미국 텍사스대학교 Tse-min Lin 교수 강연 개최

미국 텍사스대학교 Tse-min Lin 교수(정치학과)가 지난 6월 1일 ‘통계학에서의 P값의 위험성(Pitfalls of P-value in Statistics)’이라는 주제로 강연을 진행했다. 이날 강연은 우리대학교 사회과학데이터혁신연구센터(센터장 정치외교학과 조화순 교수)가 주최하는 데이터 사이언스 포럼의 일환으로 진행되었다.

Lin 교수는 미국정치학회보 등 정치학계에서 가장 영향력 있는 학술지에 여러 편의 연구를 게재해 정당, 여론, 정치행태 분야에서 세계적인 전문가로 손꼽힌다. Lin 교수는 특히 정치학연구방법, 형식이론 등 연구방법 분야에서 강점을 나타내고 있는 학자다.

사회과학데이터혁신연구센터가 주최하는 데이터 사이언스 포럼은 사회과학연구에 다양한 데이터를 활용하는 데이터 혁신을 추구하고 있다. 현재까지 데이터 사이언스 포럼에서는 목록실험(list experiment), 텍스트 데이터, 다양한 형태의 빅데이터를 활용하는 연구방법과 실제 연구사례들이 소개된 바 있다.

이날 데이터 사이언스 포럼에서 Lin 교수는 통계를 활용한 연구에서 가설검증의 기준으로 널리 활용되어왔던 P값의 오·남용문제를 지적했다. P값에 대한 맹신은 통계학자들에 의해 오래전부터 지적되어온 문제다. 특히 P값을 경험적 연구에서 효과판단의 절대적인 기준으로 간주하는 관행에 대한 비판이 급증하고 있다. 이러한 상황에서 P값의 의미에 대한 논의는 통계학적인 질문일 뿐만 아니라, 경험적 연구에서 가설검증의 근거로 무엇을 제시해야 하는가에 대해 논의로 연결된다는 점에서 매우 실질적인 함의가 있다.

Lin 교수는 P값에 대한 맹신이 거짓 양성(false positive) 또는 1종 오류(type-I error)를 발생시키는 경우가 많다는 점과 이러한 경향은 연구가설의 사전확률(prior)이 낮을 때 더욱 심각하다는 점을 다양한 시뮬레이션을 통해 보여주었다. 또한 연구자들이 유의미한 결과를 얻을 때까지 무수히 많은 모델을 시도한 후 유의미한 결과만을 보고하는 경향이 있다는 점(cherry-picking)을 지적했다. 결론적으로 P값에 대한 과도한 의존으로부터 탈피하는 것, 더불어 결과뿐만 아닌 과정에 대한 완전한 보고와 분석의 투명성이 경험연구에서 더욱 중요시되고 있다는 점을 강조했다.