성 패트릭의 날이 다가오면서 Minitab에서는 행운을 극대화하기 위한 데이터 기반의 방법을 탐구해 왔습니다. 다행히 Minitab은 다양한 방법의 효과를 측정할 수 있는 통계적 능력을 보유하고 있습니다.
행운의 부적은 고대 문명의 시대로 거슬러 올라갑니다. 오랜 역사에도 불구하고 지금까지는 실제로 행운을 가져오거나 번영을 끌어온다는 사실을 증명할 수 없었습니다!
몇 년 전에 우리는 네잎 클로버가 실제로 얼마나 희귀했는지 알아보기 위한 탐구를 시작했습니다.
오늘날, 행운의 부적의 효과를 측정하기 위해 발견 시 행운을 상징하는 무언가를 찾아야 했습니다. 시기를 고려할 때, 네잎 클로버가 아주 적합한 예라고 생각했습니다.
하지만 실제로는 얼마나 드문가요? 이는 매우 드문 것으로 나타났습니다. 클로버 10,001개 중 1개만 잎이 네 개입니다.
이러한 희귀성의 중요성을 깨닫기 위해서는 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 실질적인 검정을 수행하는 것이 매우 중요하다는 사실을 알고 있었습니다.
주머니 속에 행운의 부적을 넣어두면 네잎 클로버를 찾을 가능성이 높아지는지 확인하고 싶어서, 클로버의 0.01%가 네잎 클로버라는 사실이 알려져 있었기 때문에 1-비율 검정을 수행하는 데 필요한 기준 데이터가 있었습니다. 간단히 말해서 행운의 부적을 가지고 있으면, 0.01%의 시간보다 더 네잎 클로버를 찾을 수 있는지 여부를 테스트하기로 결정했습니다.
우리는 검색 팀을 구성하고 각 구성원에게 행운의 부적을 주었습니다 (무엇을 주었는지는 비밀입니다. 한 블로그에 전 세계의 비밀을 몇 가지나 공개할 수 있을까요?) 그런 다음, 팀은 나뭇잎의 수에 관계없이 가능한 한 많은 클로버를 찾았습니다. 다시 돌아왔을 때, 이들은 10,000개 이상의 클로버를 수집했습니다. 정확히는 11,532개입니다. 클로버를 분류한 결과, 이 중 6개가 실제로 네잎 클로버라는 사실을 발견했습니다.
그런 다음 이 데이터를 Minitab에 입력하여 이 숫자가 높아질 가능성을 감안할 수 있는지, 아니면 행운의 부적이 행운을 높인다고 말한 것을 통계적으로 확실히 할 수 있는지를 확인했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
P-값이 0.05보다 훨씬 작으면 행운의 부적이 행운에 실제로 영향을 미치지 않는다는 귀무 가설을 자신 있게 거부할 수 있습니다. 이 사례에서 우리 팀에 주어지는 행운의 부적은 네잎 클로버를 찾을 가능성을 크게 높였는데, 우연으로는 설명할 수 없는 차이가 있었습니다. 미스터리가 해결되었습니다!
대부분의 비즈니스 과제는 우리가 제시한 과제보다 심각하거나 복잡하지만, 데이터 기반 의사결정의 힘을 활용하면 초자연적인 결과를 얻을 수 있습니다. 주요 거래를 성사시키거나, 최첨단 기술을 구축하거나, 병원 재입원율을 평가하거나, 네잎 클로버를 검색하는 경우, 특히 Minitab의 도구와 리소스에 액세스하여 가장 큰 결정을 내릴 필요가 없습니다.
Minitab의 솔루션을 사용하면 데이터 중심의 시각을 통해 중요하고 사소한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
성 패트릭의 날을 축하합니다!