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심슨의 역설: 개념, 사례, 해결 방안2025.11.151. 심슨의 역설의 개념과 발생 원인 심슨의 역설은 데이터 분석과 통계적 추론에서 발생하는 현상으로, 여러 그룹으로 나누어진 데이터 집합을 전체로 볼 때의 결과와 각 그룹을 개별로 볼 때의 결과가 정반대로 나타난다. 주로 외생변수(분석에서 고려되지 않는 변수)의 영향으로 발생하며, 외생변수가 그룹 간에 불균형하게 분포되어 있을 때 나타난다. 이는 각 그룹 간의 구조적인 차이 때문에 발생하는데, 전체 데이터에서는 관계가 역전될 수 있어 통계 결과의 오인을 초래하고 잘못된 결정을 내리는 원인이 될 수 있다. 2. 심슨의 역설의 실제 사...2025.11.15
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심슨의 역설과 데이터 분석의 함정2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 발생하는 모순적인 현상으로, 여러 그룹의 자료를 종합할 때와 각 그룹을 개별적으로 살펴볼 때의 결과가 상충하는 경우를 가리킵니다. 작은 그룹들의 특성이 큰 그룹의 결과에 영향을 미치는 상황에서 발생합니다. 이로 인해 각 그룹을 개별적으로 판단할 때와 전체 그룹을 합쳐서 판단할 때의 결과가 서로 다르게 나타납니다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 크게 두 가지 주요 요인에서 비롯됩니다. 첫 번째는 데이터 간의 상관 관계입니다. 작은 그룹들 간의 상관 관계가 다르게 작용하면 전...2025.05.14
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'심슨의 역설'은 무엇인지 그 발생원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.101. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터 분석에서 중요한 개념으로, 전체적인 패턴과 그룹 내부의 패턴이 상반되는 현상을 의미합니다. 이 현상은 데이터를 해석하거나 결론을 도출할 때 오해를 초래할 수 있으며 잘못된 결정이나 판단으로 이어질 수 있습니다. 심슨의 역설은 데이터의 부분적인 관찰 결과가 전체적인 관찰 결과와는 다른 경향을 보일 때 발생하며, 데이터의 구성이나 변수 사이의 상호작용에 의해 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 데이터를 세분화하여 그룹별로 분석하고, 교차분석을 통한 종합적인 판단, 데이터 시각화 등의 방안...2025.05.10
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수학동아리 운영계획서2025.05.041. 프랙털 구조 프랙털은 자기 유사성을 가지는 기하학적 구조로, 일상생활에서 다양한 형태로 나타납니다. 프랙털 구조는 자연계에서 발견되는 나뭇가지, 번개, 강줄기 등에서 찾아볼 수 있으며, 이를 이해하면 자연 현상을 보다 깊이 이해할 수 있습니다. 2. 기초감염재생산수 R0 기초감염재생산수 R0는 감염병 확산을 예측하는 중요한 지표입니다. R0가 1보다 크면 감염병이 확산되고, 1보다 작으면 감염병이 줄어듭니다. 코로나19 팬데믹 상황에서 R0를 이해하는 것은 감염병 예방과 대응에 필수적입니다. 3. 경우의 수 경우의 수는 수학의...2025.05.04
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디지털 환경에서의 성범죄 수사와 법적 대응 방안2025.11.151. 디지털 성범죄의 현황과 문제점 디지털 성범죄는 2016년 소라넷 폐쇄 이후 사회적 이슈가 되었으며, 2017년 정부가 공식 용어로 채택했다. 경찰청 통계에 따르면 성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법 위반 건수가 연 5,000~6,000건대를 유지하고 있다. 주요 문제는 수사기관이 인터넷 환경의 은밀한 범죄를 적발하기 어렵고, 피해자 고소가 선행되어야 수사가 개시된다는 점이다. N번방 사건에서 보듯이 범죄자들은 '발각되지 않을 것'이라는 신념 하에 장시간 불법 행위를 지속해왔다. 2. 위장수사와 함정수사의 구별 및 법적 허용성 ...2025.11.15
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심슨의 역설: 원인, 사례, 올바른 해석2025.11.121. 심슨의 역설의 정의 및 특징 심슨의 역설은 1951년 에드워드 심슨이 설명한 현상으로, 전체 데이터에서 나타나는 결과와 부분적으로 나타나는 결과를 합했을 때 서로 다른 결과가 나오는 통계 현상이다. 이는 인위적으로 만들어진 것이 아니라 현실에서 자연스럽게 나타나는 현상이며, 단순히 생각했을 때는 논리적으로 보이지만 실제로는 큰 오류를 포함하고 있다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 데이터 조사 시 결과에 영향을 미치는 중요한 요인을 배제하고 다른 요인만으로 조사할 때 발생한다. 전체 데이터를 대상으로 구한 결론과 그...2025.11.12
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심슨의 역설의 발생 원인과 사례2025.05.121. 심슨의 역설 심슨의 역설은 개별 변수를 고려하지 않고 전체 통계 결과에 근거하여 결론을 유추하다 보면 사람들의 직관과 반대되는 결론이 도출되는 현상을 의미합니다. 이는 개별 변수가 갖는 가중치나 중요성, 각 샘플의 크기와 비율 차이를 무시했기 때문에 발생합니다. 대표적인 사례로 버클리 대학 입학 차별 소송 사례가 있으며, 이 사례에서는 개별 학과의 여성 입학률이 높았음에도 불구하고 전체적인 여성 입학률이 낮게 나타나 소송이 기각된 바 있습니다. 1. 심슨의 역설 심슨의 역설은 논리학과 수학에서 매우 중요한 개념이다. 이 역설은...2025.05.12
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분산에 대한 추론2025.11.111. 분산(Variance) 분산은 데이터가 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 통계량입니다. 분산이 크면 데이터가 평균 주변에 널리 퍼져 있고, 분산이 작으면 데이터가 평균 근처에 집중되어 있습니다. 표본분산과 모분산의 개념을 구분하여 이해하는 것이 중요하며, 통계적 추론에서 분산 추정은 신뢰도 높은 결론을 도출하기 위한 필수 요소입니다. 2. 통계적 추론(Statistical Inference) 통계적 추론은 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 파악하는 과정입니다. 분산에 대한 추론은 표본분산으로부터 모분산을 추정하...2025.11.11
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새빨간 거짓말 통계 - 핵심정리 - 빌 게이츠 TED 강연 중 추천도서 - Lie of Statistics 통계 너마져?2025.01.181. 통계학의 기초 개념 통계학은 데이터의 수집, 분석, 해석, 발표 및 조직화에 관한 학문이다. 통계학의 기본 지식과 주요 개념으로는 모집단과 표본, 변수, 기술 통계, 추론 통계, 확률, 확률분포, 표본 분포, 평균, 중앙값, 모드, 분산, 표준편차, 귀무가설과 대립가설, 유의수준, p-값, 검정 통계량, 단순 회귀 분석, 다중 회귀 분석, 상관계수, 표본 추출 방법 등이 있다. 2. 통계학의 중급 개념 통계학의 중급 개념에는 가설 검정, 회귀 분석, 분산 분석, 비모수적 방법, 표본 크기 계산, 상관 분석 등이 포함된다. 이러...2025.01.18
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심슨의 역설과 그 발생 원인 및 사례2025.05.141. 심슨의 역설 심슨의 역설은 데이터를 전체적으로 합쳐서 분석했을 때와 데이터를 성격이 다른 그룹으로 나누어 분석했을 때의 결과가 상반되는 현상을 말한다. 이는 데이터의 구성 비율 차이로 인해 발생하며, 데이터의 숨겨진 변수를 파악하여 올바르게 해석해야 한다. 2. 심슨의 역설 사례 COVID-19 백신 A와 B의 사례를 통해 심슨의 역설을 설명하였다. 전체 데이터를 보면 백신 A가 더 효과적이지만, 환자의 중증도에 따라 나누어 보면 백신 B가 더 효과적인 것으로 나타났다. 이는 각 그룹의 구성 비율 차이로 인한 것으로, 숨겨진 ...2025.05.14
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