"세가지 종류의 거짓말이 있다 : 거짓말, 새빨간 거짓말 그리고 통계" 이라고 하는 마크 트웨인의
통계의 진정성을 의심하는 험한 표현을 한번쯤 듣거나 읽어 본적이 있을 것이다.
즉, 통계는 부족한 논점을 강화할 수 있거나 어떤 것을 증명하기 위해 사용할 수 있다는 관점이다.

먼저, 파렴치한 사람이 고의적으로 부당한 결론, 선호하는 결과를 조작 하는 할 수도 있다.
또한, 통계 까다로운 일이 될 수 있기 때문에 정직한 전문가들도 본의 아닌 실수를 할 수도 있다.
그렇다고, 통계 분야가 비난받아야 한다는 것을 의미하지는 않는다.

어떤 의사가 고의든 아니든 베스트 프렉티스를 따르지 않았다고 의학분야를 비난하지 않는다.

실수가 발생했을 때, 잘못된 부분을 해결하고 이해하기 위해 의료 전문가에게 문의하게 된다.

통계문제도 동일하다고 본다. 애널리스트가 신뢰할 수없는 결론을 제시하면, 통계전문가들은

이 문제를 파악하고 문제를 해결할 수 있는 사람들이다. 

통계는 무엇이며, 왜 그렇게 중요한가?

통계는 데이터로부터 배우는 과학이다. 통계전문가들은 어떤 데이터와 결론이 믿을 만한 것인지 결정하는데
본질적인 핵심을 제공해 준다. 통계전문가들은 과학의 신비를 어떻게 풀어야 하는지

현장실무자들이 어떻게 하면 문제의 함정에 빠지지 않는지를 알고 있다.

통계원리가 올바르게 적용되면 통계분석은 정확한 결과를 제공하는 경향이 있다.

통계분석을 통해 정확하지 않은 상태에 머물러 있는 가능성을 계산하기 위해 실제 상황에서의

 불확실성까지 설명해 준다.

신뢰할 수 있는 결론을 이끌어 내기 위해 통계전문가들은 분석하는 모든 단계가 올바른지 확인해야 한다.
통계전문가들은 다음과 같은 경우 어떻게 해야하는지 알고 있어야 한다.

특히 통계를 활용하여 현장의 문제개선에 앞장서고 있는 식스시그마 전문가인 Black Belt와 Master

Black Belt들은 올바른 통계활용 지식을 배우는 것이 중요하다

■ 문제에 대해 바로 적용할 수 있는 분석방법
■ 신뢰성 있는 데이터 수집방법
■ 가정을 확인하고 데이터를 적절하게 분석하는 방법
■ 믿을만한 결론을 이끌어 내는 방법

통계전문가와 식스시그마 개선리더들은 문제 분석과정에서 잠재적인 함정같은

지뢰밭을 통과하는 안내자가 되어야 한다.
잘못된 결론을 만드는 여러가지 경우는 적은 예시이지만 다음같은 경우에서 비롯된다.

편향된 성향이 있는 샘플, 과도하게 일반화된 모집단, 상관관계에 대한 성급한 인과관계, 잘못된 분석방법 선택,
분석에 필요한 가정에 대한 위반, 빅 데이터 발굴작업 문제 등이 있다.

정리하면, 통계적 분석을 잘못된 결론으로 이끄는 원인은 수없이 많이 있다.
다시 강조하지만, 분석을 위한 모든 단계를 정확하게 수행하지 않으면 그 결론은 믿을 슈 없다.
몸담고 있는 업무가 어떻게 진행되고 있는지 데이터를 사용해서 알고싶다면 분석 데이터를 신뢰하고

분석결과를 신뢰하기 위해서는 통계적 지식을 가지고 있어야 한다.

비록 직접 데이터 분석을 하지 않는 경우일지라도 통계적 원리를 이해해 두면 다른 업무에 있어서도

결론의 품질과 타당성을 평가하는 데 도움이 된다.

통계지식을 갖추고 있으면 프로젝트의 결론이 오류로 이를 수 있는 취약한 부분을

 감소시켜 주는데 도움을 준다.

최근 세계는 이전보다 더 많은 데이터를 생성한다. 이러한 데이터의 세상에서 올바르게 중심을 잡고
믿을 만한 분석 결과를 아끌어 내기 위해 통계는 큰 역할을 할 것이라고 믿는다.