13화 – 독립이냐 종속이냐
변수 하나만 바꿨는데,모형이 엉뚱한 말을 하기 시작했다
(X와 Y가 바뀌면, 논리도 반대로 간다)
그날도 분석을 했어.
회귀분석 돌렸고, p값도 나왔고,
설명력도 나쁘지 않았어.
근데 뭔가 이상했어.
논리적으로 해석이 안 되는 거야.
몰입도가 높을수록
리더십이 올라간다...?
어라...?
그건 이상하지 않아?
교수님이 그러셨어.
“혹시…
독립변수랑 종속변수
바뀐 거 아니에요?”
나는 멈췄고,
SPSS 창을 봤어.
그리고…
정확히 반대로 넣어놨더라.
형은 그날
뼈저리게 느꼈어.
통계는 변수 하나만 바뀌어도
논리가 완전히 무너진다는 걸.
우리는 보통 이렇게 생각해.
‘몰입도에 영향을 미치는 리더십’
이게 일반적인 방향이지.
근데
‘몰입도가 리더십을 만든다’
이건 말이 되긴 해도,
전혀 다른 주장이야.
통계 프로그램은
말 안 해줘.
“이 변수 방향 맞아요?”
이런 알림 창 안 떠.
넣는 순서는 사용자의 몫이고,
책임도 사용자 몫이야.
형은 그 이후로
분석 전에
항상 이걸 메모해.
내 질문이 무엇인가?
나는 무엇을 예측하려고 하는가?
이 변수는 원인인가, 결과인가?
그걸 모르면
모형이 멋져 보여도,
해석은 반대로 간다.
데이터는 거짓말 안 하는데
해석은 얼마든지 엉망이 될 수 있어.
바로 변수 선택 하나 때문에.
형이 너한테 꼭 말해주고 싶은 건 이거야.
독립변수는 내가 주장하려는 원인이고,
종속변수는 내가 설명하고 싶은 결과야.
둘을 혼동하면,
논문 전체가 뒤집힌다.
결론은 단순해.
X → Y인가?
Y → X인가?
질문이 다르면,
모형도 달라지고,
말하는 의미도 완전히 달라져.
다음 화 예고
14화 – 통계의 결과는 ‘팩트’지만
그걸 해석하는 건 ‘사람’이다
(숫자보다 해석이 위험할 수 있다)
