평균과 표준편차

박사과정에 있을 때 가장 핫한 통계적 접근은 구조방정식모델Structural Equation Model이었죠. Jim Jaccard 교수가 진행하는 과정을 두 학기 수강했죠. 그는 아주 이해하기 쉽게 설명했죠. 당시 LISREL을 돌리려면 학교 메인시스템에 접속하거나 DOS용 소프트웨어를 사용하는 두 가지 방법이 있었습니다. 어렵게 프로그램을 구해서 사용했지요. 나중에야 윈도우에서 돌아가는 프로그램을 구할 수 있었습니다. 그의 강의 덕분에 학술논문도 SSCI 학술지에 게재할 수 있었죠. 어느덧 30년 전의 일이네요.

 

지금은 사용하지 않는 LISREL 책들을 책장에 두고 있는 까닭은 그때의 학구열과 깨달음을 추억하기 위해서죠. 고등통계분석법을 사용하면서 얻는 것도 있지만 잃는 것도 많다는 것입니다. 잃는 것의 대표적인 것은 표준편차나 예언오차에 녹아들어 있는 개인차 변수죠. 한 개인을 이해하려고 할 때 평균보다 표준편차, 표준오차, 예언오차의 의미를 더 중요하게 고려하게 되더군요.

 

어떤 질적 속성의 대표값인 평균도 의미있지만, 표준편차도 깊은 의미를 가지고 있습니다. 평균치는 동일해도 표준편차 크기는 다른 사람들이 있습니다. 고정관념을 가진 사람은 갖고 있지 않은 사람에 비해 그들이 가지고 있는 고정관념의 대상에 대한 신념들이 적은 표준편차를 보입니다. 심리적으로 유연한 사람은 덜 유연한 사람보다 특정 대상에 대해 가지고 있는 신념들의 표준편차가 큽니다. 평균의 관점에서 개인이나 집단을 설명하고 예측하다 보면, 예언오차의 한 근원인 표준편차는 우연적인 오차일 수 있지만, 표준편차의 관점에서 개인이나 집단을 보면 표준편차는 필연적일 수 있습니다. 개인차를 들여다보면 말이죠.

 

"코칭의 눈으로 코칭대상자를 볼 때, 어떤 관점을 택할 것인가? 코칭에서 평균과 표준편차는 어떤 의미일까? 코치가 코칭대상자에 대해 가지고 있는 많은 데이터와 통계적 정보를 어떤 관점에서 보는 것이 진정 그를 위한 것일까?"

 

미위마인드, 생각 파트너 이석재