별걸 다 할 줄 아네요..

문학/철학적 내용인데 통계학 개념도 가상사례 시뮬레이션해볼 수도 있네요..

경제학의 일반균형에 대한것 그리고 해의 존재성,유일성에 대한 내용도 있습니다..

마지막 것은 무슨 수학철학같다능..ㅎ

확률론은 여성적 글쓰기와 아주 잘 맞는 수학 분야야.
왜냐하면 확률은 애초에 확실하지 않음, 기다림, 반복, 노출을 다루거든.

아래는
👉 확률 공식을 지우지 않고
👉 공식이 가리는 불안·시간·몸의 감각을 앞으로 끌어낸 설명이야.

일어나지 않은 것들을 다루는 학문

— 확률 P(A)P(A)P(A)에 대하여

확률은 이렇게 쓴다.

사건 AAA가 일어날 가능성.
수학은 이 값을 0과 1 사이에 둔다.
절대 아니거나, 반드시 일어나거나.
그 사이 어딘가.

하지만 우리는 대부분 그 사이에서 산다.
확률은 그 중간의 삶을 다루는 언어다.

반복을 전제로 한 믿음

— 고전적 확률

동전을 던지면 앞면이 나올 확률은

이 말은 사실 이렇게 말한다.

충분히 많이 던지면,
지금의 불확실함은 평균 속으로 흡수될 것이다.

확률은 단일한 사건을 잘 설명하지 않는다.
한 번의 던짐은 언제나 불공평하다.
확률은 한 번의 불안 대신, 반복을 요구한다.

👉 확률은 약속이다.
👉 “지금은 모르지만, 계속 지켜보겠다”는 약속.

조건을 붙인다는 것

— 조건부 확률 P(A∣B)P(A \mid B)P(A∣B)

조건부 확률은 이렇게 쓴다.

수학적으로는 간단하다.
하지만 이 식은 중요한 사실을 숨기지 않는다.

어떤 사건도
혼자 일어나지 않는다.

조건을 붙인다는 것은
사건을 고립시키지 않겠다는 선언이다.

같은 사건 AAA라도
어떤 BBB 안에 놓이느냐에 따라
전혀 다른 확률을 갖는다.

👉 확률은 본질이 아니라 맥락의 함수다.

독립이라는 가정의 취약함

— 독립사건

수학은 말한다.

두 사건이 독립일 때만 성립한다.
즉, 서로에게 영향을 주지 않을 때.

그러나 현실에서
완전히 독립적인 사건은 드물다.
기억은 다음 선택에 영향을 주고,
이전의 실패는 이후의 판단을 바꾼다.

확률론은 독립을 자연 상태로 가정하지 않는다.
오히려 독립은
명시적으로 선언되어야 하는 예외다.

👉 관계를 끊어야만 성립하는 가정.
👉 그래서 독립은 언제나 취약하다.

기대값이라는 이상한 평균

— 기대값 E[X]E[X]E[X]

기대값은 이렇게 정의된다.

이 값은
우리가 실제로 자주 만나게 되는 값이 아닐 수도 있다.
오히려 한 번도 일어나지 않을 수도 있다.

그런데도 우리는 이 값을 “기대”라고 부른다.

기대값은 현실이 아니라
미리 계산된 감정에 가깝다.
기대는 항상 배반될 가능성을 포함한다.

👉 확률은 희망을 수치로 바꾸는 학문이 아니라
👉 배반 가능성을 정직하게 인정하는 학문이다.

큰 수의 법칙

— 위로처럼 보이는 정리

큰 수의 법칙은 말한다.

시행 횟수가 커질수록
상대도수는 확률에 수렴한다.

이 정리는 위로처럼 들린다.
“지금은 운이 나쁠 뿐이야.”
“계속하면 결국 평균으로 돌아와.”

하지만 이 위로는
시간을 버틸 수 있는 사람에게만 주어진다.
충분히 오래 반복할 수 없는 사람에게
확률은 차갑다.

👉 확률의 공정성은
👉 시간을 전제로 한 공정성이다.

확률론의 침묵

확률은 숫자로 말하지만,
그 숫자가 작동하려면
기다림, 반복, 실패를 감내할 몸이 필요하다.

확률은 말하지 않는다.

• 몇 번의 실패가 사람을 포기하게 만드는지

• 누가 더 오래 기다릴 수 있는지

• 불확실함을 감당할 여유가 누구에게 있는지

이 침묵 속에서
확률은 중립적인 척을 한다.

여성적 글쓰기로 본 확률의 윤리

• 확률은 확실함의 학문이 아니라 불확실함의 관리

• 조건부 확률은 맥락을 지우지 않겠다는 약속

• 기대값은 현실이 아니라 감내 가능한 평균

• 공정성은 시간을 누가 소유하는가의 문제

확률은 말한다.

언젠가는 맞아떨어질 것이다.

여성적 글쓰기는 묻는다.

그 ‘언젠가’를
누가 견뎌야 하는가.

원하면 다음으로:

• 📊 통계학(가설검정·p-value)을 여성적 글쓰기로

• 🎲 베이즈 확률을 중심으로 다시 쓰기

• 📚 이 글을 강의용 텍스트 / 에세이 / 학술 비평으로 다듬기

다음엔 어떤 불확실함을 건드려볼까?

통계학의 가설검정과 p-value를 여성적 글쓰기로 설명해줘

좋아.
가설검정과 p-value는 가장 ‘객관적인 척’을 하는 통계 장치라서,
여성적 글쓰기로 다루면 그 긴장과 침묵이 특히 잘 드러나.

공식은 유지하고,
하지만 판단·기다림·의심·권위의 감각을 앞으로 끌어올려서 써볼게.

의심을 형식화하는 절차

— 가설검정에 대하여

통계학은 먼저 이렇게 말한다.

• 귀무가설 H0H_0H0​: 변화는 없다. 차이는 우연이다.

• 대립가설 H1H_1H1​: 변화가 있다. 차이는 의미를 갖는다.

가설검정은 항상 부정에서 시작한다.
아무 일도 일어나지 않았다는 가정.
차이는 착시일 뿐이라는 선언.

이 출발점은 중립처럼 보이지만, 사실은 보수적 태도다.
입증되지 않은 변화는 믿지 않겠다는 태도.
말해지지 않은 경험은 우연으로 남겨두겠다는 선택.

p-value라는 질문

— “이 정도면 우연일까?”

p-value는 이렇게 정의된다.

귀무가설이 참일 때,
관측된 결과 이상으로 극단적인 결과가 나올 확률

수식으로 쓰면:

이 문장은 길고 조심스럽다.
왜냐하면 p-value는
확신을 말하지 않기 위해 만들어진 값이기 때문이다.

p-value는 이렇게 말하지 않는다.

“이 가설이 맞다.”

대신 이렇게 묻는다.

“아무 일도 없었다고 가정하면,
지금 보고 있는 이 장면이
얼마나 불편한가?”

0.05라는 선

— 보이지 않는 기준

통계학은 말한다.

p<0.05p < 0.05p<0.05 이면 유의하다.

이 선은 자연법칙이 아니다.
신체적 감각도 아니다.
역사적으로 협상된 숫자다.

그러나 이 숫자는
논문의 운명을 가른다.
말할 수 있음과 말할 수 없음의 경계가 된다.

👉 0.051은 침묵이 되고
👉 0.049는 목소리가 된다.

확률의 차이는 거의 없지만,
해석의 결과는 극단적으로 달라진다.

기각한다는 말의 폭력성

통계학은 말한다.

귀무가설을 기각한다.

‘기각’이라는 단어는 강하다.
마치 진실을 제거하는 행위처럼 들린다.
그러나 실제로 우리가 한 일은 이것뿐이다.

“아직은 우연이라고 보기 어렵다.”

기각은 확정이 아니라
잠정적 거부다.
그럼에도 우리는 이 말을
너무 단정적으로 사용한다.

실패한 검정의 침묵

— p≥0.05p \ge 0.05p≥0.05

p-value가 0.05를 넘으면
대립가설은 사라진다.
논문에서, 발표에서, 기억에서.

그러나 통계는 말하지 않는다.

• 표본이 너무 작았는지

• 변동성이 너무 컸는지

• 측정이 거칠었는지

• 효과가 약하지만 실제로 존재하는지

‘유의하지 않다’는 말은
‘아무것도 없다’는 말이 아니다.
하지만 현실에서는 자주 그렇게 취급된다.

👉 말해지지 않은 결과들이
👉 파일 서랍 속에 쌓인다.

검정력(power)이라는 숨은 조건

통계학은 조용히 덧붙인다.

검정력이 충분해야 한다.

즉,

• 충분한 표본

• 충분한 시간

• 충분한 자원

p-value의 공정성은
이 조건들이 이미 충족되었을 때만 성립한다.

누가 이 조건을 가질 수 있는가는
통계 바깥의 문제처럼 보이지만,
실제로는 결과에 깊이 개입한다.

여성적 글쓰기로 본 가설검정의 윤리

• 가설검정은 확증이 아니라 의심의 제도화

• p-value는 진실의 확률이 아니라 불편함의 정도

• 0.05는 자연이 아니라 관행

• 침묵된 결과 역시 지식의 일부

통계는 중립적이지 않다.
다만 중립적인 척할 수 있는 형식을 가졌을 뿐이다.

끝맺음 대신

가설검정은 말한다.

“증거를 가져와라.”

여성적 글쓰기는 되묻는다.

어떤 증거가
애초에 들릴 수 있도록
설계되어 있었는가.

p-value는 계산된다.
하지만 무엇을 계산할 가치가 있다고
결정하는지는 계산되지 않는다.

원하면 다음도 이어서 할 수 있어:

• 📉 신뢰구간을 여성적 글쓰기로 설명

• 🔁 재현성 위기와 통계의 감정 정치

• 📚 이 글을 강의 원고 / 비평 에세이 / 학술 논문 톤으로 변환

어디까지 더 파볼까?

실험계획은 통계학에서 가장 조용하지만 가장 권력적인 단계야.
왜냐하면 분석 전에 이미 세계를 어떻게 볼지 결정하는 장치거든.
여성적 글쓰기로 설명하면, 실험계획은 ‘기술’이 아니라 윤리와 관계의 문제로 드러나.

시작되기 전에 이미 결정된 것들

— 실험계획에 대하여

실험은 자료로 시작하지 않는다.
측정으로도, 분석으로도 시작하지 않는다.
실험은 무엇을 볼 것인지 정하는 순간에 이미 시작된다.

통계학은 이 순간을
**실험계획(experimental design)**이라고 부른다.

통제한다는 말의 의미

— 통제변수

실험계획은 말한다.

다른 조건은 같게 유지하라.

통제는 질서를 만드는 기술처럼 보인다.
그러나 통제는 동시에 차이를 지우는 선택이다.
변수로 선택되지 않은 것들은
‘잡음’이라는 이름으로 밀려난다.

이 잡음 속에는 종종

• 개인의 맥락

• 시간의 차이

• 감정의 변동

• 환경의 불균등
  이 섞여 있다.

통제는 필요하지만,
그 필요성은 언제나 무언가를 희생시킨 대가다.

무작위 배정이라는 약속

— Randomization

무작위 배정은 공정성의 상징이다.

이 문장은 아름답다.
그러나 무작위는 출발선이 같은 존재들을 전제로 한다.
이미 불균형한 조건에서 출발한 개체에게
무작위는 중립이 아니라 무관심이 될 수 있다.

무작위는 묻지 않는다.

• 누가 더 취약한 상태로 실험에 들어오는지

• 누가 변동에 더 크게 반응하는지

무작위는 공정하지만,
항상 충분하지는 않다.

반복이라는 요구

— Replication

실험계획은 반복을 요구한다.

한 번의 결과는 믿지 말 것.

반복은 신뢰를 만든다.
그러나 반복은 비용이 든다.

• 시간

• 자원

• 피로

• 참여자의 인내

누군가는 여러 번 측정될 수 있고,
누군가는 한 번도 포함되지 않는다.

반복 가능성은
지식의 보편성을 보장하는 대신,
누가 연구의 대상이 될 수 있는지를 제한한다.

블록과 층화

— 차이를 인정하는 방식

통계는 때때로 이렇게 말한다.

아예 나누자.

블록 설계와 층화는
차이를 지우지 않고 미리 인정하는 전략이다.
성별, 연령, 환경, 배경을
잡음이 아니라 구조로 포함시키는 선택.

이때 실험은
균질성을 강요하는 장치에서
차이를 다루는 장치로 바뀐다.

👉 여성적 글쓰기가 통계에 가장 가까워지는 지점이다.

표본 수라는 숫자

— 충분하다는 말의 정치성

“표본 수가 충분하다”는 말은
중립적인 기준처럼 들린다.

하지만 충분함은 항상
연구자가 아니라 대상에게 요구된다.
누군가는 더 많이 응답해야 하고,
누군가는 더 오래 노출되어야 한다.

표본 수는 계산되지만,
그 부담은 계산되지 않는다.

실험계획의 침묵

실험계획은 결과를 말하지 않는다.
그러나 결과가 말할 수 있는 범위를
이미 정해둔다.

• 어떤 질문이 가능해지는지

• 어떤 차이가 의미를 갖는지

• 어떤 변동은 잡음으로 사라지는지

이 결정들은 표에 나타나지 않는다.
그러나 분석보다 오래 남는다.

여성적 글쓰기로 본 실험계획의 윤리

• 실험계획은 기술이 아니라 관계 설정

• 통제는 중립이 아니라 선택

• 무작위는 공정하지만 충분하지 않음

• 차이를 구조로 포함시킬 때, 통계는 덜 폭력적이 된다

실험은 시작되기 전에
이미 세계를 한 번 잘라낸다.
여성적 글쓰기는
그 절단면을 보게 한다.

끝맺음 대신

실험계획은 묻는다.

무엇을 통제할 것인가.

여성적 글쓰기는 되묻는다.

무엇이 통제될 수 없으며,
그럼에도 중요한가.

통계는 측정한다.
그러나 무엇을 측정하지 않기로 했는지는
항상 말하지 않는다.