정, 사실을 왜곡하는 아주 교묘한 거짓말들
4장 넷플릭스는 내가 좋아하는 영화를 어떻게 찾아낼까?
5장 보증 기간 연장에 돈 쓰지 말라
5½장 몬티 홀의 딜레마 _ 염소와 자동차는 어디에 있을까?
6장 국제 금융 시스템을 망쳐놓은 확률의 달인들
7장 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다
8장 슈퍼스타, 통계학의 르브론 제임스를 기억하라
9장 왜 교수님은 내가 부정행위를 했다고 생각했을까?
10장 여론을 보다 정확하게 파악하는 방법들
11장 데이터를 분석하는 기적의 만병통치약
12장 명백한 데이터 앞에서도 논리를 잊지 말라
13장 하버드에 가면 정말로 인생이 바뀔까?
맺음말 통계로 답할 수 있는 다섯 가지 질문

책 속으로

내가 어렸을 때, 유명한 사회자 몬티 홀Monty Hall이 진행하던 《렛츠 메이크 어 딜Let’s Make a Deal》이라는 인기 텔레비전 프로그램이 있었다. 매번 쇼가 끝날 무렵이면, 마지막까지 남은 참가자는 몬티와 함께 숫자 1, 2, 3이 쓰인 세 개의 커다란 문을 마주하게 된다. … 참가자가 1번 문을 선택했다고 하자. 몬티 홀은 3번 문을 열어 보여주는데 거기에는 염소가 있었다. 이때 1번 문과 2번 문은 여전히 닫혀 있는 상태다. 만약 1번 문 뒤에 자동차가 있다면 참가자는 자동차를 받게 되고, 2번 문 뒤에 자동차가... 더보기

내가 어렸을 때, 유명한 사회자 몬티 홀Monty Hall이 진행하던 《렛츠 메이크 어 딜Let’s Make a Deal》이라는 인기 텔레비전 프로그램이 있었다. 매번 쇼가 끝날 무렵이면, 마지막까지 남은 참가자는 몬티와 함께 숫자 1, 2, 3이 쓰인 세 개의 커다란 문을 마주하게 된다. … 참가자가 1번 문을 선택했다고 하자. 몬티 홀은 3번 문을 열어 보여주는데 거기에는 염소가 있었다. 이때 1번 문과 2번 문은 여전히 닫혀 있는 상태다. 만약 1번 문 뒤에 자동차가 있다면 참가자는 자동차를 받게 되고, 2번 문 뒤에 자동차가 있다면 게임에서 지게 된다. 그러나 이제부터 더욱더 흥미로운 일이 벌어진다. 몬티가 참가자를 향해 혹시 마음을 바꿔 다른 문을 선택하지 않겠냐고 다시 한 번 선택의 기회를 주는 것이다. 참가자는 1번 문에서 2번 문으로 자신의 선택을 바꿀 수 있다. 두 개의 문은 여전히 닫혀 있다는 사실을 잊지 마시라. 참가자가 유일하게 얻은 새로운 정보는 자신이 선택하지 않은 두 개의 문 가운데 한쪽에 염소가 있다는 사실뿐이다. 참가자는 선택을 바꾸어야 할까?_들어가며. ‘1그램의 정보가 1톤의 의견보다 무겁다!’ 중에서

흡연자는 술을 많이 마시거나 식습관이 좋지 않은 등 건강에 부정적인 결과를 일으킬 다른 습관을 가진 경향이 있다. 만약 흡연자들이 20년 후 동창회에서 특히 건강하지 못했다면, 그 원인이 흡연 때문인지, 아니면 많은 흡연자들이 흔히 하는 다른 건강치 못한 습관들 때문인지 알 수 없다. 분석의 근거가 되는 데이터에도 문제가 있을 수 있다. 심각하게 아픈 흡연자들은 20년 후 동창회에 참석하지 못할 것이다. 물론 사망한 흡연자도 당연히 나타나지 못할 것이다. 동창생 중에서 건강한 사람들이 가장 많이 나타날 것이라는 사실 때문에, 20년 후 동창회 참석자의 건강에 대한 어떤 분석(흡연 혹은 기타 요인과의 연관성)도 심각한 결함을 안게 된다. 40년 혹은 50년 후 동창회처럼 졸업하고 나서 더 많은 세월이 흐른 뒤의 모임에서는 더 심각한 왜곡이 있을 것이다. _1장. “진실, 거짓, 그리고 탐정” 중에서

기존의 뮤추얼펀드 회사들은 어떻게 할까? 데이터 조작으로 회사를 살린다! 실제로는 시장보다 실적이 좋지 않으면서도 어떻게 ‘실적이 좋아 보이게’ 하는지 살펴보자. 대형 뮤추얼펀드 회사는 다양한 액티브 펀드 상품f을 새로 출시할 것이다. 가령 어떤 뮤추얼펀드 회사가 신규 펀드를 20개 출시했는데, 이때 각각의 펀드 상품이 S&P 500보다 수익률이 좋을 확률은 50퍼센트 정도라고 하자. 장기적인 데이터와도 일치하는 가정이다. 기본적인 확률에 의하면, 첫해 신규 펀드 상품 중 열 개만 S&P 500보다 수익률이 좋을 것이다. 2년째에도 그럴 수 있는 펀드 상품은 다섯 개로 줄어들고, 3년 연속 S&P 500보다 수익률이 좋을 펀드 상품은 두세 개뿐이다. _7장. ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다’ 중에서

사우스캐롤라이나에 사는 린다 쿠퍼라는 여성은 네 번이나 번개에 맞았다. 연방재난관리국의 추정에 따르면, 번개에 한 번 맞을 확률은 60만분의 1이다. 린다 쿠퍼의 보험 회사는 단지 통계적으로 불가능해 보인다는 이유만으로 보상을 거부할 수 없을 것이다. 나의 대학 시절 통계학 시험에서도 교수님에게는 의심할 만한 이유가 있었다. 매우 의심스러운 패턴을 발견한 것이다. 조사관들이 표준 시험에서 부정행위를 가려낼 때나 SEC가 내부 거래를 잡아낼 때 쓰는 방법도 이와 똑같다. 하지만 다른 증거가 뒷받침되지 않는다면 의심스러운 패턴은 그저 의심스러운 패턴일 뿐이다. _9장. ‘왜 교수님은 내가 부정행위를 했다고 생각했을까?’ 중에서

《뉴욕타임스매거진》은 타깃 매장에 찾아와 매니저를 만나게 해달라고 요청한 미니애폴리스의 한 남성 이야기를 전했다. 그는 타깃이 고등학생 딸에게 출산용품 쿠폰을 잔뜩 보낸 데 격분했다. 남자는 이렇게 물었다. “내 딸은 아직 고등학생이에요. 딸에게 아기 옷이나 아기 침대 쿠폰을 보내는 이유가 뭡니까? 정말 임신이라도 하라는 거요”
매장 매니저는 정중하게 사과했다. 그 일이 있고 나서 며칠 후에 다시 한 번 사과하기 위해 전화를 걸었다. 그런데 전화를 받은 남자의 화는 누그러져 있었고 이번엔 오히려 그가 사과했다. “내가 집안일을 잘 몰랐어요. 딸은 8월에 출산 예정입니다.” _맺음말. ‘통계로 답할 수 있는 다섯 가지 질문’ 중에서 닫기

출판사 서평

세계의 경제학자들과 언론이 극찬한 찰스 윌런이 아마존 논픽션 베스트셀러와 뉴욕타임스 베스트셀러에 빛나는 《벌거벗은 통계학》으로 돌아왔다. 야구, 선거, 게임, 광고, 마케팅, 복권, 주식, 쇼핑 등 곳곳에서 수시로 통계자료와 확률을 접하는 일반인은 물론, 세일즈맨, 기획자, 투자가, 애널리스트, 광고인, 정치인 등 다각적인 데이터를 분석해 합리적 의사결정을 내려야 하는 사람들까지 쉽고 재미있게 이해할 수 있는 통계의 모든 것을 담았다. 왜 타율만으로는 야구 선수의 능력을 설명하는 것이 부족한지, 왜 투자전문가의 높은 수익률을 믿어서... 더보기

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벌거벗은 통계학 -확률과 함께 lj**202 | 2018-01-17 | 추천: 0 |

난 예능 계열이었다. 문과와 이과 중 문과에 속했고. 한 마디로 나는 수학에 완전히 젬병이었다. 수학이 싫어 문과를 간 것은 아니었지만 수학은 아예 보지도 않았다. 그저 한 번호로 찍고 잠 잘 정도였다. 그런 내가 지금은 숫자를 갖고 이야기를 한다. 솔직히 숫자 갖고 이야기하는 걸 좋아하지 않는다. 오히려 싫어한다. 이런 이야기를 하면 사람들이 놀라기도 한다. 내가 당황한다. 무엇보다 통계 관련된 것은 피할 수 없다. 굳이 이야기하면 난 대략 그렇다는 걸 더 선호한다. 어차피 정확하게 숫자를 맞추는 것은 무리다. 비... 더보기

난 예능 계열이었다. 문과와 이과 중 문과에 속했고. 한 마디로 나는 수학에 완전히 젬병이었다. 수학이 싫어 문과를 간 것은 아니었지만 수학은 아예 보지도 않았다. 그저 한 번호로 찍고 잠 잘 정도였다. 그런 내가 지금은 숫자를 갖고 이야기를 한다. 솔직히 숫자 갖고 이야기하는 걸 좋아하지 않는다. 오히려 싫어한다. 이런 이야기를 하면 사람들이 놀라기도 한다. 내가 당황한다. 무엇보다 통계 관련된 것은 피할 수 없다.

굳이 이야기하면 난 대략 그렇다는 걸 더 선호한다. 어차피 정확하게 숫자를 맞추는 것은 무리다. 비슷하면 된다. 이건 어디까지나 내가 선호하는 방법이다. 통계라고 해서 정확하진 않다. 그 언저리에 있는 걸 참고할 뿐이다. 여기서 사람들이 실수하는 것은 통계를 전적으로 믿는다는 거다. 다양한 통계는 하나의 의견일 수 있다. 그건 과학도 아니다. 내가 숫자를 활용하고 통계를 이용해서 사람들에게 보여주는 이유는 하나다.

나 혼자 하는 것이라면 굳이 정밀하거나 정확할 필요는 없다. 어림짐작만으로도 충분하다. 큰 틀에서 간다면 난 된다는 입장이다. 다만 난 사람들에게 무엇인가를 설명하고 이야기하는 상태다. 어쩔 수 없이 남들에게 주장하는 근거가 있어야 한다. 균형잡힌 시선으로 무엇인가 이야기하려다보니 통계 등을 활용하여 설명한다. 물론 아주 잘 알고 있다. 사람들은 이렇게 무엇인가 주장하는 것보다는 그저 썰을 풀어내는 걸 더 선호한다.

아쉽게도 내가 그 쪽 분야를 잘 모르고 아는 것이 적다보니 나름 노력은 하지만 부족한 것 투성이다. 그 덕분에 관련 글을 써도 늘 스스로 혹시 틀린 것은 없는지 불안하다. 통계는 갈수록 중요해지고 있다. 무엇보다 너무 많은 데이터가 넘쳐난다. 데이터를 어떻게 볼 지 아는 것이 훨씬 더 중요해졌다. 굳이 내가 데이터를 만들려고 노력할 필요가 없을 정도다. 수많은 사람들이 데이터를 만들어 세상에 선보인다. 넘쳐나는 데이터가 어떤 의미를 내포하는지 아는 것이 더 중요해졌다.

그동안 여러 통계 관련 책을 읽었다. 그때마다 분명히 무엇인가 하나씩 얻는 것이 있었다. 이번에 읽은 <벌거벗은 통계학>은 데이터를 보는 법도 법이지만 그보다는 더 기초적인 용어와 설명을 읽었다. 데이터를 볼 때 좀 더 이해하며 읽을 수 있는데 도움되었다. 무엇보다 데이터를 볼 때 무엇을 중요하게 여기고 봐야 할 지 알게 되었다. 그게 중요하다. 내가 데이터를 만들 수 있진 않다. 내가 할 수 있는 최선은 데이터가 의미하는 바를 파악하는 건인데 그걸 설명하는 책이다.

예전에는 평균을 많이 사용했는데 지금은 중앙값도 중요하게 여긴다. 평균은 편차를 제대로 반영하지 못한다. 그 때에 중앙값은 보다 균형적일 때가 많다. 물론 중앙값도 편차가 너무 심하면 왜곡된다. 이럴 때 표준편차가 도움 된다. 데이터가 평균에서 얼마나 퍼져있는지 아는데 참고가 된다. 대부분 데이터에서 관찰된 것은 평균과 표준편차 범위 내에 있기 때문이다. 여기서 정규분포는 중앙에 많이 있고 극단으로 갈수록 적은거다.

예전에 쓸 때 크게 실수했던 퍼센트와 퍼센트포인트가 있다. 이건 어떻게 표현하느냐에 따라 엄청난 차이를 보인다. 특정 의도를 갖고 표현하면 모르는 사람에겐 큰 왜곡도 불러일으킨다. 퍼센트는 백분율 변화이고 퍼센트포인트는 절대적 변화이다. 같은 뜻을 두고도 어떻게 표현하느냐에 따라 달리 보인다. 그렇기에 통계 용어를 잘 알아야만 한다. 여기에 정확과 정밀이라는 표현도 있다. 같은 의미로 느껴지지만 다르다.

정확은 어떤 수치가 진실과 전반적으로 얼마나 일치하는지를 재는 척도이고 정밀은 무엇인가 얼마나 정교하게 표현하는지를 의미한다. 정밀하다고 정확한 것은 아니다. 한 마디로 정확하려면 정밀성이 높아야 한다. 그렇다고 정밀해져도 부정확한 것이 정확해지지는 않는다. 확률은 불확실성이라는 요소가 수반되는 사건과 그 결과에 대한 학문이다. 확률은 여러 면에서 판단에 도움이 된다. 확률이 높다, 낮다라는 표현처럼 말이다. 이 확률은 확률을 사용하는 사람이 실수하거나 거짓말로 이용하기도 한다.

중심극한정리가 있다. 229페이지에 이렇게 나온다.
중심극한정리는 표본을 이용해 크기가 큰 모집단을 추론하는 수많은 통계 활동, 즉 여론조사, 살모넬라 검사 등의 '원동력'이다. 이런 추론이 신기해 보일 수도 있지만, 사실은 앞서 살펴보았던 확률과 적절한 표본추출이라는 두 도구의 조합에 불과하다. 이건 규모가 크고 적절히 추출된 표본이 모 집단과 유사하다. 표현이 어려운데 한 마디로 비슷한 놈끼리 크게 모여있다. 이걸 굳이 통계적으로 숫자적으로 보지 않아도 직관적으로 이해하게 된다. 대부분 우리가 사는 사회가 그렇다. 이걸 근거로 구분하게 된다.

통계는 그렇다고 사실을 확실히 입증하는 것은 아니다. 통계는 내가 생각한 추론을 입증하는 것이 아니다. 어떤 패턴이나 결과를 관찰한 후에 확률을 이용해서 가장 그럴싸한 이유를 찾아내는거다. 책은 굳이 내가 알아야 할 필요가 있을까하는 깊은 내용도 담고 있다. 그래도 읽으며 중요한 개념과 용어만 잘 알아도 큰 도움이 된다. 우리는 갈수록 통계를 알아야만 한다. 몰라도 사는 데 지장은 없다. 다만, 당신은 그로 인해 나도 모르게 당한다. 좋으면 몰라도 된다.

까칠한 핑크팬더의 한 마디 : 그래도 모르겠다.
친절한 핑크팬더의 한 마디 : 아주 조금은 알겠다.

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통계학을 공부하는 사람들에게 좋은 교양 도서 wf**ever | 2017-12-05 | 추천: 0 |

경제학을 공부하고 있다. 경제학을 사용하여 연구를 진행하다 보면 자료를 이용하여 분석을 하게 된다. 경제 모형을 어떻게 세우는지야 연구자의 몫이겠지만, 경제모형에 맞게 데이터를 활용하기 위해서는 통계 방법론을 사용하지 않을 수 없다. 머리 속에 떠다니는 생각들을 입으로 통해 떠들어 봐야 나의 주장이고 생각일 뿐이다. 그것을 숫자를 통해 보여 줘야 한다. 주장을 뒷받침할 수 있는 근거가 필요하다. 통계학은, 나와 같은 실증 분석을 주로 하는 연구원에게는 필수적인 학문인 것이다. 좋아한다고 다 잘하는 것은... 더보기

경제학을 공부하고 있다. 경제학을 사용하여 연구를 진행하다 보면 자료를 이용하여 분석을 하게 된다. 경제 모형을 어떻게 세우는지야 연구자의 몫이겠지만, 경제모형에 맞게 데이터를 활용하기 위해서는 통계 방법론을 사용하지 않을 수 없다. 머리 속에 떠다니는 생각들을 입으로 통해 떠들어 봐야 나의 주장이고 생각일 뿐이다. 그것을 숫자를 통해 보여 줘야 한다. 주장을 뒷받침할 수 있는 근거가 필요하다. 통계학은, 나와 같은 실증 분석을 주로 하는 연구원에게는 필수적인 학문인 것이다.

좋아한다고 다 잘하는 것은 아니다. 수학을 좋아했고 물리를 좋아했지만, 시험 성적은 좋지 못했다. 좋아하는 과목들이 이과쪽에 더 많았는데, 나는 문과를 선택했다. 아직도 그 이유를 모르겠다. 대학을 몇 번 옮기면서 전공도 바뀌었다. 지금 공부하는 경제학은 전에 선택했던 전공들 보다 재밌었다. 그런데 배울수록 어려웠다. 특히 계량경제학이 그랬다.

대학원을 졸업하고 일을 하면서는 통계학의 활용이 더 높았다. 경제적인 모형이나 이론 적용은 나의 몫이 아니었다. 더 높은 위치에 있는 분들의 몫이었다. 나는 데이터 작업을 하고, 통계 프로그램을 돌려 분석 결과를 정리할 뿐이었다. 그런데 문제는 통계 방법론을 사용하는 것이었다. 우선 아는 게 많이 없었다. 그래서 통계 카페에 가입했다.

인터넷에 유명한 카페가 두 곳이 있는데, 상당수의 회원들이 두 곳 모두 가입되어 있는 듯 하다. 두 곳에 올라오는 글이 거의 같기 때문이다. 여튼 이 카페에서 도움을 많이 받았다. 서론이 길었다. 이 책은 이 카페에서 추천된 도서이다. 추천 도서 중 고전의 반열에 있는 책이랄까. 그런 느낌을 받았다. 공부하고 있는 사람이, 이 정도는 읽었어야 하는 것 아닌가, 하는 의무감도 가진 상태로 읽었다.

우선 통계학에서 기본이 되는 개념들을 예를 들어 설명한다. 예가 다소 방대하고 장황하고, 어떨 때는 헷갈릴 수도 있을 것 같은데, 재밌게 읽으려면 재밌을 수 있을 것 같다. 미국식 유머에 큰 거부감이나, 그걸 잘 이해하는 사람들은 말이다. 평균이나 분산, 중심극한정리 등이 잘 설명되어 있고, 나아가서는 회귀분석까지 설명이 되고 있다. 아울러 이러한 것들이 말해줄 수 있는 것들과 그것들을 잘 못 이해할 때 생길 수 있는 오해들까지 말이다.

사회과학은 증명하기가 어렵다. 그래서 설명하기 어렵고, 이해하기 어렵다. 데이터가 넘쳐나는 시대에, '이런 것까지 분석이 가능해?' 싶은 것들도 있다. 하지만 통계 분석의 계산이 모든 것을 완벽하게 설명해 주지는 않는다. 한때는 나도 모든 것을 분석해 볼 수 있는 능력을 갖고 싶었더랬다. 그것이 다른 연구원들보다 내 능력이 나아보이는 증명같은 것이었다. 그런데 무언가를, 특히나 사람과 그 사람의 행동을 이해하는 데는 분석 능력같은 것들은 중요하지 않다. 누군가를 진심으로 대하고, 그 사람 말을 들어주는 것이, 어떤 통계 방법을 사용하는 것보다도 더 나은 분석 스킬이다. 그걸 요즘 깨달아 가고 있다. 닫기

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