생각하고 관찰하는 습관

과학의 상보성 원리 - 학생.일반인의 교양 과학서
강건일 지음 / 참과학 / 2002년 8월

학생,일반인의 교양 과학서로 이름이 붙인 강건일(저자) 의 '과학의 상보성 원리'란 책 (참과학 출판사) 을 소개한다. 저자를 우연히 인터넷을 통해 알게되어 책을 사서 읽어보게 되었는데, 강건일씨는 과학이 아닌데도 과학인것 처럼 보이는 또는 꾸며낸 의사(擬似:실제와 비슷한) 과학문제에 관심이 많고, 한국의사과학문제연구소 (www.kopsa.or.kr)를 운영한다. 물론 과학이란틀 안에서만 모든 것을 바라보는 것은 한계가 있고 오류도 있을 수 있다.그러나, 인과관계의 정확성과 절차의 정확성을 꼼꼼히 집어내는 저자의 노력은 가히 칭찬할 만 하고 배울점이 없지 않다. 우리가 살면서 많은 뉴스를 접하거나 지식을 접할 때, 자칫하면 (너무 생각없이 넘어가면) 오류의 정보를 받아들일 수 있다. 한번 더 꼼꼼히 앞뒤를 가려가며 생각하는 것은 머리좋은 사람들의 몫만은 아닐 것이다. 어쩌면 논리적인 사고와 추론의 습관화 (thinking)를 통해 지헤를 터득할 수도 있는 것이다. 밑에 책안의 한 부분을 발췌하였다. 우리가 왜 한번 더 생각하는 것이 중요할 수 있는지 쉽게 설명을 해 놓았다.

그리고,
2006년 12월 time지에 "why we worry about the things we shouldn't and ignore the things we shoud" 란 제목의 기사가 실렸는데, 이 기사도 우리가 생활하면서 무엇을 쉽게 오류하고 있는지를 몇가지 지적 했다. 어찌보면 밑에 발췌한 글의 의도와도 조금은 연관이 있을 것 같아서 소개한다. 여기 링크를 가면 읽을 수 있다.
(글 읽기)==>  http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,1562978-1,00.html

===== 상관 관계와 인과 관계 ================ 강건일
  
2001년 11월 10일 동아일보에는 (아버지 학력 높을수록 자녀 수능점수 높다)라는 제목의 기사가 실렸다. 한국노동연구원에서 최근 고교를 졸업한 30세 미만 2,476명을 대상으로 조사한 결과 부(모)의 교육 수준이 전문대졸 이상일 경우 45% 정도가 수능 상위서열 대학(과)에 진학하고 있으나, 고졸과 중졸 이하의 경우 각각 25%, 15%만이 그러했다는 것이다. 이는 아버지의 학력과 자녀의 수능 상위 서열 학과진학 간의 상관 관계를 통계적으로 분석하여, 즉 상관 관계 분석을 통해 나온 결과이다. 이 결과를 놓고 학력이 낮은 부(모)는 자신 때문에 자식의 수능 성적이 낮을 것이라고 낙담할지 모른다. 그러나 이는 상관 관계일 뿐 인과관계는 아니다. 인과관계는 공부를 하지 않으면 성적이 떨어지는것과같이 원인이 직접 결과와 연결돼 있을 경우이다. 다시 말해서 부(모)의 학력 때문에 자식의 수능 성적이 결정된 것이 아니다. 간단히생각해 보아도 고등학교를 나온 부(모)가 자식의 수능 성적을 염려하여 통신 대학에 등록하여 대학 졸업장을 딴다고 해도 그 때문에 자식의 수능 성적이 높아질 리는 없다. 자식의 수능 성적을 결정하는 인자는 지능, 공부에 대한 열성, 가정환경, 거주지 환경,부모의 관심 등 여러 가지일 것이다 부(모)의 학력에 이들 중 어떤 인자가 반영되어 수능 성적과 상관 관계가 이뤄졌다 고생각된다. 그렇다면 한국노동연구원에서는 당연히 자식의 수능 성 적에 어떤 인자가 얼마나 기여했는지 분석해서 보여 주어야 한다. 만일 농어촌에 낮은 학력의 부(모)가 많이 거주하여 이런 결과가 나 왔다면 거주지 교육 환경의 개선을 제안할 수 있다. 만일 부(모)의 학 력이 교육에 대한 관심 정도만을 반영한 것이라면 관심 정도를 통일하 였을 경우 학력과의 상관 관계가 사라져야 할 것이다. 이런 분석이 없이 단지 '아버지의 학력이 높을수록 수능 성적이 높다' 라는 결과를 말하는 연구란 학력 차별을 합리화하기 위한 의시걸처싫 상관 관계의 제시라고밖에 볼 수 없다.상관 관계가 반드시 인과 관계를 의미하지 않는 예는 많다. 1990년  도인구 2,000만 이상의 40개 국가에 대해 기대 수명(x), TV 1대당 인구(y) 자료를 조사한다. 다음에 x 와 y 사이의 상관관계를 통계적으로분석한다. 이때 y = -ax + b라는 방정식을 얻는다면 이는 기대 수명이큰 국가일수록 TV 1대당 인구는 적다는, 즉 인구당 TV 수가 많을수록 기대 수명이 커진다는 의미이다. 이 상관 관계가 인과 관계에 기인한 것이라면, 기대 수명이 적은 국가로 TV를 보내면 그곳 사람이 오래 살아야 한다는 이야기가 된다.  그러나 실제 그러리라고 생각할 수 없다. 이 경우 상관 관계는 주어진   자료내에서 예측성은 만족할 수 있다. 다시 말해서 y로 보아 x를 예측할수 있다. 그러나 인과 관계로 맺어진 것이 아니기 때문에 앞으로 y를 감소시킨다고 해서 x가 증가한다고 말할 수는 없다.  과학적 가설에서는 인과론적 관계,즉 메커니즘이 있어야한다. 위에 예를든 것과 같이 메커니즘이 없는 경우 비논리적인 또는 의사 상관 관계라고 하는데, 이는 제3의 변수라는 공통적인 원인에 의하거나 실제상관 관계가 없는데 자료를 나타내는 방식에 의해 상관 관계가 있는 것처럼 보인 가공적 상관 관계일 경우가 있다. 예를 들어 중학생의 IQ 를 측정하고 또한 그 학생의 키, 몸무게, 신발 크기 등을 측정하여 이들이 찔와 상관 관계를 가졌는지 분석한다그 결과 IQ 와 신발 크기 사이에 상관 관계를 발견한다고 하자. 다시말해서 신발크기가크면 IQ 가높게 나왔다는 것이다. 이 경우 발크기를 크게 한다고 IQ 가 커지지는 않을 것이다 이는 의사 상관 관계이다. 이때 IQ 와 신발 크기의 관계는 제3의 변수, 즉 학생의 나이를 매개로 관계되었을 가능성이 크다. 나이 많은 학생들은 발 크기가 크고 뜬시험에 답을 내는 방법을 터득하여 좋은 답을 낼지도 모른다. 이때 나이는 공통의 원인일 수 있다. 이런 경우 나이라는 대안적 해석을 확인하기 위해 나이를 통일하여, 즉 통제하여 시험할 필요가 있다. 만일 나이가 공통의 원인이라면 IQ 와 신발 크기의 상관 관계는 사라진다. 다른 예로 아이스크림 판매고와 익사자 수에 상관 관계가 있다고해서 아이스크림을 팔지 못하게 한다고 익사자가 감소하는 것은 아니다. 공통 원인으로 날씨가 있다. 아이스크림 판매고와 상어의 공격을받는 수가 증가하는 것도 마찬가지다. 또 스커트 길이와 주식 가격에 .상관 관계가 있다면 그 지역의 일반적인 성향, 즉 자유주의냐 보수주의냐 식의 공통의 원인이 반영되었을 가능성이 있다. 또 다른 예로 지난 10년간 서울에서 일어난 화재 사고의 자료를 얻는다. 다음에 개개 화재에 나타난 소방차의 수와 그 화재로 인한 손해액수를 상관시킨다. 이때 소방차의 수와 손해 액수는 상관 관계가 성립하지만 소방차가 손해를 준 것이 아니라 화재의 크기와 관계된 것이다. 다시 말해서 화재의 크기라는 공통의 원인과 관계된 것이다. 공통의 원인은 변수 분석에 포함되지 않은 것이지만 변수의 관계성에 영향을 주는 숨걱진 변수이다. 경우에 따라 공통의 원인 이외에 의외의 인자에 속하는 것이 있는 데, x의 y에 대한 영향이 y에 대한 다른 변수의 영향과 섞여 있을 경우 이다. 예를들어 타이레놀의 진통효과를 연구한다고 하자. 이때 타이 레놀을 투여한 다음에 진통 효과를 분석할 수 있지만 이 진통 효과에는 플라시보 효과가 개입된 혼합된 형태일 수가 있다. 이 경우가 의외의 인자이다. 과학에서는 공통의 원인이건 의외의 인자건 통제된 가운데 실험하여 실제의 메커니즘을 가진 인과론적 상관관계를 찾아낸다. 상관 관계에는 가공적인 상관 관계도 있다. 예를 들어 오케스트라 지휘자의 수명에 대한 자료를 조사한바 평균 73.4세이다. 이들은 모 두 남성이며 대부분 미국에서 살았다. 유럽에서 태어났더라도 미국에서 살았다. 미국 남성의 평균 기대 수명이 68.5세인 것으로 보아 지휘자는 5년 정도 더 산 셈이다. 이것이 진정한 상관 관계라면 지휘자 활 동이 수명을 연장시킨다는 메커니즘적 가설을 낼 수 있다. 음악 때문에 스트레스가 적어 오래 살았다고도 할 수 있고, 지휘할 때의 팔 운동에 의해 그렇다고 할 수 있을 것이다. 물론 이를 증명하기 위해서는 다른 음악가 등을 대조로 한 분석이 필요하다. 그러나 자료를 자세히 보면 오류가 있다. 평균 기대 수명은 유아 사망, 몇 해 살지 않고 죽은 사람 모두를 계산에 넣은 것이다. 그런데 유아가 지휘를 한다고 할 수는 없다. 그렇다면 기대 평균 수명에서 유아사망률은 제외해야 한다. 10대 사망도 제외해야 한다. 적어도 32세부터 산출해야 한다 이렇게 하면 다시 말해서 32세가 된 사람으로부터계산하면 기대 수명은 72.0세가 된다. 다시 말해서 지휘자나 일반인이나 차이가 없다. 상관 관계가 있는 것처럼 나타난 것은 근본적으로분석의 오류에 기인한다. 가공적인 상관 관계에는 우연의 일치에서 비롯된 것도 있다. 예를들어 어떤 지역에서의 달 사이의 거리와 교통 사고 발생에서 상관관계가 발견췄다면 어떻게 볼 것인가? 우연의 일치라고 보아야 한다. 다른예를 들어 방안에서 시간을 정해 기침 소리를 냈다고 하자. 이 기침 시간에 전 세계의 중요 도시의 교통 사고 발생 수를 조사하여 어떤 도시의 교통 사고와 상관 관계가 나왔다고 하자. 기침에 의해 교통 사고가일어났다고 상상할 수 없다. 이들은 우연의 일치라고 해석해야 한다.