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

소개

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

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 심슨의 역설(Simpson's Paradox)과 그 발생 원인
2. 우리 주위에서 발생한 사례 요약정리 및 그 역설을 해결해 올바로 해석
1) 심슨의 역설의 사례 요약
2) 역설의 원인
3) 해결 및 올바른 해석
3. 시사점

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

통계학은 데이터를 분석하고 해석하는 데 있어 강력한 도구로 자리 잡고 있어서, 통계는 객관적인 사실을 전달하는 도구로 널리 활용되지만, 때로는 통계 수치가 오히려 왜곡된 해석을 불러일으키는 경우가 있다. 즉, 때로는 통계적 분석이 직관과 상반되는 결과를 초래할 수 있다. 이러한 현상 중 대표적인 것이 바로 '심슨의 역설(Simpson's Paradox)'이다. 심슨의 역설은 전체 집단의 경향성과 부분 집단의 경향성이 서로 모순되는 통계적 현상을 의미하며, 표면적으로는 명확해 보이는 결론이 세부 자료의 분석에 따라 정반대로 해석될 수 있음을 보여준다. 이는 데이터의 세부 그룹별 분석과 전체 데이터 분석 간의 차이에서 비롯된다. 이 역설은 통계적 판단에서 맥락과 세부 요소의 중요성을 강조하며, 잘못된 의사결정이나 편향된 인식을 초래할 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 이 역설은 사회과학, 의학, 마케팅 등 다양한 분야에서 발견되며, 잘못된 결론을 도출하거나 의사결정에 혼란을 초래할 수 있다. 이에 본론에서는 심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하고자 한다.

참고자료

· David R. Anderson, Dennis J. Sweeney 외 3명 저, 경영통계학 (엑셀 활용), 한경사, 2021
· 윤선미 저, 심슨의 역설, 데이터야놀자, 2019
· 김상조, 노태석 외 3명 저, 경영통계학, 창명, 2016
· Jaggia, Sanjiv, Alison Kelly 저, 경영통계학, 한티미디어, 2016
· 이영의 저, 심슨역설과 인과 : SGS의 해결책을 중심으, 한국철학회, 2007
· 김홍준 저, 경영통계학, 명진출판사, 2017