최종학력별 임금격차, 통계의 오류와 창업

대학교 졸업장이 밥 먹여 주나요?

필자는 본래부터 대학교 졸업장의 가치를 낮게 보는 경향이 있지만

위 질문에 대한 대답은 "Yes" 입니다.

 

이유는 명확한데,

없는 것보다 있는 게 낫기 때문이죠.

 

대졸자는 고졸자보다 더 자주 맛있는 걸 먹을 수 있습니다.

통계가 이를 증명해요.

 

 

통계의 오류

통계는 데이터를 분석하고 패턴을 발견하는 데 도움이 되는 강력한 도구이다. 

그러나 통계를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 오류가 있다. 이러한 오류를 이해하고 피하는 것이 중요하다.

 

1. 샘플링 오류 (Sampling Error)
   • 표본 오류는 더 큰 모집단에서 선택한 표본이 전체 모집단의 특성을 정확하게 나타내지 않을 때 발생한다
   • 예를 들어, 미국의 전쟁 사망자 수와 고속도로 사망자 수를 비교해 본다. 1776년부터 1976년까지 미국에서 1,100,000명의 사람이 전쟁에서 사망했다. 반면, 1900년부터 1976년까지 2,200,000명의 사람이 고속도로에서 사망했다. 이 데이터만 보면 고속도로에서 사망하는 것이 더 위험해 보일 수 있다. 그러나 이 데이터는 '심슨의 패러독스’라고 불리는 통계적 오류를 보여주는 것이다.
   • 이 오류는 다음과 같은 이유로 발생한다
     • 두 데이터의 기간이 일치하지 않다.
     • 전쟁과 고속도로에서의 사망은 서로 다른 상황에서 발생한다.
     • 집단의 차이가 있다
2. 통계적 경보 (False Alarm)와 통계적 조용함 (Miss):
   • 통계적 경보는 건강한 사람이 양성으로 판단될 때 발생한다
   • 통계적 조용함은 환자인데 음성으로 판단될 때 발생한다
   • 이러한 오류는 통계적 검사에서 발생하며, 예를 들어 화재 경보 시스템에서도 발생할 수 있다
3. 품질관리와 통계:
   • 품질관리에서는 통계를 사용하여 생산 라인의 점검 시기를 결정하거나 자가진단 AI 장치를 개발한다
   • 또한 대기행렬 시뮬레이션에서도 통계를 활용하여 병목현상을 미리 발견하고 기초정보를 제공한다

 

 

통계의 오류, 마이클 조던 아시죠?

통계의 오류를 얘기하면 세트메뉴 처럼 회자되는 게

노스캐롤라이나 대학교 지리학과 졸업생 마이클 조던이죠.

 

그렇다면 위 학력별 평균 연봉 정보도

통계의 오류가 있을 수 있으니 신뢰할 수 없다고 해야 할까요?

 

대답은 "No" 입니다.

상위 25%, 하위 25% 기준으로 조회했을 때도

거의 유사한 연봉 격차가 있었기 때문이에요.

 

표준편차 말고도 투자나 성과급과 같은

다양한 케이스와 기준들을 고려해야 겠지만

오늘은 숫자 말고 다른 얘기를 해보려 합니다.

Google "돈 버는 법" 검색 결과

 

창업, 임금격차를 고민할 필요가 없는 선택지

두 번쨰 월급, 부업, N잡러, 인컴소스, 위탁판매, 쿠팡파트너스...

소위 말하는 세컨드잡 중에 학력 조건이 붙은 경우는 드뭅니다.

 

로우 리스크로 쉽게 도전해볼 수 있다는 장점이 있고

수익이 발생하여 밥을 사먹을 수 있다면

어엿한 사업가로 창업을 한 것과 다름없죠.

 

내가 어떤 최종학력으로 일생을 살지는

20대 때 거의 대부분 결정된다고 생각합니다.

 

최종학력 별 임금격차를 바라보며 산다면,

20대, 인생의 일순간에 의해 정해진 결과를 아쉬워하며

남은 나날을 보내게 되겠죠.

 

생각의 전환을 해봅시다.

최종학력이라는 게 어차피 20대 때 정해지는 거라면

앞으로 바꿔나갈 수 있는 것들에 집중해보는 거예요.

 

창업만이 유일한 방법도 아니고,

애초에 정답이 없는 질문입니다.

 

혼자 고민할 필요도 없습니다.

돈을 벌고 싶다면 나보다 먼저 돈을 번 사람에게 조언을 구하고,

행복을 원한다면 가장 행복해보이는 이와 얘기해보세요.

 

한 가지만 명심하면 됩니다.

새로운 것을 원한다면 오늘은 어제와는 달라야 해요.

대개 오늘 하지 못한 일은 내일도 못 합니다.