[A+]심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오

소개

경영통계학)
심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 심슨의 역설과 발생 원인
2. 심슨의 역살 사례 분석
3. 심슨의 역설 해결을 위한 올바른 해석
4. 느낀 점

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서론

숫자는 거짓말을 하지 않는다고들 말한다. 그런데 가끔은, 숫자가 너무 솔직해서 오히려 우리를 속이는 순간이 있다. 평균은 분명 올라갔는데, 각 집단을 들여다보면 모두 내려가 있다면 어떨까. 전체적으로는 성공률이 높아졌다고 나오는데, 남녀 각각을 보면 오히려 낮아졌다면. 이상하다. 계산은 틀리지 않았는데, 결론이 어딘가 어긋나 있다.
통계는 복잡한 현실을 단순한 수치로 정리하는 도구다. 그래서 편리하다. 하지만 단순화는 언제나 위험을 동반한다. 무엇을 묶고, 무엇을 나누는가에 따라 전혀 다른 그림이 나타난다. 우리는 흔히 ‘전체 평균’을 보고 판단을 내린다. 빠르고 직관적이기 때문이다. 그러나 평균이라는 한 줄의 숫자 뒤에는 여러 층의 맥락이 숨어 있다. 그 맥락을 무시하는 순간, 통계는 설명의 도구에서 오해의 도구로 바뀐다.
이 지점에서 등장하는 개념이 바로 심슨의 역설이다. 서로 다른 집단에서 각각 나타나는 경향이 전체를 합쳤을 때 정반대로 뒤집히는 현상. 처음 접하면 다소 황당하다. 어떻게 이런 일이 가능할까. 계산이 잘못된 것도 아닌데, 왜 결론은 반대로 나오는가.
사실 이는 통계의 오류라기보다는 해석의 문제에 가깝다. 데이터를 어떻게 분류하고, 어떤 변수를 통제하느냐에 따라 결과는 달라진다. 특히 숨겨진 제3의 변수, 즉 교란 변수의 존재는 전체 평균을 왜곡할 수 있다. 우리는 종종 눈에 보이는 수치만 보고 결론을 서두르지만, 데이터는 그렇게 단순하지 않다.
따라서 심슨의 역설을 이해하는 일은 단순히 흥미로운 통계 현상을 아는 것을 넘어, 데이터를 바라보는 태도를 점검하는 과정이 된다.

참고자료

· 이영의, 「심슨역설과 인과 - SGS의 해결책을 중심으로」, 철학 no,92, 2007
· 문석균, 「심슨의 역설…정부는 통계 오류 아닌 최소비용·최상위 건강지표의 의료계 헌신을 인정하길」, 메디게이트 뉴스(https://medigatenews.com/news/2646549840), 2021
· 김홍준, 「경영통계학」, 명진출판사, 2017