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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 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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'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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경영통계학 ) 심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.05.071. 심슨의 역설 심슨의 역설은 두 개 이상의 그룹을 비교할 때, 각각의 그룹 내부에서는 어떤 경향성이 반대되지만, 그룹 간에는 반대 경향이 나타나는 현상입니다. 이러한 역설은 변수 간의 상호작용 및 표본 크기에 따른 편향 등의 이유로 발생할 수 있습니다. 심슨의 역설은 경영학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 발견되며, 데이터 분석에서 주의해야 할 중요한 요소 중 하나입니다. 2. 심슨의 역설의 원인 심슨의 역설의 원인은 크게 두 가지로 볼 수 있습니다. 첫째, 변수 간의 상호작용입니다. 두 변수 사이의 상호작용이 결과에 영향...2025.05.07
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경영통계학_심슨의 역설은 무엇인지 그 발생 원인을 포함하여 구체적으로 기술하고, 우리 주위에서 발생한 사례를 찾아 요약 정리하되, 그 역설을 해결하여 올바로 해석하시오.2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설(Simpson's Paradox)은 통계적 분석에서 자주 발생하는 흥미로운 현상 중 하나입니다. 이는 두 개 이상의 그룹에서 동일한 방향의 트렌드인지, 해당 그룹들을 합쳐서 분석할 때 반대방향으로 나타나는 현상을 말합니다. 이 역설은 통계 데이터의 해석 과정에서 매우 중요한 의미를 가지며, 잘못된 결론을 피하기 위해 정확한 이해와 분석이 필요합니다. 2. 발생 원인 심슨의 역설은 주로 데이터의 그룹화 방식, 숨겨진 변수에 의해서 발생합니다. 혼재 변수, 데이터의 불균형, 그리고 그룹화 기준의 차이와 같...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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심슨의 역설과 그 발생 원인 및 사례 분석2025.01.181. 심슨의 역설 심슨의 역설은 서로 다른 가중치를 적용하여 부품의 결과와 전체적인 분석 결과 사이의 불일치가 발생하는 현상을 말한다. 이는 확률 변수 간의 상관관계에 의해 발생하며, 중요한 변수가 무시되거나 각 부품의 표본 크기나 비율에 가중치가 주어지지 않은 경우에 나타난다. 예를 들어 공대와 식품영양학과의 합격률 차이로 인해 전체 합격률이 달라지는 사례를 통해 심슨의 역설을 설명할 수 있다. 2. 심슨의 역설 발생 원인 심슨의 역설은 통계학적 관점에서 확률 변수 간의 상관관계에 의해 발생한다. 예를 들어 T와 S 사이의 기존 ...2025.01.18