시각적 논리

평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?

Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.

같은 평균 분산 상관 회귀선 표에서 선형 곡선 영향점 수직군집 네 구조로 갈라지는 비교도.
LTCT 자체 제작 재구성도. Anscombe의 수치 관계를 확인해 개념만 새 도형으로 표현했으며 원 논문 도표를 전재하지 않았습니다.
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그림에서 무엇을 볼까요?

같은 평균 분산 상관 회귀선 표에서 선형 곡선 영향점 수직군집 네 구조로 갈라지는 비교도.

그림은 실제 네 자료의 전체 점을 재게시하지 않고, 선형·곡선·영향점·수직 군집이라는 네 구조를 아이콘으로 재구성합니다. 본문 수치는 논문에 제시된 공통 요약값과 대조했습니다.

LTCT 문제에서는 동일한 평균·상관 표를 먼저 주고 어떤 추가 그래프가 필요한지 묻게 할 수 있습니다. 정답은 “그래프가 더 정확하다”가 아니라 어떤 구조를 확인하려는지 설명해야 합니다.

함께 확인할 점

의도적으로 구성된 11점 자료는 실제 모든 데이터 분석 상황의 빈도를 보여 주지 않습니다.

산점도만으로도 표본 설계·측정 오차·인과 방향을 알 수 없으며 수치 진단과 함께 읽어야 합니다.

생각해 볼 질문

상관계수가 같으면 예측 오차도 같은 방식으로 생길까요?

함께 볼 그림

두 벤 다이어그램 모두 A에서 B 바깥 영역에 빗금이 있다. 오른쪽만 겹친 영역에 x가 있어, 모든 A는 B라는 조건과 A의 존재가 별개임을 보여준다.그림의 빈칸은 ‘없음’일까, ‘아직 모름’일까?왼쪽에는 같은 일정 사실을 네 문장으로, 오른쪽에는 화요일과 수요일 열 및 첫째·둘째 행의 격자로 배치해 화요일 둘째 발표 나를 강조한 비교도.같은 정보를 담아도 왜 어떤 그림이 더 빨리 풀릴까?종이접기 네 정지 프레임과 애니메이션 조건을 정보량, 단계 표시, 동시 비교, 재생 통제 네 항목으로 대조한 표.움직이면 정말 더 이해하기 쉬울까?
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