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유튜브 강의 조회수 누계 8,500만 돌파!
《수학은 어렵지만 미적분은 알고 싶어》
《과학은 어렵지만 상대성 이론은 알고 싶어》에 이은
세상에서 가장 쉬운 1시간 강의 3탄!

1시간 만에 마스터하는
확률·통계 데이터 보는 법·이용하는 방법!

‘확률·통계’에 대한 지식을
제대로 갖추고 있다면
세상에 나돌고 있는 정보 가운데
어떤 것이 ‘참’이고 어떤 것이 ‘거짓’인지
정확히 꿰뚫어 볼 수 있다.

알기 쉬운 대화 형식으로 1시간 만에 마스터하는
확률·통계 데이터 보는 법, 이용하는 방법!
《수학은 어렵지만 확률·통계는 알고 싶어》는 일본의 교육 분야 인기 유튜버 요비노리 다쿠미가 1시간 만에 확률·통계 데이터를 보고 이용할 수 있는 방법의 기본 원리를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 중학생 수준의 눈높이로 설명한 책이다.
‘확률·통계’는 저자가 앞선 책에서 다룬 ‘미적분’이나 ‘상대성 이론’에 비해 일상생활이나 비즈니스에 곧바로 활용할 수 있는 친숙한 주제이다. 실생활에 많은 도움이 되는 지식임에도 사람들은 ‘전문지식이 없으면 이해하기 어려울 거야’, ‘복잡한 계산식 때문에 골치 아파’ 같은 반응을 보이며 지레 겁을 먹고 멀리하는 것이 현실이다. 저자는 이러한 걱정을 해소하고자 전작과 마찬가지로 수학에 자신이 없는 사람들을 대상으로 누구나 경험해 본 적 있는 친숙한 사례를 들어 간단한 덧셈과 곱셈만으로 ‘확률·통계’의 본질을 깔끔하게 이해할 수 있도록 대화 형식으로 설명한 1시간짜리 강의를 완성했다. 이 책을 읽고 나면 ‘지금까지 이런 ‘확률·통계’수업은 들어 본 적이 없어!’라는 생각이 들면서 ‘수학적 사고’에 눈을 뜨는 기적을 경험할 수 있을 것이다.

‘의사결정’의 순간에 정확한 판단을
내릴 수 있게 도움을 주는 ‘확률·통계’
IT 기술의 발달로 수많은 정보가 범람하면서 원하는 정보의 옥석을 가리기 힘든 상황이 되었다. 이럴 때 우리는 자신의 경험이나 감각에 의존해 의사결정을 내리곤 한다. 하지만 감각에만 의존해 내린 결정은 충분한 검증이 되지 않았기 때문에 좋지 않은 결과를 얻는 경우가 많다. ‘확률·통계’는 이런 의사결정의 순간에 정확한 판단을 내릴 수 있는 선택에 도움을 줄 수 있다. 불확실한 것을 최선을 다해 수학적으로 이해해 보려고 노력하는 학문이 바로 ‘확률·통계’이기 때문이다.
저자는 이 책에서 미래의 일이나 사업에 관해 최대한 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 판단 기준이 되는 ‘확률·통계’의 기본 원리를 구체적인 예를 들어 알기 쉽게 설명하고 있다. 특히 일상에서 흔히 접할 수 있는 소재와 사례를 예로 들어 확률·통계와 관련한 용어에 대한 이해를 돕고, 수 기호로의 의미 전환을 시도하며 그림이나 그래프를 통해 개념을 시각적으로 표현함으로써 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 했다.

통계를 공부하면
‘설득력’이 크게 높아진다!
통계학에 입각한 숫자는 강한 설득력을 지닌다. 백의의 천사로 알려진 나이팅게일은 전쟁터에서 부상당한 병사가 수용된 병원에서 일하면서 비위생적인 환경을 개선하는 데 크게 기여했다. 당시 발언권이 약한 여자이고 간호사였다는 이유로 그 누구도 나이팅게일의 말에 귀를 기울이지 않았지만, 나이팅게일은 방대한 데이터를 분석해 ‘병사의 사망 원인 중 대부분은 병원의 비위생적인 환경 때문이었다’라는 사실을 통계 자료의 숫자로 제시함으로써 지원을 얻어낼 수 있었다. 우리는 이 사례를 통해 통계학에 입각한 ‘숫자의 힘’이 얼마나 강한 설득력을 지니고 있는 훌륭한 무기인지 알 수 있다.

‘확률·통계’ 는 미래를 대비하는
비즈니스맨을 위한 필수 교양이다!
다른 사람을 설득할 때 통계 데이터 자료를 이용하면 더 쉽게 설득할 수 있는 것이 사실이다. 하지만 그 데이터를 자신에게 유리하게 조작해서 전혀 신빙성이 없는 정보도 마치 그럴듯한 것처럼 꾸며낼 수 있는 무서운 측면도 있다. 즉 통계는 어떻게 사용하느냐에 따라 사람들에게 도움이 될 수도 있고, 사기에 이용될 수도 있는 양면성을 갖고 있다. 그렇기 때문에 통계 데이터를 사용한 정보일수록 실제 진실이 무엇인지 올바르게 판별할 수 있는 자신만의 가치 판단 기준이 필요하다. 특히 오늘날처럼 정보가 넘쳐나는 시대에는 잘못된 통계 정보로 인해 잘못된 선택을 내릴 가능성이 높아진 만큼 ‘확률·통계’을 제대로 공부해야 하는 필요성 또한 커지고 있다.
수많은 데이터로 가득 찬 세상에서 자신만의 시선으로 데이터를 분석해 유의미한 가치를 발견할 수 있는 사람만이 미래를 지배할 수 있다. 저자는 이 책에서 데이터 수용과 해석 수준의 격차로 인해 벌어지는 정보 양극화의 폐해를 극복할 수 있는 대안으로 ‘확률·통계’를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 사유의 힘을 전수하고자 한다. 우리가‘확률·통계’를 공부해야 하는 이유는 데이터로 가득 찬 세상에서 합리적인 판단을 내리기 위해 꼭 필요한 정보를 찾아갈 힘을 빠르게 얻는 데 있다고 이야기하며, 한 명이라도 더 많은 사람이 ‘수학적 사고’에 눈을 뜰 수 있기를 진심으로 기원한다.

이동흔(폴수학학교 교감, 전 전국수학교사모임 회장)
“이 책에 소개된 몇 가지 소박한 생각과 질문에 대한 답변을 듣다 보면 어느새 확률 통계의 원리를 쉽게 이해할 수 있게 됩니다. 책에서 다루는 내용이나 수식은 고등학교 1~2학년 수준이지만 읽는 동안에는 그 내용이나 수식이 전혀 어렵게 느껴지지 않습니다. 단시간에 확률 통계를 배워야 하는 사회적 의미를 알고 싶은 독자에게 이 책을 적극 추천합니다.”

감수의 글
머리말

HOME ROOM 1 확률·통계는 비즈니스맨의 필수과목!
HOME ROOM 2 확률·통계를 공부하면 ‘좋은 의사결정’을 할 수 있다
HOME ROOM 3 확률·통계를 공부하면 ‘세상의 거짓말’을 꿰뚫어 볼 수 있다
HOME ROOM 4 통계를 사용하면 ‘설득력’이 크게 높아진다!
HOME ROOM 5 통계를 공부하면 ‘데이터를 활용하는 방법’을 마스터할 수 있다!

제1장 확률이란 무엇일까?
LESSON 1 확률이란 ‘어떤 사건이 일어나기 쉬운 정도’를 뜻한다
LESSON 2 확률을 계산해 보자!
LESSON 3 확률의 포인트는 ‘동등하게 가능한가’ 그렇지 않은가
LESSON 4 ‘동등하게 가능하지 않은’ 경우는 어떻게 해야 할까?
LESSON 5 ‘제비뽑기’를 먼저 뽑는 것과 나중에 뽑는 것은 어느 쪽이 더 유리할까?
LESSON 6 ‘순서대로 제비를 뽑으면’ 왜 확률이 ‘똑같아지는’ 것일까?
LESSON 7 ‘선택해서 나열하는 문제’의 경우의 수를 계산하는 방법
LESSON 8 이렇게 하면 ‘nPr’의 계산도 두렵지 않다!
LESSON 9 계승을 이용해서 ‘자리 바꾸기’를 빠르게 계산해 보자!
LESSON 10 ‘조합 문제’를 계산하는 방법
LESSON 11 ‘조합 문제’를 활용하는 방법

제2장 통계란 무엇일까?
LESSON 1 ‘통계학’을 익혀서 비즈니스에 강해지자!
LESSON 2 통계학의 기본인 ‘대푯값’이란?
LESSON 3 대푯값의 첫걸음 - ‘평균값’
LESSON 4 평균 점수보다 더 참고가 된다? - ‘중앙값’
LESSON 5 가장 빈번하게 출현하는 ‘최빈값’
LESSON 6 ‘대푯값’에 따라 데이터를 바라보는 시각이 달라진다!
LESSON 7 ‘데이터의 들쭉날쭉함’은 ‘표준편차’로 살펴본다
LESSON 8 ‘편찻값’이란 무엇일까?
LESSON 9 ‘상관관계’란 무엇일까?
LESSON 10 ‘상관관계’를 사용할 때는 이 점에 주의하자!
LESSON 11 ‘상관관계’의 함정이란?
LESSON 12 ‘허위상관관계’를 간파하는 방법
LESSON 13 ‘상관관계를 이용한 거짓말’에 속지 말자!
LESSON 14 확률ㆍ통계를 이용하면 ‘신의 기적’의 정체도 꿰뚫어 볼 수 있다?

특히 오늘날처럼 정보가 넘쳐 나는 시대에는 신빙성이 낮은 정보도 마찬가지로 흘러넘칩니다. 확률·통계를 제대로 공부하면 조금이라도 성공할 가능성이 높은 의사결정을 하거나, 유익한 정보를 빠르게 감지해내거나, 비즈니스맨으로서의 교양을 갖출 수 있게 되지요.
- p.32 (Home Room 5. 통계를 공부하면 ‘데이터를 활용하는 방법’을 마스터할 수 있다!)

이 경우에는 B가 제비를 뽑기 전에 먼저 A가 제비를 뽑습니다. 그 결과에 따라 상황이 달라지니까 처음에 A가 제비를 뽑는 시점부터 패턴을 계산해야 하지요. 먼저 A가 제비를 뽑는 다섯 가지 패턴을 생각합니다. 그런 다음 각각의 경우에 B가 나머지 제비를 뽑는 경우를 생각해야 한다는 말입니다. - p.60 (제1장. Lesson 5. ‘제비뽑기’를 먼저 뽑는 것과 나중에 뽑는 것은 어느 쪽이 더 유리할까?)

문자만 보면 어렵게 느껴질지도 모르겠습니다. 여기에서 ‘P’는 ‘Permutation(순열)’을 나타내는 기호이고, 좌우에 조그맣게 붙어 있는 n과 r은 몇 개에서 몇 개를 고르는가를 나타내는 문자입니다. 가령 앞의 예에서는 4명 중에서 3명을 골라 한 줄로 세웠지요? 이 기호를 사용해서 그 결과를 나타내면, 4P3 = 4 × 3 × 2 = 24 이렇게 된답니다.
- p.79 (제1장. Lesson 8. 이렇게 하면 ‘nPr’의 계산도 두렵지 않다!)

통계학은 방대한 양의 데이터를 다룹니다. 가령 유튜브에는 시청자 수나 연령, 시청 시간 등 다양한 데이터가 있는데, 그런 숫자 자체만 보면 무엇을 의미하는 것인지 빠르게 이해하는 게 불가능하겠지요.
생각만 해도 소름이 끼치네요.
그런데 그 특징을 어떤 하나의 수치로 나타낼 수 있다면 편리하지 않을까요? 바로 그 수치를 ‘대푯값’이라고 한답니다.- p.112 (제2장. Lesson 2. 통계학의 기본인 ‘대푯값’이란?)

이처럼 데이터가 얼마나 들쭉날쭉하게 분포되어 있느냐에 따라 평균값이나 중앙값, 최빈값으로 데이터의 특징을 잘 나타낼 수 있느냐 없느냐가 크게 달라진답니다. 예를 들어 구인 정보 사이트 같은 곳을 보면 기업의 ‘평균 연봉’이라는 항목이 있는데, 그것이 실제로 받을 수 있는 금액과 일치하지 않는 경우도 염두에 둬야 합니다. 일부 사람들의 연봉만 특출하게 높을 가능성도 있기 때문이지요. - pp.129~130 (제2장. Lesson 6. ‘대푯값’에 따라 데이터를 바라보는 시각이 달라진다!)

‘맥주를 마시면 살이 찐다’라는 것도 경험적으로는 옳다고 생각되지만, 사실 맥주 자체의 열량은 높지 않습니다. 맥주를 마실 때 먹는 안주가 원인이라는 말도 있지요. 이처럼 두 가지 사건 사이에는 다양한 공통 요인이 존재할 가능성이 있기 때문에 하나의 상관관계만을 보고 인과관계를 주장할 수는 없답니다. - pp.178~179 (제2장. Lesson 13. ‘상관관계를 이용한 거짓말’에 속지 말자!)