통계의 거짓말. 좋은 글이라 생각되는 글의 URL을 남겨주시면 보팅으로 지원하겠습니다.

통계. 누군가를 설득할 때, 논리를 뒷받침 하거나, 논지를 펼칠 때 흔히 사용되는 것 중 하나입니다. 통계에서 나타나는 숫자들은 사실에 기반을 둔 해석으로 쉽게 반박하지 못합니다. 하지만 허점이 들어난다면 어떠한 자료보다도 자기 자신에게 치명적인 ‘독’으로 돌변합니다. 논지를 펼칠 때, 통계의 효력을 알면서도 사람들이 쉽게 쓰지 않는 이유는 이 ‘양날의 검’과 같은 통계의 특성 때문입니다. 어줍잖은 통계 분석은, 혹은 주어진 수치를 교묘히 해석해 상대방과 자기 자신을 기만하는 통계분석은 어떠한 반박보다도 적나라하게 그 뒷면에 놓인 실상을 보여줍니다.

통계의 거짓말. 제가 읽은 책은 아닙니다. 제목조차 본적 없고, 이번 통계의 오류에 대해 찾아보다가 알게 된 책입니다. 통계를 악용하는 사례가 얼마나 많으면 이런 책이 나왔을까 할 정도로 통계의 잘못된 사용은 비일비재한가봅니다.

(저는 통계를 정식으로 배운 적이 없습니다. 제 글에 오류가 존재할 여지는 충분하며, 잘못된 부분을 지적해 주시면 겸허히 받아들이겠습니다.)

통계의 오류. 비전공자인 제가 생각할 수 있는 방법은 크게 두 가지로 나뉘는 것 같습니다.

첫째. 비교대상을 숨긴 채 자신에게 유리한 수치만을 보여주는 것.
다른 그룹과의 비교를 배제하거나, 특이점이 큰 특정 그룹과의 비교를 통해 통계적 평균에서 무의미한 차이를 마치 유의미한 차이인 것처럼 속이는 방법입니다.

둘째. 개념의 조작적 정의를 통해 새로운 통계값을 만들 때 계산식을 자신에게 유리하게 조작하는 것.
개념의 조작적 정의에서 통계값을 만들 때 각 수치의 가중치는 매우 주관적입니다. ‘개념의 조작적 정의’가 연구자의 주관이 반영되는 단계이기에 어쩔 수 없다고 말하기도 합니다. 하지만 가중치 조정을 통해 통계값이 자신에게 유리하게 나오게 할 수 있는 것은 명백한 사실이며, 통계 분석 시 주의해야 할 요소입니다.

이런 방식으로 쓰인 통계의 오류 어떤 방식이든 단일 대상 또는 독립된 그룹에 대한 해석을 자신에게 유리하게 하여 해당 대상을 ‘절대적 악’또는 ‘절대적 선’으로 규정하기 위해 쓰인다고 생각합니다. ‘마녀사냥’을 정당화하기 위해 쓰이는 수치라고도 할 수 있을 것 같습니다.

통계의 오류의 여지가 있는 통계라면 통계라 할 수 없겠죠. 잘못된 값이라도 통계는 특정 논지가 참이라고 믿는데 너무 매력적인 요소입니다. 통계를 통한 설명은 좀 더 주의를 기할 필요가 있다는 생각이 듭니다.

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