들어가는 글 통계는 양날의 칼이다 <br/><br/>1 수학여행 논란, 통계를 불러내다<br/>일일이 물어보지 않고 어떻게 수많은 사람의 의견을 알아낼 수 있을까? <br/>0.0015%의 응답은 믿으면서 13.5%의 응답은 믿을 수 없다고?<br/>전체를 대표할 표본은 어떻게 뽑을까? <br/>아니, 우리나라에 세계적인 아티스트가 이렇게 많아? <br/>시청률은 도대체 어떻게 산출하는 것일까?<br/><br/>2 무엇을 누구에게 물어볼지 결정하기<br/>무엇을 왜, 누구에게 조사해야 할까? <br/>표집틀과 모집단이 차이가 많이 나면 어떤 문제가 생길까? <br/>명렬표가 없는 아주 큰 모집단은 어떻게 표집틀을 확보할까?<br/>어느 교육학자의 어처구니없는 연구 1 <br/>어느 교육학자의 어처구니없는 연구 2<br/><br/>3 알고 싶은 것을 명확하게 규정하기<br/>사회 조사는 뭘 알아보기 위한 것인가? <br/>변인의 속성이 바뀌면 어떻게 될까? <br/>통계적으로 인과관계가 증명되면 믿어야 할까? <br/>내 수업의 효과다!…… 아닌가? <br/>이 약의 효과다!…… 아닌가? <br/><br/>4 변인을 측정할 도구 만들기<br/>어떻게 변인을 측정해야 할까?<br/>설문지로 어떻게 객관적인 증거를 얻어낼 수 있을까?<br/>설문지 문항에 따라 결과가 달라지기도 하나요? <br/>응답자의 성실성을 이끌어 내는 설문지 제작의 팁 <br/><br/>5 모집단을 대표할 표본 만들기<br/>어떻게 표본을 모아야 확률 표집이 될까?<br/>번호를 매길 목록이 없다면 어떻게 하나요? <br/>표본은 얼마나 믿을 만할까? <br/>표집으로 사기 친 J신문의 기사 <br/>무조건 성공할 수밖에 없는 실험<br/><br/>6 수집된 자료 처리하기<br/>변인의 속성에 매기는 번호에는 무슨 의미가 있을까? <br/>숫자의 크기에 의미가 있는 변인은 없을까? <br/>대푯값은 어떻게 구할까? <br/>평균의 장난: 정몽준 효과 <br/>여러분은 중산층입니까?<br/><br/>7 통계 분석 결과 해석하기<br/>변인들 간의 관계를 어떻게 정리해야 할까? <br/>통계를 어떻게 분석해야 할까? <br/>통계 기술(description)을 통한 왜곡 <br/><br/>마무리 글 통계에 속지 말고, 통계 자료를 잘 활용하기 위한 6대 원칙 <br/><br/>

통계는 양날의 칼이다.
통계는 복잡한 사회를 일목요연하게 보여 준다.
하지만 거짓말을 마치 과학적인 근거가 있는 듯
포장하는 데 사용될 수도 있다.

통계, 복잡한 사회를 읽는 눈이 되어 주다
우리가 사는 세상의 자료는 대부분 통계 형식으로 정리되어 있다. 통계는 우리 사회의 다양한 모습과 수많은 사람들의 생각을 일목요연하게 표나 그래프, 수치로 보여 주는 도구다. 선거를 앞두고는 어김없이 후보자 지지 여론 조사가 나오고, 텔레비전 뉴스와 신문 기사에도 통계는 수시로 등장한다. 사회가 거대해지고 복잡해질수록 더 많은 정보가 통계 형식으로 정리될 것이다. 통계를 알지 못한다면 우리는 눈을 감고 사는 것과 마찬가지다. 중요한 정보를 읽지 못하는데 제대로 된 판단과 결정을 내릴 리 만무하다. 게다가 통계는 특정한 결과를 유도하기 위해 의도적으로 속임수를 부리기도 쉽다. 그래서 우리는 통계의 결과를 무조건 받아들일 게 아니라, 그 통계가 만들어진 과정에 대해서도 눈여겨봐야 한다. 저자는 통계를 알아야 민주 시민이 될 수 있다고 말한다. 정치권력의 숫자놀음에 현혹되지 않는 방법은 우리가 제대로 된 정보와 쓰레기 정보를 가려낼 줄 아는 눈이 있어야 한다고 말이다.

통계는 과학이다 vs 통계는 속임수다
통계는 분명 유용한 도구이지만, 과정을 제대로 밝히지 않은 통계는 속임수일 가능성이 크다. 한결이는 통계의 절차를 배워 나가면서 통계의 취약점에 대해서도 배운다. 실제로도 사회 조사 과정에서 일반 사람들은 통계를 잘 알지 못한다는 점을 이용해 자신들에게 유리한 결과를 유도하기도 한다. 2011년 서울시장 여론 조사는 당선자는 맞혔더라도 여론조사에는 표 차이가 18%나 됐지만 실제 투표에서는 0.26%밖에 되지 않았다. 한쪽에 치우쳐진 모집단에서 아무리 확률 표집을 해 본들 제대로 된 결과가 나올 수 없다는 것을 보여 주는 사례이다. 1960년대 미국에서는 인종을 독립변인으로 하고 IQ 점수를 종속변인으로 했을 때 피부색이 하얄수록 지능이 높다는 결과가 나왔다. 이를 근거로 인종차별이 과학적으로 정당하다는 주장을 펼치는 이들이 있었다. 이는 보이지 않는 변인을 간과한 사례인데, 흑인들은 사회적인 구조 때문에 가난한 사람이 많고, 가난이 IQ 점수에 영향을 미쳤던 것이다. 통계는 과학을 이용한 방법이지만, 변인과 변인의 관계를 어떻게 해석할지는 사람의 몫이므로 신중한 판단이 필요하다. 이외에도 원하는 답을 얻기 위해 애매하게 두 가지를 한꺼번에 묻는 등 특정 대답을 유도하는 설문지 문항, 확률 표집을 하지 않았으면서도 표본오차와 신뢰수준을 적어 독자를 기만한 신문기사 등 통계를 악용한 사례들을 중간 중간에 소개하며 우리가 왜 통계를 배워야 하는지 다시 한 번 되새기게 한다.
나가는 말-통계에 속지 말고, 통계 자료를 잘 활용하기 위한 6대 원칙은 이 책에서 말하고자 하는 내용을 정리한 것이다. 사실 우리가 통계 방법을 이용하여 사회 조사를 할 일은 거의 없다. 하지만 우리가 접하는 수많은 정보를 제대로 판단하기 위해, 즉 통계에 속지 않기 위해 우리는 통계에 대해 알아야 한다. 이 책은 장차 건강한 시민으로 성장할 청소년들의 눈을 밝게 해 줄 책이다.