조제복 님의 블로그

통계의 한계를 넘어서는 분석: 왜 부트스트래핑인가?마케팅 분석에서 **고객 만족도(Customer Satisfaction)**는 핵심 지표 중 하나입니다. 전통적으로 평균, 분산, 신뢰구간과 같은 통계치를 기반으로 해석하지만, 이때 가장 큰 걸림돌은 표본의 크기와 분포의 가정입니다. 특히 고객 피드백 데이터는 종종 비대칭적이고, 소수 의견이 전체 해석을 왜곡할 수 있기 때문에 일반적인 정규분포 가정을 만족하지 않습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 활용되는 것이 바로 **부트스트래핑(Bootstrapping)**입니다. 이 기법은 데이터의 분포나 이론적 모형을 가정하지 않고, 표본 데이터 자체를 반복 재추출하여 통계적 결론을 도출할 수 있게 합니다.부트스트래핑이란 무엇인가?부트스트래핑은 1979년 브래들리..

부트스트래핑(Bootstrapping)은 통계적 방법 중 하나로, 주어진 표본 데이터를 이용해 반복적으로 새로운 표본을 생성하여 통계적 추론을 수행하는 기법입니다. 특히 고객 만족도 데이터를 해석할 때 유용하며, 표본의 불확실성을 줄이거나 표본 분포를 정확히 추정할 수 있습니다.부트스트래핑 기법의 이론적 배경부트스트래핑은 '재표본 추출'(resampling) 기법으로, 다음과 같은 특징을 가집니다:무작위 복원 추출(Random Sampling with Replacement): 주어진 표본 데이터에서 복원 추출을 통해 동일한 크기의 새로운 표본을 여러 번 생성합니다.표본 분포 근사: 실제 모집단 분포를 알지 못할 때, 기존 표본을 활용하여 모수의 분포를 추정합니다.비모수적 방법: 모집단의 분포를 가정하지 ..

전환율은 단순한 숫자가 아니다마케터나 데이터 분석가라면 하루에도 수차례 "전환율(Conversion Rate)"이라는 단어를 마주합니다.예를 들어, A/B 테스트 결과에서 A안의 전환율은 3.2%, B안은 3.5%라고 하면, 많은 사람들은 곧바로 "B가 더 성과가 좋다"고 결론짓기 쉽습니다.하지만 그게 정말 사실일까요?전환율이라는 수치는 단순히 전체 방문자 중 몇 %가 원하는 행동(구매, 클릭, 회원가입 등)을 했는지를 보여주는 비율일 뿐, 통계적으로 의미 있는 차이인지는 별개의 문제입니다.바로 이 지점에서 **신뢰구간(confidence interval)**의 중요성이 드러납니다.신뢰구간이란 무엇인가?신뢰구간이란, 어떤 모수를 추정할 때 실제 값이 있을 가능성이 높은 범위를 뜻합니다.즉, 우리가 어떤 ..

A/B 테스트는 왜 중요한가?디지털 마케팅과 제품 개발의 실험 환경에서 A/B 테스트는 핵심적인 실험 도구입니다. 예를 들어 두 개의 랜딩 페이지(A안과 B안) 중 어느 것이 더 높은 전환율을 유도하는지를 판단할 때 A/B 테스트는 과학적이고 신뢰할 수 있는 방법론을 제공합니다. 일반적으로 A/B 테스트는 전통적인 빈도주의 통계(Frequentist) 접근법을 사용하지만, 최근에는 **베이지안 통계(Bayesian Statistics)**를 활용한 테스트가 주목받고 있습니다.베이지안 A/B 테스트는 직관적이고, 누적 데이터를 반영할 수 있으며, 확률 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 소규모 이벤트나 표본이 적은 상황에서는 부적합하거나 왜곡된 결과를 초래할 수 있습니다. 본 ..