심슨의 역설 (Simpson’s Paradox)
- 심슨의 패러독스란 '부분'에서 성립한 대소 관계가 그 부분들을 종합한 '전체'에 대해서는 성립하지 않는 모순적인 경우를 말한다.
시각화를 활용한 왜곡
- 자료의 표현 방법에 따라서 해석의 오류 여지가 존재
샘플링 편향 (Sampling Bias)
- 전체를 대표하지 못하는 편향된 샘플 선정으로 인해 오류가 발생
상관관계와 인과관계
- 상관관계
- 두 변수가 얼마나 상호 의존적인지를 파악하는 것을 의미
- 파악 방법은 한 변수가 증가하면 다른 변수도 따라서 증가/감소하되 그 추이를 따름
- 인과관계
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실질적으로 하나의 요인으로 인해 다른 요인의 수치가 변하는 형태를 의미
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원인과 결과가 명확한 것
상관관계는 인과관계가 아닌 것을 항상 유의해야 함
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☑️ 데이터 분석에 대한 접근법
