생활속 기초 통계 이해

지역의 전체 사망률만 비교하면 무엇을 놓칠까요?지역 사망률이 높다는 사실만으로 그 지역 주민의 건강 위험이 더 크다고 단정하기는 어렵습니다. 고령자가 많은 지역은 같은 연령대의 사망 위험이 다른 곳과 같아도 전체 사망률이 높게 나타날 수 있기 때문입니다. 지역 비교에서는 실제 사망 규모를 보여 주는 조사망률과 연령 구성의 영향을 조정한 연령표준화 사망률을 구분해 읽어야 합니다.조사망률은 일정 기간에 발생한 전체 사망자 수를 해당 기간의 인구로 나눈 값입니다. 지역에서 실제로 발생한 사망 부담을 간결하게 보여 주지만, 사망 위험이 연령에 따라 크게 달라진다는 점은 따로 조정하지 않습니다. 고령층 비중이 큰 농촌과 청장년층이 많은 신도시를 조사망률만으로 비교하면 인구 구조와 건강 위험이 한 숫자에 섞입니다...

명목소득과 실질소득은 무엇이 다른가월급이 올랐다는 소식을 들으면 형편도 그만큼 나아졌다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 급여 명세서와 통장에 찍힌 금액은 받은 돈의 크기만 보여 줍니다. 그 돈으로 살 수 있는 상품과 서비스의 양까지 알려면 같은 기간의 물가 변화를 함께 살펴야 합니다.명목소득은 해당 시점의 화폐 금액으로 표시한 소득입니다. 지난해 월급이 300만 원이고 올해 315만 원이라면 명목소득은 15만 원, 비율로는 5% 증가했습니다. 실질소득은 물가 변화를 제거해 소득의 구매력을 기준 시점의 가치로 비교한 값입니다. 명목소득이 늘었더라도 물가가 더 빠르게 오르면 실질소득은 감소할 수 있습니다.소득 구분계산에 쓰는 값알 수 있는 내용명목소득급여 명세서나 통장에 표시된 금액실제로 받은 원화 금액의 증감..

p값은 무엇의 확률일까요?p값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때, 실제로 관측한 결과와 같거나 그보다 더 극단적인 결과가 나올 확률입니다. 두 광고 문구의 전환율을 비교한다면 귀무가설은 보통 “두 문구의 실제 전환율 차이는 0이다”로 둡니다. p값은 이 가정과 분석 모형 아래에서 표본의 차이가 얼마나 드문지를 나타냅니다.확률의 대상은 가설이 아니라 자료입니다. p값이 0.03이어도 귀무가설이 참일 확률이 3%라는 뜻이 아니며, 관측된 효과가 우연 때문에 생겼을 확률이 3%라는 뜻도 아닙니다. 미국통계학회(ASA)의 p값 해석 원칙도 p값만으로 가설이 참일 확률이나 결과의 중요성을 판단할 수 없다고 설명합니다.유의수준 0.05를 실험 전에 정했다면 p값이 0.05 미만일 때 “5% 유의수준에서 귀무가설을 ..