[ADsP 총정리] 자주 물어보는 질문 TOP 10
158건의 실제 Q&A 분석으로 알아보는, 시험 전 핵심 포인트
시험 전, 이것만은 확인하세요!
이번 주 시험을 앞두고 긴장되시죠? 이지패스 ADsP 도서 카페에 올라온 158건의 실제 질문과 박현민 저자님의 답변을 분석해봤습니다. 수험생들이 어떤 부분을 가장 어려워하는지, 어떤 개념을 헷갈리는지 데이터로 확인하고, 마지막 검토에 활용할 수 있도록 정리했습니다.
<분석 개요>
분석 대상: 이지패스 ADsP 네이버 카페 Q&A 158건 | 평균 질문 길이: 309자 | 평균 답변 길이: 439자 | 답변은 질문 대비 평균 1.5배 길이로, 저자가 상세하게 답변하고 있습니다.
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가장 많이 물어본 질문 유형 TOP 10
수험생 158명의 질문을 주제별로 분류한 결과입니다. 하나의 질문이 여러 주제에 해당할 수 있어 복수 태그를 적용했습니다.
<핵심 포인트>
회귀분석과 통계검정 관련 질문이 전체의 약 40%를 차지합니다. 3과목(데이터 분석) 영역이 압도적으로 어려운 부분이며, 특히 p-value 해석, 회귀계수의 유의성 판단, 인과관계 vs 상관관계 구분이 반복적으로 질문되고 있습니다.
상위 5개 유형 상세 질문 & 답변
가장 많이 물어본 5가지 유형의 대표 질문과 저자 답변을 정리했습니다. 시험 전에 이 답변들을 한 번씩 읽어보세요!
1위. 확률/분포/기술통계 (43건, 27.2%)
통계의 기본 개념인 평균, 분산, 표준편차, 왜도, 첨도, 정규분포 등에 대한 질문이 가장 많았습니다. R 코드 결과 해석과 함께 물어보는 경우가 많았습니다.
Q. 왜도(Skewness) > 0 일 때 최빈값, 중앙값, 평균의 관계는?
왜도 > 0 일 때 최빈값 < 중앙값 < 평균 순서가 맞나요? 그리고 데이터의 개수를 R summary() 결과에서 어떻게 확인할 수 있나요?
A. (박현민 저자 답변)
왜도(Skewness) > 0 이면 오른쪽 꼬리가 긴 분포입니다. 이 경우 최빈값 < 중앙값 < 평균 순서가 맞습니다. R의 summary() 함수에서는 Min, 1st Qu., Median, Mean, 3rd Qu., Max 값과 함께 데이터 개수를 확인할 수 있습니다. 범주형 변수의 경우 각 범주별 빈도수가 표시됩니다.
2위. 회귀분석 (30건, 19.0%)
회귀분석은 ADsP 3과목의 핵심입니다. 특히 회귀계수 해석, p-value 읽는 법, 인과관계 vs 상관관계 구분에 대한 혼란이 가장 많았습니다.
Q. 회귀분석은 인과관계인가요, 상관관계인가요?
해설에서는 '회귀분석은 상관관계'라고 하는데, 교재에서는 'p값으로 유의미한 인과관계 확인'이라고 나와 있습니다. 어느 것이 맞나요?
A. (박현민 저자 답변)
회귀분석은 기본적으로 상관관계를 파악하는 기법입니다. 진정한 인과관계는 (1) A가 발생 후 B가 100% 발생, (2) A가 선행 후 B가 후행되어야 하는 조건이 필요합니다. 회귀분석은 이를 완뱽하게 충족하지는 못하지만, 수치적으로 인과관계의 근거를 제공할 수 있습니다. 시험에서는 '상관관계 파악'으로 답하는 것이 안전합니다.
<시험 TIP: 회귀분석 결과 해석 체크리스트>
① 전체 모형 p-value 확인 (0.05보다 작으면 유의) ② 각 회귀계수 p-value 확인 ③ 유의하지 않은 변수 제거 고려 ④ R²(결정계수)로 설명력 판단 ⑤ 회귀식 작성 시 모든 변수 포함 (유의하지 않아도!)
3위. 가설검정/유의성 판단 (21건, 13.3%)
귀무가설과 대립가설의 설정, 검정통계량과 기각역의 관계, 유의확률의 해석 등 가설검정 전반에 대한 질문이 많았습니다.
Q. 검정통계량이 커지면 유의확률은 어떻게 되나요?
카이제곱 검정에서 기대빈도와 실제빈도의 차이가 클수록 검정통계량이 커지는데, 그러면 유의확률은 증가하나요 감소하나요?
A. (박현민 저자 답변)
검정통계량이 커지면 귀무가설을 기각할 가능성이 높아집니다. 이는 유의확률(p-value)이 감소함을 의미합니다. 예를 들어 카이제곱 검정에서 기대빈도와 실제빈도의 차이가 클수록 두 집단의 차이가 크다는 의미이므로, '두 집단의 비율이 같다'는 귀무가설은 기각되어야 합니다.
4위. 분류 모델 (17건, 10.8%)
로지스틱 회귀, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 분류 모델에 대한 질문입니다. 특히 회귀분석과 분류분석의 차이점을 혼동하는 경우가 많았습니다.
Q. 회귀분석과 분류분석의 차이는 뭐인가요?
독립변수가 연속형이면 회귀, 범주형이면 분류인 건가요?
A. (박현민 저자 답변)
핵심은 종속변수입니다. 회귀분석은 종속변수가 연속형이고, 로지스틱 회귀는 종속변수가 0과 1로 분류됩니다. 독립변수는 둘 다 연속형 또는 수치형 변수를 사용합니다. 즉, 회귀 vs 분류를 결정하는 것은 독립변수가 아닌 종속변수의 타입입니다.
5위. R 프로그래밍/코드 해석 (15건, 9.5%)
R 코드 결과물 해석, 함수 사용법, 옵션 설정 등에 대한 질문입니다. 비전공자 수험생들이 특히 어려워하는 부분입니다.
Q. cor() 함수에서 method='pearson' 옵션은 항상 생략해도 되나요?
R언어로 cor() 함수를 사용할 때 method='pearson' 옵션을 항상 적어야 하나요? 생략해도 되나요?
A. (박현민 저자 답변)
R의 cor() 함수는 기본값(default)이 method='pearson'입니다. 따라서 피어슨 상관계수를 구할 때는 생략해도 동일한 결과가 나옵니다. 다만 스피어만(ρ) 상관계수를 구하려면 method='spearman'을 명시적으로 입력해야 합니다. 시험에서는 '생략 가능'이 정답입니다.
시험 전 최종 체크리스트
158건의 Q&A 분석을 통해 도출한, 시험 전 반드시 확인해야 할 핵심 포인트입니다.
158건의 실제 질문 분석을 통해 가장 많이 틀리는 부분을 확인했습니다.
이번 시험에서 좋은 결과 있기를 응원합니다!
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