데이터의 기반한 논리있는 글쓰기 1. 먼저 저는 이 글쓴이릐 주장을 지지하지는 않습니다. 다만 데이터 또는 통계분석을 활용해서 의견을 제시하는 부분이 도움이 될거 같아 공유합니다. 2. 능력주의를 외치지만 정말 능력이 대한 보상이 맞나 하는 질문에서 시작합니다. 3. 글쓴이는 개인의 노력보다 출신과 성장배경이 큰 역할을 한다고 이야기 합니다. 4. 먼저 태어난 나라가 그사람의 평생 소득에 많은 영향을 끼친가는 연구를 제시합니다. 저개발 국가에 태어난다면 능력이 아무리 좋아도 고등교육을 받기 어렵고 들어갈 좋은 직장이 없을수 있습니다. 5. 그리고 부모의 영향도 있습니다. 유전적 요인과 환경적 요인 둘다 영향을 줄수 있습니다. 본 글에서 상관관계 분석을 통해서 부모의 영향으로 교육의 44%, 소득의 32%를 설명한다고 합니다. 6. 다음으로 칠레의 명문대학 이야기를 하며 이곳의 졸업생들이 주요기업 요직의 41%, 상위 0.1% 소득자의 39%를 차지한다고 제시합니다. 7. 본 글에서는 이런 주장을 뒷받침하기 위해서 절단 회귀 분석을 사용합니다. 절단 회귀 분석은 모든 변수를 통제하고 진행하는 실험실이 아닌 상황에서 특정한 요인이 변화되거나 특정 사건이 일어난 시점을 전후로 비교해 이 요인 또는 사건이 얼마나 영향을 미친거야?를 분석하는데 사용 되는 방법입니다. (예. 담배값을 인상해서 금연율을 높이는데 효과가 있어?) 8. 절단회귀 분석을 통해서 칠레에서 고소득자, 기업의 임원이 되는데 명문대가 효과가 있다라고 결론을 내고 있습니다. 그 중에서도 사립고 출신들, 그리고 남자에게 그 효과가 나타난다고 제시하고 있습니다. 9. 아마 이 연구 하나만으로 명문대와 고소득의 인과관계가 있어! 라고 단정적이게 받아들일수는 없습니다. 인과성을 증명하기 위해서는 더 많은 연구와 논증 그리고 실증적으로 뒷받침할수 있는 자료들이 필요하다고 생각합니다. 10. 그래도 데이터를 가지고 어떤 메시지를 던지는 프레임은 차용할 부분이 있다고 생각합니다. 그리고 역시나 직과적인 이해에는 다량의 숫자보다는 적절한 그래프 사용과 핵심적인 부분에 숫자를 제시해주는게 좋은거 같습니다.