◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ 통계 기법보다 비판적 사고에 초점을 두고 데이터 과학을 흥미롭게 소개한다. 데이터 과학이나 통계 입문서에서 복잡한 수학 정리를 증명하거나 뜻도 잘 모르는 용어와 공식을 외우도록 하는 일은 피해야 하는데, 현재 정량 분석 입문 교재는 대부분 이런 내용만 강조한다. 반면에 이 책은 무엇보다도 비판적 사고와 개념 이해에 집중해서, 학생들로 하여금 살면서 마주칠 정량적 정보와 논증에 있어서 더 나은 소비자이자 분석가가 되도록 가르친다. 특히 데이터에서 관찰한 어떤 관계가 현실에 존재하는 관계를 반영하는지 판단하는 방법, 정말 그렇다면 그 관계가 인과관계인지 파악하는 방법, 그리고 질문에 답하는 데 가장 유용한 비교를 하는 방법을 설명한다. 또한, 정량적 증거를 들어서 주장하는 사람에게 어떤 질문을 해야 하는지, 어떤 통계가 특히 유용하거나 판단을 그르치는지 알려주며, 정량적 증거가 어떻게 의사 결정에 영향을 미쳐야 하거나 미치면 안 되는지, 그리고 데이터뿐만 아니라 윤리적 가치도 함께 고려해서 더 나은 의사 결정을 하는 방법을 가르친다. 다양한 실제 사례를 통해서, 선거, 시민 저항, 범죄, 테러, 금융위기, 건강보험, 스포츠, 음악, 우주 여행과 같이 폭넓은 주제에서 사고 도구를 문제에 응용하는 방법을 보여준다. 뿐만 아니라, 데이터 기반 시대의 여러 이점에도 불구하고, 어째서 데이터가 인간의 사고를 대체하지 못하는지 보여준다. ◆ 데이터 과학, 통계학, 정치학, 경제학, 심리학, 사회학, 공공 정책 등의 분야에 모두 적용가능한 정량 분석법 개론 ◆ 표본, 가설 검정, 베이즈 추론, 회귀, 실험, 도구 변수, 이중차분법, 회귀 불연속성을 포함한 데이터 분석의 기본 도구 ◆ 다양한 주제에서 얻은 실제 사례와 데이터 ◆ 데이터를 다루는 연습 문제 ◈ 이 책의 구성 ◈ 1부에서는 용어의 의미를 구축하며, 특히 상관관계와 인과관계를 양적 분석의 초석으로서 강조한다. 이를 바탕으로 2부에서는 데이터와 증거 자료를 사용해서 세상에 존재하는 여러 특성 사이에 상관관계나 인과관계가 존재하는지 여부를 판별하는 방법을 다룰 것이다. 4장은 종속 변수를 고르는 과정에서 흔히 범하는 실수를 소개하고, 변이를 고려하지 않고 상관관계를 구축할 수 없는 이유를 보여주고, 이런 실수가 큰 영향을 미친 무수한 사례를 살펴본다. 5장은 회귀를 시각적으로 나타내기에 집중해, 상관관계를 측정하는 방법을 다룬다. 6장은 통계적 유의성과 가설 검정을 설명하고, 이 책에서 여러 번 나올 공식을 소개한다. 4장을 읽어도 데이터로부터 관계를 수립하는 데 있어서 명확한 사고의 중요성이 충분히 전달되지 않았다면, 7장은 p-해킹 문제, 출판 편향, 그 밖에 관련 있는 주제를 논의함으로써 이를 확실히 한다. 마지막으로, 8장은 평균으로의 회귀라는 생소한 주제를 다루고, 이를 앞서 설명한 출판 편향과 결합해서 재현성 위기와 더불어, 흔히 나타나는 과학적 추정치가 시간이 흐르면서 감소하는 현상을 보여 준다. 3부에서는 인과 추론으로 넘어가서 세상사에 개입하는 의사결정에 있어서 인과관계에 관한지식이 얼마나 중요한지 일깨운다. 9장은 교란 변수와 역인과관계를 논하면서, 상관관계가 반드시 인과관계를 내포하지는 않는 이유를 설명한다. 10장은 통계 분야의 통제를 다루고, 회귀의 관점에서 이를 도식화한다. 11장부터 13장까지는 인과관계를 학습하려는 학자들이 어떻게 연구 방식을 설계하는지 개괄적으로 소개한다. 11장은 무작위 실험과 자연 실험 두 가지를 모두 다루는데, 불응 문제를 다룰 방법인 도구 변수를 소개한다. 12장과 13장은 회귀 불연속과 이중차분법 설계를 차례로 다룬다. 14장에서는 인과관계 기작 학습에 따르는 어려움을 논의하면서 3부를 마친다. 4부에서는 인과관계가 끝이 아님을 지적한다. 인과적 효과에 관한 지식이 충분해도 그것만으로 정량화된 정보를 활용해서 의사결정을 잘 하는 방법을 터득했다고 보기는 어렵다. 15장은 여러분이 어떤 정량화된 정보가 어떤 질문에 대한 답을 주는지를 얼마나 쉽게 헷갈리는지 지적하고, 이런 실수를 피하게끔 정보의 세부 사항으로부터 핵심을 추려내도록 독려한다. 이 과정에서 베이즈 법칙(Bayes’ rule)을 소개한다. 16장은 측정, 외부 타당성, 외삽법(extrapolation)을 다루며, 표본 선택 편향도 함께 논의한다. 마지막으로, 17장에서는 정량 분석을 아무리 명확하게 하더라도 의사결정 과정에서 겪는 근본적인 한계를 마주한다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 빅데이터라는 용어가 식상하게 느껴지는 시대다. 데이터의 양은 물론이고 분석 도구와 활용 범위 또한 하루가 다르게 늘어간다. 게다가 인공지능의 대두로 빅데이터의 효용성이 더욱 부각되는 모습이다. 저자들이 이 책을 완성한 이후로도 인공지능은 장족의 발전을 거듭했고, 이제는 사람의 자리를 위협할지도 모른다는 위기감마저 느껴질 정도다. 대량의 데이터를 처리하는 능력을 따지면 사람은 진작부터 컴퓨터의 상대가 아니었다. 더욱이 최근의 인공지능은 기계적인 분석을 넘어서 인간만의 영역으로 여기던 추론 능력까지 선보이기 시작했다. 그렇다면 우리는 과연 조만간 모든 결정을 프로그램에 맡기고 그저 따르는 존재가 될까? 영화 〈쇼생크 탈출〉에서 주인공 앤디 듀프레인은 이렇게 말했다. 희망은 좋은 거죠. 가장 소중한 것일지도 몰라요. 그리고 좋은 것은 절대 사라지지 않아요. 올바른 사고는 사람이 지닌 좋은 능력이다. 인공지능이 정말로 대단한 능력을 보여주고 사람이 하던 많은 일을 대신하더라도, 절대 사라지지 않을 소중한 희망이겠다. 물론 거저 얻어지는 열매는 아니며 부단한 노력이 필요하다. 아무쪼록 여러분이 올바르게 사고하는 능력을 가꿔 나가는 데 이 책이 길잡이가 되길 바란다. -임형준 .

01장. 데이터 기반 시대에 명확하게 사고하기 __1장에서 다루는 내용 __들어가며 __경고성 일화 ____에이브에게 내린 성급한 진단 ____시민 저항 운동 ____깨진 유리창 정책 __사고와 데이터는 서로 보완하지, 대체하지 않는다 __읽을거리 1부 - 공통 언어 구축하기 02장. 상관관계: 무엇이며 어디에 쓰는가? __2장에서 다루는 내용 __들어가며 __상관관계란 무엇인가? ____단순 사실인가 상관관계인가? __상관관계는 어디에 쓰나? ____관계 서술 ____예측 ____인과 추론 __상관관계 측정 ____평균, 분산, 표준 편차 ____공분산 ____상관계수 ____회귀선 기울기 ____모집단과 표본 __선형성에 관한 직설 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 03장. 인과관계: 무엇이며 어디에 쓰는가? __3장에서 다루는 내용 __들어가며 __인과관계란 무엇인가? __잠재적 결과와 반사실성 __인과관계는 어디에 쓰나? __인과 추론의 근본적인 문제 __개념적 쟁점 ____원인이 무엇인가? ____인과관계와 반례 ____인과관계와 법률 ____인과관계가 시간을 거슬러 올라갈 수 있나? ____인과관계는 물리적인 연결 고리가 있어야 하나? ____인과관계가 반드시 상관관계를 내포하지는 않는다 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 2부 - 관계가 존재하는가? 04장. 상관관계는 변이가 있어야 한다 __4장에서 다루는 내용 __들어가며 __종속 변수의 취사 선택 ____1만 시간 법칙 ____젊은 세대의 타락 ____고등학교 중퇴 ____자살 공격 __세상은 사람들이 종속 변수를 취사 선택하게끔 이뤄졌다 ____의사 눈에는 환자만 보인다 ____사후 분석 ____인생의 조언 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 05장. 관계 서술과 예측에 쓰는 회귀 __5장에서 다루는 내용 __들어가며 __회귀 기초 __선형 회귀, 비선형 데이터 __과적합 문제 ____대통령 선거 예측 __회귀 결과를 어떻게 보여 줄까 __회귀의 간략한 학문적 역사 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 06장. 표본, 불확실성, 통계적 추론 __6장에서 다루는 내용 __들어가며 __추정 __왜 추정치는 추정 대상과 다를까? ____편향 ____잡음 __어떤 추정량이 좋은가? __정밀도 정량화하기 ____표준 오차 ____작은 표본과 극단적인 관찰값 ____신뢰 구간 __통계적 추론과 가설 검정 ____가설 검정 ____통계적 유의성 __관계에 관한 통계적 추론 __전체 모집단 데이터가 있으면 어떻게 할까? __실질적 유의성 대 통계적 유의성 ____소셜미디어와 투표 ____제2차 개혁법 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 07장. 과도한 비교, 부실한 보고 __7장에서 다루는 내용 __들어가며 ____문어가 축구 전문가가 되다? __출판 편향 ____p -해킹 ____p -검열 __대부분의 과학적 ‘사실’이 거짓일까? ____초감각적 지각 ____투표 독려 ____p -해킹 수사대 __가능성 있는 해법 ____유의성 문턱값을 줄여라 ____복수 검정에서 p -값을 조정하라 ____통계적 유의성에 너무 집착하지 마라 ____사전 등록 ____재현 ____중요하고 타당한 가설을 검증하라 __학문 너머로 ____슈퍼스타 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 08장. 평균으로의 회귀 __8장에서 다루는 내용 __들어가며 ____진실이 흐릿해진다? __프랜시스 골턴과 평범함으로의 회귀 __평균으로의 회귀는 중력이 아니다 __도움 구하기 ____무릎 수술이 효과가 있나? __평균 회귀, 위약 효과, 우주의 습관화 ____위약 효과 ____우주의 습관화 해설 ____우주의 습관화와 유전학 __믿음은 평균으로 회귀하지 않는다 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 3부 - 인과관계인가? 09장, 어째서 상관관계는 인과관계를 내포하지 않는가 __9장에서 다루는 내용 __들어가며 ____대안학교 __잠재적 결과를 명확하게 이해하기 __편향의 근원 ____교란 변수 ____역인과관계 ____1만 시간 법칙 다시 보기 ____다이어트 소다 __교란 변수와 역인과관계는 어떻게 다른가? ____선거 운동 비용 __편향의 방향(부호) 정하기 ____피임과 HIV __기작 대 교란 변수 __편향과 잡음에 관해 명확하게 사고하기 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 10장. 교란 변수 통제 __10장에서 다루는 내용 __들어가며 ____의회의 투표 관리 ____이종 조치 효과에 관한 단상 __회귀 파헤치기 __회귀에서 어떻게 통제하나? __통제와 인과관계 ____소셜미디어가 해로운가? __회귀 표 읽기 __교란 변수 통제 대 기작 __마법은 없다 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 11장. 무작위 실험 __11장에서 다루는 내용 __들어가며 ____모유 수유 __무작위와 인과 추론 __실험에서의 추정과 추론 ____표준 오차 ____가설 검정 __실험에서 나타나는 문제점들 ____불응과 도구 변수 ____우연성 불균형 ____검정력 부족 ____이탈 ____간섭 __자연 실험 ____군 복무와 미래 소득 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 12장. 불연속 회귀 설계 __12장에서 다루는 내용 __들어가며 __불연속 회귀 설계의 구현 방법 ____과격파와 중도파 중 당선 가능성이 높은 쪽은? __문턱값 지점의 연속성 ____선거에 관한 불연속 회귀 설계에서도 연속성이 유지될까? __불응과 흐릿한 불연속 회귀 ____베트남전의 폭격 __동기와 성공 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 13장. 이중차분법 설계 __13장에서 다루는 내용 __들어가며 __평행 추세 __두 대상과 두 시기 ____실업과 최저임금 __N 개의 대상, 두 시기 ____텔레비전 시청이 아이들에게 해로운가? __N 개의 대상, N 개의 시기 ____피임 그리고 성별에 따른 임금 차이 __유용한 진단 ____신문의 지지가 투표 결정에 영향을 미치는가? ____비만은 전염되나? __이중차분법으로 결과 검증하기 ____민주적 평화 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 14장. 기작 평가 __14장에서 다루는 내용 __들어가며 __인과매개 분석 __중간 결과 ____인지적 행동 치료와 위험에 처한 라이베리아의 청년들 __독립된 이론적 예측 ____유권자들이 여성 후보를 차별하는가? __설계로 기작을 시험하기 ____사회적 압박과 투표 __기작 구분하기 ____물가 폭등과 극심한 갈등 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 4부 - 정보로부터 의사결정에 이르기까지 15장 통계를 실체로 __15장에서 다루는 내용 __들어가며 __올바른 단위는 무엇인가? ____갤런당 마일과 마일당 갤런 ____퍼센트 대 퍼센트포인트 __데이터 시각화 ____정책 선호도와 남벌 전략 ____데이터 시각화의 경험 법칙 __통계에서 믿음으로: 베이즈 법칙 ____베이즈 법칙 ____정보, 믿음, 사전 확률, 사후 확률 ____에이브의 소아 지방변증 돌아보기 ____공항에서 테러리스트 탐지하기 ____베이즈 법칙과 양적 분석 __비용과 편익 기대치 ____자주 또는 정확하게 검사하기 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 16장. 목적에 맞게 측정하라 __16장에서 다루는 내용 __들어가며 __엉뚱한 결과나 조치를 측정하기 ____일부분만 측정 ____중간 결과 ____부정확한 목적 __표본은 적절한가? ____외적 타당성 ____표본 선택 __전략적 적응과 관계 변화 ____등불세와 창문세 ____야구의 수비 시프트 ____마약과의 전쟁 __정리 __핵심 용어 __연습 문제 __읽을거리 17장. 정량화의 한계 __17장에서 다루는 내용 __들어가며 __증거가 부족할 때의 의사결정 ____비용 편익 분석과 환경 규제 ____치실 사용과 마스크 착용 __정량화와 가치 ____정량적 도구가 어떻게 가치를 몰래 들이미는가 ____정량화는 어떻게 우리의 가치를 형성하는가 __명확히 사고하고 다른 사람들도 따르도록 돕자 __연습 문제 __읽을거리