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CASE 02 대학원 입학 시험 성차별 사건 | 법정에 선 수학 2020-11-12 11:05
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법정에 선 수학

레일라 슈넵스,코랄리 콜메즈 공저/김일선 역
아날로그(글담) | 2020년 09월

 


이번 사건은 통계를 

어떻게 봐야하는지를 이야기한다.

UC 버클리가 여성 교수 임용을 거절한 사건을

시작으로 통계를 이야기한다.

결국 여성 교수가 UC 버클리가 

성차별적으로 임용을 한다는 것을 입증해서

이겼지만 버클리가 사용한 통계 자료와

여성 교수가 사용한 통계 자료는

각각 다른 말을 한다.

통계에서 일부 정보나 조건을 빼면

통계는 사실과 다른 말을 한다.

이를 심슨의 역설이라고 한다.

이외에도 통계에 영향을 주는 

상황은 꽤 많다.

인터넷에 통계의 함정이라고 

검색해 봐도 많은 정보를 얻을 수 있을 것이다.

결국 통계를 조작하면 

얼마든지 원하는 결과를 만들 수 있는 

사실을 인정해야 한다.

통계를 잘 사용하면 현실을 잘 이해하는 도구가 되지만

변수나 조건을 의도적으로 조작한다면

통계는 서로 다른 말을 하는 이상한 수치가 되어 버린다.

그래서 통계를 볼 때는 항상 주의해야 한다.

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