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공직과 대학에서 통계를 바탕으로 정책을 만들고 연구해온 두 명의 저자가 선거 여론조사, 코로나19 방역, 국가 통계 작성 등 최근 한국 사회를 뜨겁게 달궜던 쟁점들을 중심으로 통계 왜곡에 속지 않고 통계를 읽어내는 방법을 한 권의 책에 담았다. 평균과 퍼센티지 같은 통계의 기본 개념부터 시작하여 통계 왜곡이 빈번히 일어나는 표본조사와 확률에 속지 않는 법까지, 통계를 읽고 이해하고 활용하는 방법을 구체적인 사례와 함께 풀어냈다. 실생활과 동떨어진 딱딱한 이론서나 낯선 사례만 나열한 해외 번역서와는 달리 다양한 국내 사례와 데이터를 통계의 관점에서 분석했다. 제20대 대통령 선거, K방역으로 불리던 코로나19 대응, 고속도로에서 만나는 경고문, 지방자치단체의 인구 증가 대책 등 우리 주변의 크고 작은 일들을 통계적 시선으로 읽어내 조금은 어렵게 느껴지는 통계에 한 발 가까이 다가갈 수 있다. 데이터 홍수 시대에서 살아남기 위해 지금 무엇보다 필요한 것은 통계 안목이다. 정치, 사회, 경제에 관심이 있는 사람이라면 누구라도 이 책과 함께 조작된 숫자와 데이터에 속지 않고 세상을 바로 보는 힘을 기를 수 있을 것이다.

K방역과 선거 여론조사의 진실, 통계는 알고 있다! “사람들은 대부분 자신의 ‘경험과 감’보다는 숫자로 이루어진 정보를 객관적이라 여기며 더 신뢰한다. 판단의 근거로 사람들이 갈구하는 정보는 데이터에 기반한 정확한 ‘통계’다. 하지만 이런 신뢰를 악용하는 사례가 늘고 있다. 실수로 인한 통계 오류도 있지만 의도적인 통계 왜곡도 공공연하다. 심지어 국가기관이 생산하는 통계마저 작성 기준이나 내용, 발표 시점을 보면 정치적 의도나 조작 가능성이 의심스러울 때가 있다.” _‘시작하며’ 중에서 우리 사회에서 논쟁이 일어나는 곳을 들여다보면 그곳에는 항상 데이터와 통계가 등장한다. 문제는 진실을 밝히고 최선의 선택을 위한 근거로 정확하고 객관적인 데이터와 통계가 제시되지 않는다는 사실이다. 자기 입맛에 맞게 요리한 데이터와 통계는 오히려 논쟁과 설득을 불가능하게 한다. 결국 합리적인 분석보다는 진영 논리로 이념 대립이 악화된다. 코로나19 통계치가 발표되면 같은 데이터를 두고도 서로 해석이 갈리고 대응은 오락가락했다. 대선을 비롯한 선거 여론조사는 한날 발표된 결과도 큰 차이를 보여 후보와 정당, 유권자들을 혼란에 빠뜨렸다. 체감 경기와는 차이가 큰 물가상승률과 실업률에 불만의 목소리가 커졌고, 중단과 재개를 오갔던 소득 분배 지표의 집계는 국가 통계에 대한 신뢰를 떨어뜨렸다. 좋은 통계, 불량 통계, 수상한 통계가 뒤섞여 있는 오늘의 대한민국, 『세상을 바로 보는 힘 통계 안목』은 여기서 시작됐다. “위기 상황에 통계 왜곡과 오류로 인한 혼란은 문제를 오히려 더 심각하게 한다. 통계 왜곡은 체계적인 코로나19 방역과 백신 접종의 방해로 사망자와 중증환자를 양산한다. 그리고 부정확한 통계는 봉쇄와 사회적 거리두기의 강도와 기간을 과도하게 또는 미흡하게 만들어서 피해를 키울 뿐만 아니라 사람들로 하여금 불필요한 의구심과 공포심을 갖게 한다. 정보가 부족하면 예외적인 특정 사례가 필요 이상의 공포를 주고 패닉에 이르게 한다. _146~147쪽 저자들은 최근 한국 사회를 뒤흔들었던 중요 이슈들을 통계의 관점에서 분석한다. 미심쩍었지만 자세히 살피지 못했던 부분을 복기하며 놓쳤던 사실은 무엇인지, 통계의 얼굴을 하고 우리를 혼란에 빠뜨린 존재는 누구인지 생각하게 한다. 목소리를 한껏 높인 주장들을 걷어내고 데이터를 제대로 들여다보고 실제 의미를 읽는 일은 어렵지만 더할 나위 없이 중요하다. 이 책은 독자가 흥미를 잃지 않고 통계를 읽고 활용하는 법을 이해할 수 있도록 코로나19 방역이나 선거 여론조사 같은 굵직한 사건은 물론 우리 주변의 일상적인 사례와 함께 설명한다. TV 오디션 프로그램 순위 결정의 문제로 여러 가지 평균을 설명하고, 자주 눈에 띄는 할인 광고의 예를 들어 퍼센티지를 알려준다. 고속도로에서 흔히 보는 “고속도로 사망자 가운데 30%가 안전벨트 미착용” 같은 경고문이나, “2021년 인구의 28%가 고혈압 환자다.” 같은 신문기사 역시 저자들은 무심히 지나치지 않는다. 이를 통해 통계 왜곡의 함정을 찾아내고 숨겨진 사실을 읽어내는 연습을 하도록 한다. 또한 ‘선거 여론조사 결과를 볼 때 주의할 점’ 같이 통계의 홍수 속에서 혼란에 빠지기 쉬운 이들에게 도움이 되는 구체적인 조언도 놓치지 않고 있다. “첫째, 서로 다른 조사 기관의 결과를 비교하면서 일희일비하지는 말자. 현실적인 방법은 여론조사마다의 편향성을 감안해서 조사 결과를 읽는다. 서로 다른 조사 기관의 결과를 비교하지 말고 한 여론조사 기관의 조사 결과를 장기적으로 보면서 추세를 읽는다. 둘째, 표본이 모집단을... 대표할 수 있는지, 표본의 크기는 충분한지 따져 봐야 한다. 특히 여론조사의 일부분을 떼어서 결과를 해석할 때는 그 일부분의 표본 수가 충분한지 살펴보아야 한다. 셋째, 응답률이 낮은 경우에 비응답자의 편향성이 있는지 다시 생각해 봐야 한다. 응답률이 높은 경우에는 역선택 가능성을 염두에 두어야 한다.” _136쪽 현역에서 활발히 활동하는 두 전문가의 냉철한 시선, 따라 읽다 보면 누구나 통계를 보는 눈이 열린다 저자들은 공직을 거쳐 여러 기관, 대학에서 일하며 통계를 활용해 정책을 만들고 자문을 하는 활동을 현역에서 활발히 하고 있다. 경제와 산업 등 다양한 분야의 데이터를 검토하고 분석한 경험이 풍부하다. 두 사람은 최근 한국 사회 곳곳에서 일어나는 일들을 관찰하며 왜곡되고 부정직한 통계가 넘쳐나는 것을 목도한다. 그리고 통계와 데이터를 입맛대로 재단하는 프로크루스테스(자신의 침대에 맞춰 사람을 재단했던 그리스 신화 속 악당)가 곳곳에 숨어 있음을 떠올린다. 현장 중심에 있는 저자들의 시선은 학문과 이론에 머물기보다는 실용과 현실을 향하고 있다. 이 책 역시 현실에서의 활용을 중요하게 생각해, 헷갈리기 쉬운 기본 개념부터 다지며 실전까지 단계별로 통계 이야기를 풍성하게 풀어냈다. 1장에서는 평균부터 퍼센티지, 그래프와 도표 등 익숙해서 속기 쉬운 통계의 기본 개념을 다뤘다. 2장에서는 부분으로 전체를 알 수 있는 표본조사와 인과관계, 확률 등을 다양한 사례와 함께 설명하고 조심해야 할 속임수와 함정을 알려준다. 1장과 2장을 통해 통계의 기본기를 쌓았다면 3장부터는 실전편이다. 3장은 선거 때마다 논쟁거리가 되는 선거 여론조사를 낱낱이 파헤친다. 미국 샤이 트럼프 현상부터 우리나라 제20대 대선의 사전 지지도 조사와 출구조사, 역선택까지 국내외 선거 여론조사를 둘러싼 논란과 통계 왜곡, 이를 분별하는 법을 담았다. 4장은 우리를 두려움과 혼돈에 빠뜨렸던 코로나19 통계를 되짚어 보았다. 방역에서 통계는 어떤 역할을 했고 간과했는지 냉정하게 분석한다. 5장은 GDP와 실업률, 물가상승률, 소득 분배 지표, 국가 부채, 출산율과 같은 경제 지표들이 담고 있는 의미와 그 너머를 보는 법을 알려준다. 우리 삶과 가깝고 자주 접하는 정보이지만 제대로 알지 못했던 경제 통계의 의미를 알기 쉽게 설명하고 있다. 조작된 데이터와 숫자에 속지 않는 통계 안목이 절실한 시대 통계라는 말을 들으면 믿고 싶지만, 믿을 수 없다는 생각을 떠올리는 사람이 많을 것이다. 조작된 데이터와 숫자에 속지 않기 위해 외면하고 싶은 마음도 들지 모른다. 그러나 통계가 우리 사회와 생활의 중요한 부분을 차지하고 있다는 사실은 누구도 부인할 수 없다. 사회의 중요한 정책은 물론 성적, 소득, 성과 등 인생과 업무에서의 결정도 통계와 데이터를 바탕에 두고 이루어진다. 그래서 저자들은 적극적으로 통계를 만들고 활용하지 않더라도 적절한 통계를 찾아내고 속지 않는 법을 익혀야 한다고 거듭 강조한다. “좋은 통계와 나쁜 통계를 가려낼 줄 모르면 부정직하고 부정확한 통계가 넘칠 수밖에 없다. 좋은 통계가 있어야 상황에 맞는 합리적인 정책이 나올 수 있고, 인생에서 후회나 억울함이 없는 선택을 할 수 있다. 좋은 통계에서 좋은 인생과 좋은 세상이 만들어진다.” _‘마치며’ 중에서 그동안 언론과 사회 곳곳에서 마주치는 통계를 보고 궁금증과 함께 의심이 일었다면, 통계의 함정에 빠져 허우적대고 싶지 않다면 이 책과 함께하길 권한다. 책장을 넘기며 우리에게 익숙한 일상의 사례들을 뜯어보는 일부터 복잡한 선거 여론조사와 경제 지표까지, 저자와 함께 통계적 관점에서 하나씩 읽어내다 보면 온갖 어지러운 숫자와 데이터로 흐릿했던 세상과 그 속의 진실이 점차 선명하게 모습을 드러낼 것이다. 『세상을 바로 보는 힘 통계 안목』은 지금, 우리 사회에 꼭 필요한 통계 안목을 기르는 안내서다.

정직한 통계에 기반을 둔 정치와 정책이 더 좋은 사회와 국가를 만들 수 있다. 그러기 위해서는 통계를 만들어 제공하는 사람들이나 통계를 해석하고 활용하는 사람들 모두 통계에 대한 올바른 이해와 태도를 지녀야 한다. 왜곡되고 부정직한 통계를 가려내고 통계에 숨겨진 진짜 의미를 찾아내는 안목만이 우리 사회에서 프로크루스테스를 퇴출시킬 수 있다. (8쪽) 사실 평균은 우리 상상 속에만 존재한다. 평균인, 평균 소득 등이 실제로는 존재하지 않는다. 이러한 평균만 보고 의사 결정을 하면 위험할 수도 있다. 평균은 데이터의 특성을 어느 정도는 잡아내지만 데이터를 단순화하다 보니 중요한 특성을 무시하는 오류를 범하기 쉽다. (25쪽) 누군가가 당신에게 제네시스, 소나타, 벤츠, BMW, 페라리 다섯 종류의 차 사진을 보여 주면서 “가장 맘에 드는 차를 고른다면 무엇입니까?”라고 질문한다면 이는 선호도 설문이다. “당신이 구매하기에 적합한 차는 무엇입니까?”라는 질문은 적합도에 관한 질문이다. 그리고 당장 차를 구입하려는 당신에게 위의 다섯 가지 차 가운데 어느 차를 살지 물어 본다면 당신의 선택은 아마 다를 것이다. 이러한 설문이 지지도 설문이다. 선호도 설문은 단순한 감성적인 선택을 묻고 자신에게 부담이 없지만, 지지도 설문은 이성적인 선택을 묻고 이에 대한 자기 책임이 따르는 점이 다르다. 적합도 설문은 이 둘의 중간쯤이다. (68쪽) 국내 한 신문에 “0.0008 확률의 홀인원을 일주일 새 두 번이나?”라는 기사가 실렸다. 한 골퍼가 5일 간격으로 두 번 홀인원을 기록해서 ‘홀인원 보험금’을 받았는데, 금융감독원이 보험 사기를 의심해서 경찰에 수사를 의뢰했다는 내용이었다. (중략) 이 상황에서 사기인지 아닌지를 판단하는 데 필요한 확률은 무엇일까? 두 번의 홀인원이라는 사건이 발생한 시점에서 따져야 할 확률은 ‘사기일 확률’과 ‘사기가 아닐 확률’의 상대적 크기다. 얼마나 많은 골퍼가, 어느 정도 빈도로 홀인원 사기를 치는지 대략이라도 확률을 알아야 한다. 그렇지 않으면 운이 좋았던 건지 아니면 사기인지 판단할 수 없다. (98~99쪽) 최근의 과열된 여론조사를 보면 마치 목적과 수단이 바뀐 듯하다. 자기 당에 유리한 여론조사 결과를 발표해서 유권자들의 지지를 얻으려 유도한다. 언론도 은연중에 자신들과 성향이 맞는 후보자에게 유리한 방향으로 여론조사를 실시하고 보도한다. (107쪽) 제20대 대통령 선거가 채 두 달도 남지 않은 2022년 1월 14일, 대통령 후보 지지도에 대한 두 개의 여론조사가 같은 날 발표되었다. (중략) 이날 발표된 두 개의 여론조사는 거의 동일한 조사 기관에서 동일한 방법으로 동일한 기간에 이뤄진 조사라 주목을 받았다. (중략) 조사 결과는 정반대였다. NBS 조사에서는 이재명 후보에 대한 지지도가 37%로 28%를 얻은 윤석열 후보를 압도했다. 하지만 MBC 조사는 윤석열 후보가 38.8%로 32.8%인 이재명 후보를 오차 범위를 넘어 앞섰다. 두 조사의 표본 오차가 95% 신뢰수준에서 ±3.1% 포인트라는 점에서 이러한 결과는 여론조사의 신뢰성에 의문을 품게 만들기 충분했다. 둘 중 하나에서 실수가 발생했거나 아니면 여론조사를 고의로 왜곡하지 않고서는 나오기 어려운 결과였다. (118~119쪽) 처음에는 황당하게만 들렸던 중국 합동연구팀의 주장에 점차 통계 분석이 더해졌다. 미국 유전공학 회사의 조사에서도 O형이 다른 혈액형에 비해서 감염 위험성이 9~18% 낮았다. 한편 감염자가 중증으로 악화되는 과정에 혈액형이 영향을 미친다는 통계 분석이 나왔다. 독일의 키엘대 연구팀은 감염자 4,000명을 조사해서 코...로나19에 감염되었을 때 중증으로 이어질 가능성이 A형이 상대적으로 높은 반면에 O형은 상대적으로 낮았다고 밝혔다. 앞서 언급한 중국의 합동연구팀은 우한의 사망자 206명 가운데 A형은 85명이고 O형은 52명이라면서 A형의 사망 위험이 높다고 했다. 혈액형이 코로나19의 감염과 중증 진행에 관련 있다는 사실이 통계를 통해 힘을 얻었다. (150쪽) 치명률이나 사망률을 방역의 성공 기준으로 삼는 건 두 가지 이유로 위험하다. 통계가 부정확하기 때문이다. 우선 국가마다 확진자의 개념이 다르다. 정부가 나서서 방역을 철저히 하고 검사에 적극적인 국가가 있는 반면에 검사와 치료를 개인이 해결해야 하는 국가도 있다. 이런 차이로 확진자가 통계에 잡히는 정도도 천차만별이다. 매일매일 전 세계 확진자 통계를 제공하는 존스홉킨스대학에서도 항상 다음과 같은 주의사항을 명시한다. “검사의 한계 때문에 확진자 수는 실제 감염자 수보다 낮다.” (160쪽) 코로나19가 변이를 거듭하며 진화하듯이 우리의 방역 대책도 머무르지 않고 진화해야 한다. 그런 의미에서 방역 대책의 수립과 평가에 필요한 데이터와 통계도 시종일관 같을 수 없다. 한 가지 통계에만 눈길을 주는 건 우리의 관심과 사고를 제한한다. 새로운 통계가 우리의 눈을 열고 사고를 발전시킨다. 방역의 목적에 맞는 통계를 개발하고 활용하는 지혜와 용기가 필요하다. (190쪽) 실업률은 ‘구직 단념자’를 잡아내지 못한다. 일자리를 찾을 가능성이 없어서 구직을 포기하는 사람이 증가하는데 이로 인해서 실업률이 감소한다면 실업률이라는 통계치는 분명히 문제가 있다. 실업률이 경기 상황을 반영하지 못한다는 비판을 받는 이유다. (204쪽) 코로나19 팬데믹은 물가 통계를 현실과 더 멀어지게 만들었다. 격리와 봉쇄라는 전대미문의 상황에서 소비 품목이 크게 바뀌었기 때문이다. 가령 배달 음식, 라면, 자전거 등의 소비는 폭증했다. 반면에 영화관, 외식, 여행, 호텔 등의 소비 지출은 급감했다. 따라서 기존의 소비 행태를 기반으로 조사한 물가 통계는 소비자가 체감하는 물가 변동을 잡아내지 못한다. 이때 더 심각한 문제는 정부와 중앙은행이 물가 통계에 속아서 상황을 오판하고 정책 전환의 적기를 놓치는 실수를 할 수 있다는 점이다. (214~215쪽) 가계동향조사에 대해서는 통계 조사 방법 측면에서 논란의 여지가 많았다. 1963년부터 실시해 온 가계동향조사를 이용한 소득 집계를 갑자기 중단하는 게 현명한 결정인지 갑론을박했다. 존속하면서 보완하는 게 최선이라며 반대하는 주장도 강했다. 하지만 진짜 문제는 이런 조사 방법의 기술적인 측면이 아니었다. 소득 집계를 중단하기로 했다가 얼마 후 다시 개시하기로 결정하며 오락가락한 정부의 입장이 문제였다. 그 과정을 보며 사람들은 정치적 의도를 갖고 소득 분배 통계를 작성하는 게 아닐까 하는 의구심을 품기 충분했다. (225쪽) 합계 출산율이 대체 출산율 수준보다 낮으면 인구는 감소한다. 그렇다면 우리나라의 경우처럼 1.0을 밑돌면 인구가 급감해서 국가 소멸까지 걱정해야 할까? 우리나라의 합계 출산율이 2.0을 밑돌 기 시작한 건 이미 40여 년 전인 1984년이다. 그러면 우리나라 인구는 1980년대 중반 이후로 감소했을까? 그렇지 않다. 인구가 줄어들기 시작한 것은 아주 최근인 2020년부터다. 인구수를 결정하는 것은 출산율과 사망률이다. 그동안 평균 수명이 급속하게 늘어나면서 사망률은 급속하게 낮아져 인구가 증가했다. (238쪽) 좋은 통계와 나쁜 통계를 가려낼 줄 모르면 부정직하고 부정확한 통계가 넘칠 수밖에 없다. 좋은 통계가 있어야 상황에 맞는 합리적인 정책이 나올 수 있고, 인생에서 후회나 억울함이 없는 선택을 할 수 있다. 좋은 통계에서 좋은 인생과 좋은 세상이 만들어진다. (244쪽)

송인창 [저]

서울대학교 경제학과를 졸업하고 영국 요크대학교에서 경제학 박사학위를 받았다. 기획재정부에서 국제금융정책국장, 국제경제관리관 등을 역임했고, 유럽부흥개발은행(EBRD)과 아시아개발은행(ADB)에서 이사로 근무했다.