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에피소드 8. 통계 앞에서는 한없이 작아지는.. - 「알고 보면 별거 아닌 논문의 기술」 칼럼

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작성자
김태경 박사 | 올브레인뉴스…
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알고 보면 별거 아닌 논문의 기술 

에피소드 8. 통계 앞에서는 한없이 작아지는...



교수님은 데이터분석이나 연구방법론 시간에 “이 책에 쉽게 나왔어.”라고 추천하시며 그 책을 바탕으로 이것저것 설명하셨지만..

기초통계 요인분석 신뢰도분석 빈도분석 회귀분석 통계모형 ANOVA 구조방적식…


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귀 언저리에서 맴맴 맴돌기만 한다.

이런 것도 모르는데 내가 논문을 쓸 수 있을까..


-

수학과 통계에 능한 사람이 아니라면 누구나 분석 자체가 두려울 것이다.

심지어 수학, 통계에 능숙해도 결과치를 주제와 연관해 어떻게 분석하는지에 대해 두려움이 없을 수 없다.


우선 분석에 겁먹지 말고 부담 없이 마음을 가볍게 가지자.


통계 분석은 누가 하는 것인가?

→ 컴퓨터와 통계프로그램


통계책에 나오는 수식을 암기하거나 증명해야 할까? 

→ 아니다. 내 주제를 분석하는데 적합한 모형만 찾으면 된다, 나머지는 책에 다 있다.

79fff8174263f543ae60a6abf0570924_1536200911_0214.jpg 뭔진 모르겠지만 일단 스킵하자.. 




데이터 분석에서 중요한 것은 믿을 수 있는 자료를 수집하는 것이다.


실전! 신뢰성 있는 DB만들기 


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통계자료 구축방법 1. 직접 실험을 통해 분석을 위한 자료를 만든다.


통계자료 구축방법 2. 각 전문분야 DB를 모아놓은 구석구석을 찾아내어 자료를 수집하고 분석에 맞도록 가공한다.

ex. 통계청, 기상청, 국세청, 보험사, 상공회의소 등


통계자료 구축방법 3. 설문조사

  설문조사로 자료 수집할 때 중요사항 1 "사람들로 하여금 어떻게 연구자의 의도를 쉽게 이해하게 만들어 응답을 이끌어 낼 것인가"


- 무조건 쉬워 보여야 한다. (많은 여백을 활용하자.)

- 바쁜 설문대상자가 설문을 쉽게 생각할 수 있도록 설문지를 작성해야 한다.


  설문조사로 자료 수집할 때 중요사항 2 "설문항목이 다른 항목들과 연관성 있도록 설계한다. (특히 종속변수)"

상관관계, 즉 연구대상과 설문문항의 관계성을 미리 설정해놓지 않으면 모델링(구조화)에 좋은 결과를 기대하기 어렵다.


  설문조사로 자료 수집할 때 중요사항 3 "조사응답자의 거주지, 소득, 가구 등 분석에 있어 가장 기초가 되는 인구통계 및 사회경제 변수는 가장 기초이자 반드시 확보"


통계자료 구축방법 4. 기타 빅데이터의 활용, 기존 자료의 활용 등이 있다.


수집한 통계자료와 설문자료, 실험자료 등을 모델링(구조화) 하는 과정에서 결과 값의 95~99%는 일반인이 생각하는 수준으로 도출되고 1~5%는 새로운 결과가 나와야 한다. 1~5% 수준의 새로운 결과 값은 일반적인 생각을 벗어난 결과인데 이러한 결과가 신빙성을 얻기 위해서는 앞서 95~99%의 통용될 수 있는 수준의 결과를 토대로 신뢰성을 갖추게된다.

사람들이 생각지도 못한 새로운 결과가 30%, 50% 등의 수준으로 도출된다면 그건 신뢰성을 갖춘 DB라고 볼 수 없다.




 

사회에서 나타나는 현상을 사람들에게 알기 쉽게 설명하고자 하는 목표를 가진 필자는 미국의 Georgia Tech, Ohio State University 등을 거치며 Ph.D.를 수여받았으며, 기존 논문실적을 인정받아 Ph.D.를 받기 2년 전부터 University of Michigan의 Institute for Social Research에서 Post-Doctoral Researcher, Research Fellow로서 쇠퇴한 자동차도시 Detroit지역 주민들의 Quality of Life에 대해 연구하고 전 세계 13개 도시의 학자들과 연구방법과 결과를 공유한 바 있다. 현재는 국내의 정부 연구기관에서 도시분야 연구자로 활약 중이다. 




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올브레인은 논문작성에 도움이 될 수 있는 김태경 박사님의 저서 「알고 보면 별거 아닌 논문의 기술」을 요약 및 발췌, 2차 가공하여 매주 목요일 연재합니다. 

편집자주) 제시된 회귀분석 수식은 올브레인이 편집, 추가한 사항으로 원문과는 관련이 없습니다. 

출처: “How are Logistic Regression & Ordinary Least Squares Regression”, Medium: Towards data science, last modified Jun 4, 2018, accessed Sep 6, 2018,  https://goo.gl/vHDAXj



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