[통계학] 머피의 법칙(Murphy`s Law)

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2009.11.09 / 2019.12.24
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목차: 1. 주제
2. 연구 목적
3. 연구 과정
4. 연구 내용 분석
(1) 우산을 들고 나가면 흐리던 날도 활짝 갠다.
(2) 전화번호를 잘못 눌렀을 때 상대방이 통화중인 경우는 거의 없다.
(3) 슈퍼마켓의 계산대에 줄을 서면 옆의 두줄 중 하나가 더 빨리 빠진다.
(4) 버터 바른 토스트는 항상 버터 바른 쪽이 바닥으로 떨어진다.
5. 총 결론

본문내용: 4. 연구 내용 분석
(1) 우산을 들고 나가면 흐리던 날도 활짝 갠다.

우리는 모두 한 번쯤 예기치 못한 상황에 비를 맞은 경험을 가지고 있다. 그런가 하면 반대로 우산을 들고 나갔지만 펴보지도 못하고 돌아오는 경우도 적지 않다. 갑작스런 비를 맞으며 “맞아 아침에 하늘이 흐렸지” 후회를 하기도 하고, 비 한 방울 내리지 않는 하늘에 억지로 우산을 챙겨준 어머니를 원망하기도 한다. 그렇다면 앞으로도 우리는 완벽하게 비에 대비할 방법이 없는 것일까? 우리는 확률적으로 어떤 상황에서 비를 맞고 있는 것이며 우산을 들고 다니는 것일까? 다음 연구를 통해 사람들이 이 명제를 일종의 머피의 법칙으로 여기기까지의 과정을 알아보려 한다.

<연구 과정>
 연구에 필요한 전제 정하기
 기상정보에 대한 이차데이터 수집하기
 이차데이터 분석에 필요한 설문지 작성하기
 설문지 배포 및 수집
 이차데이터와 설문지 결과 분석하기
 결론 내리기

연구에 필요한 전제 정하기
우산을 들고 나가는 데에는 여러 가지 요인들이 작용할 수 있다. 그 날 아침 날씨를 직접 확인하기도 하고, 부모님께서 챙겨주시는 대로 가져가거나 혹은 가져가지 않기도 한다. 처음에는 이런 요인들을 전부 고려하여 설문지를 작성하려 했지만, 설사 설문지의 결과를 얻는다 해도 실제 일기현상과의 비교가 불가능할 것 같아 연구에서 제외하는 것으로 결정하였다. 대신, 발달된 21세기 현대인들이 가장 따를만한 요인으로 기상청이 매일 예측하는 일기예보를 선택했다.
또한 장소에 관한 부분이 문제가 되었다. 실제 일기현상과 비교하려는데 전국구를 다 조사하기에는 무리가 있었다. 그래서 한정된 지역을 지정하여 집중 비교하기로 결정을 내렸고, 우리는 그 지역으로 우리나라의 수도인 서울을 선택했다.
기간은 2009년 1월 1일을 시작으로 5월 30일까지 총 5개월을 조사하는 것으로 정하였다.

기상정보에 대한 이차데이터 수집하기
일기예보와 실제 일기현상을 비교하기 위해서는 지난 일기예보 자료들이 필요했다. 하지만 기상청에서는 그 날 그 날을 예보할 뿐, 지난 일기예보를 모아둔 자료를 찾을 수 없었다. 그래서 기상청의 예측을 바탕으로 기사를 실었던 신문사 홈페이지(www.chosun.com)의 지난 기사들을 바탕으로 자료를 정리해보았다. 또한 지난 날씨는 기상청 홈페이지(www.kma.go.kr)를 참고하였다.
이차데이터와 설문지 결과 분석하기

1. 일기예보에 대한 태도

 당신을 일기예보를 얼마나 자주 보십니까?

 당신은 일기예보를 어느 정도 믿으십니까?

일기예보를 얼마나 자주 보는지에 대한 질문에 50%의 사람들이 매일 또는 자주 보고 있었고, 나머지 36%는 가끔 보며, 14%만이 보지 않는다는 답변을 했다. 또한 86%의 사람들이 일기예보를 전적이거나 대체적으로 믿고 있었다. 이로써 과반수의 사람들이 일기예보를 보며 또 신뢰하고 있다는 사실을 알 수 있다. 이번 명제의 핵심을 일기예보로 잡은 우리의 선택이 어느 정도 타당함을 보여주고 있다.

2. 일기예보와 실제 일기 현상 비교

날짜 일기예보 비 또는 눈 예보 실제 일기현상 일치 여부
05월 10일 흐리고 비 o 　 x
05월 11일 흐리고 비 후 갬 o 비/박무 o
05월 22일 흐림 x 비/박무 x
　 비 또는 눈이 온다는 예보 but, 오지 않은 경우
　 비 또는 눈이 오지 않는 다는 예보 but 온 경우

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