같은 데이터로 다른 결론이 나오는 이유

회의에서 같은 표를 두고 두 사람이 정반대로 해석하는 장면을 본 적이 있다. 데이터가 거짓말을 한 게 아니라, 그 데이터를 어떻게 자르고 묶었느냐가 달랐던 것이다.

기준을 어디에 두느냐

증감을 말할 때 비교 대상이 작년 같은 달인지, 직전 달인지에 따라 방향이 달라진다. 계절을 타는 데이터라면 직전 달과 비교하는 순간 엉뚱한 결론이 나온다. 어떤 기준선을 잡았는지를 밝히지 않으면, 같은 숫자가 호재도 악재도 된다.

어떻게 묶었느냐

구간을 어떻게 나누느냐에 따라 그림이 달라진다. 연령을 10세 단위로 묶을 때와 20세 단위로 묶을 때 봉우리의 위치가 옮겨 보인다. 의도하지 않아도, 묶는 방식 하나가 메시지를 바꾼다.

무엇을 뺐느냐

특정 구간이나 이상값을 빼고 보면 추세가 깔끔해진다. 그런데 그 "정리"가 불리한 사실을 가리는 쪽으로 작동할 수 있다. 무엇을 분석에 넣고 뺐는지를 투명하게 적어 두는 것이 결국 신뢰를 만든다.

데이터 분석에서 객관적인 숫자와 주관적인 해석은 늘 함께 있다. 그래서 결론만 보여 주기보다, 어떤 기준으로 어떻게 묶고 무엇을 뺐는지를 함께 밝히는 편이 오래간다. 그 과정이 보이면 상대가 다른 결론을 내더라도 어디서 갈렸는지 짚을 수 있다.