1. 데이터를 잘못 해석하는 상황별 유형
- 생존자 편향의 오류
특정 문제의 대상을 선택할 때 전체가 아닌 일부만 선택해 잘못된 결론을 발생시키는 논리적 오류를 말한다.
- 심슨의 역설
전체 지표와 그룹을 나눈 지표의 방향성이 다르게 나타나는 상황을 말한다.
- 상관관계를 통한 성급한 일반화
사람은 연관성을 찾고 연결하는 것에 강점이 있어 비슷해 보이는 패턴이 있다면 쉽게 일반화하는 경향이 있다.
- 목적에 맞지 않는 지표 선택
2. 세이건 표준 참고하기
데이터를 해석하는 과정은 사람의 생각이 반영될 가능성이 있으므로 데이터를 잘못해석하지 않기 위해 세이건 표준을 참고하면 좋다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1816/
그 데이터는 잘못 해석되었습니다 | 요즘IT
무엇이든 데이터가 있으면 쉽게 결정을 내릴 수 있을 것 같습니다. 하지만 현업에서는 데이터가 있어도 결정을 내리기 어려운 상황들이 있습니다. 특히 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장
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https://www.notion.so/teamsparta/08-14-B-3-80c9b1f455954e36bbc887f4f605b9f1
[08/14] B빔면3겹살 | Notion
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