강의 알림: 지식(재능) 나눔 기획 - 통계적 추론

알량한 지식(재능) 나눔 강의를 한다. 이번에는 다들 부담스러워하는 "통계"와 관련된 강의이다. 바로 '통계적 추론!' (나름 아주 중요하게 생각하지만 남들은 그다지 중요한 문제로 보지 않는다 ^^;) 

논문의 본질은 문서이다. 시행했던 연구의 결과를 문서로 보고하고 학술지에 발표하는 것이 바로 논문이다. 연구란 논문을 쓰기위한 것이 아님은 자명하다. 그러나 요즘 논문을 쓰기 위해 연구를 하는 경우를 주변에서 많이 보고 있다. 대학원에서도 연구하는 것을 훈련시키지 않고 논문 쓰는 법을 먼저 가르친다. 사실 논문 쓰는 것도 제대로 가르치는 것도 아니다. 주객이 전도되다보니 논문을 쓰기 위한 연구가 진행되기 일수이다. '몇 편이냐?'로 점철되는 연구능력 평가 시스템이 부추긴 결과이다. 연구와 논문 작성을 도와주다보면 많은 이들이 자신의 연구 목적과 의미를 모르고 진행하는 것에 자주 놀란다. 연구의 의미와 절차, 실질적 기술을 보여주지 못하는 대학원의 생리를 잘 알고 있는터라 이해는 하지만 여전히 큰 문제인 것은 분명하다.

기진맥진해서 계획된 실험이나 연구절차를 마치고 나면 더욱 심각한 문제가 드러난다. 바로 연구 결과 해석이다. 많은 초보 연구자들은 통계라는 큰 바위 덩어리 때문에 일이 진행되지 않는다고 생각한다. 그러나 그 바위 덩어리의 정체는 통계가 아니다. 사실 우리 분야의, 특히 실험 연구의 결과를 해석하는데 사용되는 통계는 매우 간단하며 단순하다. 더군다나 컴퓨터 통계 팩키지 소프트웨어를 사용하면 몇번의 클릭으로 통계적 결과를 얻을 수 있다. 더 쉽게는 전문가에게 의뢰하면 된다.

중요한 것은 내 연구의 가설이 무엇이며 그 가설을 검정하는데 있어 이 통계 결과가 어떻게 사용되는가를 이해하는 거다. 나도 처음에는 통계 지식이 부족하여 (나름)많은 시간을 들여 공부했었다. 그러나 그것이 큰 바위가 아니었다. 바위를 치우면 갈 길이 나올줄로 알았는데 치워도 길이 없는 거다. 내 연구의 목적과 가설, 그 가설을 검정하는 절차들에 대한 깊은 사유 과정이 없다면 그 연구는 실패한 것이다. 

들어가는 말이 길었다. 이 (허접한)강의는 내가 대학원 과정을 거치면서 경험하고 고민했던 내 이야기에 불과하다. 솔직히 나도 이부분에 대해 문외한임을 고백한다(사실 고백할 필요도 없다. 모두 알고 있으니… 쩝). Anyway! 처음 이 강의를 준비하게된 계기는 지도 교수님의 요청 때문이다. 박사가 끝났으니 후배들에게 연구과정에서 필요한 사항을 10시간에 걸쳐 강의를 해달라고 요청하신 거다. 무엇을 할까 2달을 망설이다가 자칭 [쉬운 연구방법론 시리즈] 강의를 기획하고 모교 대학원에서 강의를 했다. 자체 평가 결과 '성공적(?)이라고 판단되어, 이 주제는 다른 대학의 대학원 강의 때도 외부 요청 특강에서도 등장하게 된다.

소중한 사람들과 'Why Mirror’라는 이름의 연구 프로젝트 그룹을 결성하여 1달에 2번 만나서 토론을 하고 있다. 이번 강의는 그룹 멤버들의 열성적인 요청에 의해 하게 되었다. 사실 내가 슬그머니 미끼를 던지고 그들이 덥썩 물어준 것이다. 이번 강의는 멤버들을 대상으로한 강의로 계획된 것이지만 멤버들의 동의를 얻어 주변에 관심있는 선생님들이 있다면 함께하기로 결정하였다. 

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(혹시나)참여를 원하시는 분, 환영합니다. 특별히 6분만 초대합니다. 제 블로그를 통해 2분, iTherapist 멤버 2분, 각종 인맥을 동원하시는 분들 2분^^. 너무 많으면 전혀 안 특별해보이니까요.^^ 신청방법요? 그건, 각자 알아서.

어떤 내용을 하냐구요? 아래 질문들을 주로 다룹니다.

 - 왜 연구에서는 통계가 필요한가?

 - 신뢰구간이란 무엇인가?

 - 가설 검정은 무엇이며 어떤 절차로 시행하는 건가?

 - p값이란 무엇이며 그 의미는 뭘까?

 - 유의수준이란 무엇인가?

 - 검정력이란 무엇인가?

 - 효과크기란 무엇이고 왜 고려해야하는가?

 - 유의수준, 검정력, 효과크기는 어떤 관련성이 있을까