안녕하세요, 메이저맵 에디터 은이에요.

오늘은 희망 진로가 어떤 계열이든 사용할 수 있고, 생기부 수준을 심화시킬 수 있는 "통계 분석"에 대해 다룰 거예요. 객관적인 데이터를 근거로 제시하고, 나의 주장을 증명하는 과정을 통해 단순 탐구를 과학적 탐구로 바꾸는 방법을 같이 알아볼게요.

통계 분석과 데이터 리터러시

탐구 활동에서 '통계'는 객관적 데이터를 의미하는 말로, 통계를 활용한다는 것은 현상을 과학적으로 해석하는 것을 의미해요. 특히나 사회과학 분야에서 보편적으로 사용되는 방법이기도 해요. 인간 사회의 복잡한 현상을 통계라는 객관적이고 과학적인 방법으로 분석하는 거죠.

그래서 사회과학적 탐구 과정에서 통계는 숫자 뒤에 있는 숨겨진 인과관계나 변화 경향성을 파악하는 논리적 근거예요. 빅데이터의 시대인 요즘에는 데이터 그 자체보다 데이터를 해석하는 능력인 데이터 리터러시가 더욱 중요해지고 있어요. 구체적인 예시를 통해 통계 분석을 생기부에 반영하면 좋은 이유를 확인해 볼게요.

<예시>
주제: 학급당 학생 수와 학업 성취도간의 관계
수집한 데이터: 전국 학교 데이터에서 학급당 학생 수 정보 수집 - 학생 수 30명 이상인 학교와 25명 이하인 학교의 평균 성적 각각 30개 (총 60개)
결과: 30명 이상인 학교 평균 성적은 72.3점, 25명 이하인 학교 평균 성적은 75.8점

❌ Level 1: 평균만 비교한 탐구

학급당 학생 수가 적은 학교의 평균 성적이 많은 학교보다 3.5점보다 높다는 것을 알아냈다.

▶️ 수집된 정보를 단순히 해석한 것으로 평가받을 확률이 높아요. 2·3학년 때에는 심화된 역량을 보여주기 어려운 단순 탐구로 비춰질 수 있어요.

✅Level 2: T검정으로 검증한 탐구

① lvevel 1과 같은 데이터에 t검정을 실시한 결과 p값이 0.001 미만으로 확인

② 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 밝혀냈다.

▶️ 평균 점수의 차이를 통계적으로 검증해냈어요. 결과가 우연에 의한 차이가 아니라는 것을 통계적으로 밝혀내는 수학적 역량을 보여줄 수 있어요.

✅ Level 3: 상관·회귀분석 방법을 활용한 탐구

① 학급당 학생 수를 정확하게 처리하기(30명 vs 25명 → 20명, 22명, 25명 등)

② 각 학교의 학급당 학생 수와 평균 성적의 상관분석 실시 → 상관 계수 r=-0.58(p<0.001) 도출 → 학급당 학생 수와 평균 성적은 음의 상관관계를 가진다는 것을 밝혀냈다.

③ 회귀분석 실시 → 결정계수 R² = 0.34 확인 → 학급 규모가 학생 성적의 약 1/3을 설명하는 중요한 요인이라는 것을 밝혀냈다.

▶️ 상관계수를 통해 "학급당 학생 수가 많아질수록 학교의 평균 성적이 낮아지는 통계적 경향성을 확인"하고, "결정계수를 통해 학생 성적의 34%가 주요한 요인이 된다"는 것도 알아냈죠. 여러 친구들 중 통계 리터러시가 매우 높은 학생으로 돋보일 수 있을 거예요.

어때요? 단순히 자료를 조사하거나, 평균 점수만 비교하는 것보다 훨씬 더 퀄리티가 높아 보이죠?

어떤 방법으로 탐구를 진행하면 좋을지, 예시에서 소개한 통계 방법의 특징을 자세히 살펴볼게요. 조금만 더 힘내서 같이 알아 볼까요?

통계 분석 활동 시작하기 전 필수 단계, '가설 설정'

통계 분석 방법은 탐구 활동을 통해 밝혀내고 싶은 탐구 목표에 따라 달라져요. 이 탐구 목표를 '가설'이라고 하는데, 가설은 어떤 현상의 원인 혹은 결과에 대해 여러분이 내리는 임시 결론이에요. "아마 이럴 것이다"라고 미리 예측하는 거죠.

가설은 실험, 혹은 통계 분석을 통해 맞는지 틀린지 확인할 수 있어야 해요. '착하게 살면 좋은 일이 생긴다'는 검증하기 어려워 좋은 가설이라고 볼 수 없어요. 하지만, '봉사활동 시간이 늘어나면 자존감이 높아질 것이다'는 통계 활동을 통해 검증할 수 있기 때문에 가설이 될 수 있어요.

또, '~일까?'와 같은 질문이 아니라 '~일 것이다'라는 단정적인 문장의 형태여야 해요. 또, 원인이 되는 요소와 결과가 되는 요소 혹은 서로 유의미한 관계에 있을 것처럼 보이는 2개 이상의 요소가 명확하게 드러나야 해요.

여러분들이 세우는 가설이 반드시 정답일 필요는 없어요. 탐구 결과 가설이 입증되지 않았다고 하더라도 그 이유를 찾아내기 위해 분석하는 과정 자체가 훌륭한 탐구 역량으로 평가받을 수 있기 때문이에요. 무엇보다 자신의 가설을 논리적으로 검증해 나가는 끈기 있는 태도를 보여주는 게 가장 중요해요.

대표적인 통계 방법 3가지

여러분이 사용할 수 있는 대표적인 통계 방법은 상관분석, T검정, 단순 회귀분석으로 나눌 수 있어요. 어떤 특징을 갖고 있고, 어떤 가설을 검증할 때 쓰이는지 비교해 볼까요?

조금 낯설고, 복잡해 보이는 개념이지만 여기까지 따라오느라 고생 많았어요! 통계 분석을 활용해 수학 개념으로 실제 사회 현상이나 자연 현상을 설명하는 노력은 교과 지식의 확장성을 보여주는 최고의 방법이 될 거예요.

다음 번에는 웹에서 바로 사용할 수 있고, 그래프와 여러 분석 기능을 제공하는 통그라미를 활용해서 3가지 통계 분석을 실시하고 결과를 해석하는 방법을 알아볼 예정이에요. 찬찬히 따라오다 보면 이번 학기에는 메이저맵과 함께 데이터 문해력을 한층 더 기를 수 있을 거예요. 생기부 내용의 깊이를 더하면서도 여러분의 탐구력 자체를 함께 키워봐요.

※ 참고한 글

- jamovi와 패널 데이터를 활용한 기관 연구 보고서 및 학술논문 작성 방법 (한번에 적용하는 분석)

- [네이버 지식백과] 통계분석

- 서울대 웹진 '아로리'

- [거인의어깨 입시컨설팅] 학생부(생기부) 관리 핵심 컨설팅