원인과 결과의 함정에 빠지지 않는 법
평단지기독서2393일, 《우리는 왜 숫자에 속을까》
231101 상관관계 확인하고, 다른 케이스는 없는지 체크하면서 자료를 체크했다.
Oh, Yes! 오늘 성공! / 활력 넘쳤다! /감사합니다!
원인이 있어야 결과가 나오는데, 지나고 보니 그 원인이 전부가 아닐 수 있다는 거 깨달은 적 있으세요?
통계는 어찌 보면, 그럴싸하게 보이지만, 좀 더 넓게 보면, 편차도 있을 뿐 아니라, 100%라는 건 아니라는 사실을 아는 거예요.
오늘 아침에 읽은 10분 분량의 내용에서, 키와 몸무게, 중고자동차와 연식, 가격 하락에 대한 인과관계가 무조건 모든 개별 사례에 적용할 수 있는 것은 아니라고 설명하고 있어요.
키도 크면서 날씬한 사람도 있고, 키가 작아도 뚱뚱한 사람이 있으니, 키가 크다고 몸무게가 많이 나간다는 건 음의 상관관계가 될 수 있는 것이고, 주행거리가 짧아도 관리를 잘 못하거나 사고가 난 경우에는 중고자동차 가격하락이 큽니다.
© jspence5, 출처 Unsplash며칠 전 언니가 소나타를 중고 매매상에게 팔기로 해서 연락을 했는데요. 상대방은 사고가 난 적 없느냐고 물었데요. 그래서 오른쪽문에 상처가 많다, 보기 흉하다, 긁힌 곳도 많다고 했더니, 괜찮다면서 200만 원 정도 된다며 선수금 40만 원을 줬다네요. 그럴 리가 없을 텐데... 했습니다.
아니나 다를까 현장에 중고차 딜러가 도착해서 조회하더니 사고이력이 있다면서 100만 원 밖에 못주겠다고 하더래요. 중고 거래할 때 저도 당했던 경험이 있어서, 언니에게 미리 알려주었었습니다. 무조건 가격을 깎을 거라고요. 언니는 전화통화상으론 그런 적 없지 않았냐, 사고이력이 있지만, 크게 사고 나지 않았고, 살짝 닿을락 말락 하게 사고 났지만 상대방 보험 처리하느라 이력이 있을 뿐이다라고요... 결국 서로 양보하여 150만 원에 합의를 했다고 합니다.
언론이나 주변에서 이야기하는 사례들은 대부문 그럴싸한 통계자료를 내세우지만, 개별사례로 들어가면 가지각색이라 적용하기 어려운 경우가 많아요.
부동산 거래할 때도 케이스가 모두 다르기에 한 지역이 무조건 싸다 할 수 없고, 빌라의 구조도 모두 제각각이라 무조건 확인을 하고 거래해야 하는 양상이기도 하죠.
주식도 섹터가 다 오른다고 해서 개별주가 모두 오르는 것도 아니더라고요. 그래서 ETF를 선호하게 되었답니다. 전문가들이 이야기하는 전망은 그래서 이제는 믿지 않습니다. 1년 후에는 다른 결과가 나온 것을 몇 해나 지켜봤기 때문이에요.
오늘 부분을 읽다 보니 《팩트풀니스》, 안나 로슬링 책이 문득 떠올랐습니다.
https://blog.naver.com/hlhome7/221768989993
《 뉴스 다이어트》 , 롤프 도벨리의 책이에요. 이 두 권만 읽어봐도, 주변에서 호도하는 정보들에 대해 객관적, 비판적 사고를 할 수 있었습니다.
https://blog.naver.com/hlhome7/222236922523
1년, 2년 경제뉴스를 매일매일 찾아보고, 주말마다부동산 뉴스는 놓치지 않고 읽으려고 노력했었죠. <뉴...
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2023년 어느새 흘러가고 있네요. 11월입니다. 이제 두 달 남았을까요?1년의 16%가 남았습니다. 100세 인생으로 늘려보면 11월은 몇 퍼센트일까요? 그중에서 오늘 하루는 몇 퍼센트가 될까요?
전체를 고려하면 매우 작은 수치이지만, 오늘 하루가 모여 한 달, 두 달, 1년, 5년, 10년, 20년, 50년이 됩니다. 60대가 넘으면 화폐의 단위가 '시간'이라는 것을 깨닫게 된데요.
우리의 소중한 11월 아껴 쓰자고요~
10년 먼저 시작하는 여유만만 은퇴생활
오늘문장: 일반화된 동향이 상관관계를 만들어 낸다.
2장_결과가 원인이 되는 마법
상관관계에 있는 두 변수가 꼭 인과관계에 있다고 볼 수 없는 이유 2가지
첫째, 두 변수 모두에 영향을 미치는 세 번째 변수가 있을 수 있다.
둘째, 인과관계가 양방향으로 가능할 수 있다.
세 번째 변수는 간단하게 시간이라고 이해할 수 있다.
(48p)
*심슨의 역설 Simpson's paradox
응답자의 전공을 세부적으로 살펴보면 학업 기간과 초봉에서 음의 상관관계를 보이는데도 모든 전공을 통틀어 도표로 나타내면, 두 변수의 관계가 양의 상관관계로 둔갑하는 현상
