평균의 함정이란 무엇인가요? 어떤 상황에서 발생하는지, 어떻게 피할 수 있는지 알고 싶습니다.

평균은 데이터를 요약하는 데 유용한 지표이지만, 때로는 잘못된 결론을 내리도록 만들 수 있습니다. 이것이 바로 '평균의 함정'입니다. 평균의 함정은 데이터의 분포를 고려하지 않고 평균값만을 맹신할 때 발생합니다. 예를 들어, 한 반의 수학 점수 평균이 70점이라고 해서 모든 학생들의 실력이 비슷하다고 단정할 수 없습니다. 몇몇 학생들은 90점 이상을 받았지만, 다른 학생들은 50점 이하를 받았을 수도 있습니다. 이 경우, 평균값은 전체 학생들의 실력을 제대로 반영하지 못합니다. 평균의 함정을 피하기 위해서는 데이터의 분포를 함께 살펴봐야 합니다. 중앙값, 최빈값, 표준편차 등 다양한 통계 지표를 활용하여 데이터의 특성을 파악하고, 히스토그램이나 박스 플롯과 같은 시각적인 도구를 사용하여 데이터의 분포를 확인하는 것이 좋습니다. 또한, 극단적인 값(이상치)이 평균값에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 이상치가 존재하는 경우, 평균값이 전체 데이터를 대표하지 못할 수 있습니다. 따라서, 이상치를 제거하거나, 중앙값과 같이 이상치에 덜 민감한 지표를 사용하는 것이 좋습니다. 《데이터 분석가의 숫자유감》에서는 평균의 함정에 빠져 잘못된 의사 결정을 내리는 사례들을 보여주면서, 데이터 분석 시 평균값 외에 다양한 통계 지표를 고려해야 함을 강조합니다. 이 책을 통해 평균의 함정을 피하고, 데이터를 더욱 정확하게 분석하는 방법을 배울 수 있습니다.