생활속 기초 통계 이해

비교가 많아지면 왜 우연한 성과도 늘어날까요?광고 문구, 설문 문항, 상품군처럼 여러 대상을 동시에 비교하면 통계적으로 유의한 결과를 하나쯤 발견하기 쉬워집니다. 각 검정의 유의수준을 5%로 유지해도 전체 분석에서 실수할 가능성은 5%에 머물지 않습니다. 이 현상을 다중검정 오류라고 합니다. 결과표의 별표만 보기보다 몇 번 비교한 끝에 나온 별표인지 확인해야 하는 이유입니다.효과가 실제로 없고 각 검정이 서로 독립이라고 가정하겠습니다. 한 번의 검정에서 유의하지 않을 확률은 0.95입니다. 검정을 m번 했는데 유의한 결과가 하나도 없을 확률은 0.95m이므로, 적어도 하나가 우연히 유의할 확률은 1−0.95m, 다시 쓰면 1−(1−0.05)m입니다.독립적인 검정 횟수검정별 유의수준우연한 유의 결과가 하나..

로그 스케일의 같은 간격은 무엇을 뜻할까요?세로축 숫자가 1, 10, 100, 1,000처럼 커지는데 각 눈금이 같은 간격으로 놓여 있다면 로그축일 가능성이 큽니다. 로그 스케일은 큰 값을 임의로 작게 보이게 만드는 장식이 아니라, 몇 배씩 달라지는 수치를 제한된 공간에 담는 표현 방식입니다. 값의 범위가 수십 배, 수천 배로 벌어질 때 작은 값과 큰 값의 흐름을 한 그래프에서 비교하는 데 유용합니다.선형축에서 같은 간격은 같은 차이를 뜻합니다. 10에서 20으로 이동한 거리와 20에서 30으로 이동한 거리가 같다면 두 구간 모두 10만큼 증가한 것입니다. 밑이 10인 로그축에서는 1에서 10, 10에서 100, 100에서 1,000까지가 같은 거리로 표시됩니다. 증가량은 각각 9, 90, 900으로 서..

누적비율로 무엇을 판단할 수 있는가반품 건수만 길게 나열하면 어느 품목부터 확인해야 할지 판단하기 어렵습니다. 품목을 반품 건수가 큰 순서로 배열하고 각 비중을 차례로 더하면, 소수의 품목이 전체 반품에서 차지하는 몫과 우선 점검 범위가 드러납니다. 누적비율은 원인을 자동으로 밝혀 주는 공식이 아니라 제한된 인력과 시간으로 조사 순서를 정하는 도구입니다.개별 비율은 한 품목의 반품 건수를 전체 반품 건수로 나눈 값입니다. 누적비율은 첫 행부터 현재 행까지의 개별 비율을 합한 값입니다. 반품 100건 가운데 A 품목이 30건, B 품목이 25건이라면 개별 비율은 각각 30%와 25%이고 B까지의 누적비율은 55%입니다. 이는 두 품목에서 전체 반품의 절반이 넘는 업무가 발생했다는 뜻이지, 두 품목의 품질이..