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08-5: 분석 한 장 만들기

rev2(2026-09-06). 공통 조항 assets/contracts/COMMON.md(SPEC.lock v4 동결판). 계약 assets/contracts/08-5.md(2026-09-06), 반려 지시 assets/contracts/08-5-rev2.md(GG1·GG2). 08 계열 공통부 assets/contracts/_08-COMMON.md(「식품접객 3종 2019 코호트」 절 — 이 편 숫자 전부, 08-3이 「식품 업종 값은 8-5에서 센다」고 미룬 자리를 여기서 처음 센다). 소재 assets/market.md. 실측 assets/data/daejeon/README.md. 과목 분류: 소재 과목(COMMON §0.2 표 — 08). 틀은 author-g/ep-08-3/(현행 규격, 읽기만). 08-4 대본은 PASS했다(author-c/ep-08-4, rev2) — 자료 대장의 자료 이름·규모·시점 문자열을 대조해 반영했다(근거 절).

기본 정보

학습 목표

• 분석 한 장의 다섯 칸(질문·모집단·표·결론·한계)을 채울 수 있다
• 모집단이 바뀌면 같은 데이터에서 다른 결론이 나온다는 것을 실제 값으로 설명할 수 있다
• 표본이 작은 종별 값을 AI가 단정할 때의 함정을 알아볼 수 있다

구성

합계 25~30분. 시연 구간의 무발화 조작 시간은 화면 지시에 단가표 유형(파일열기20·검사실행30·표작성20·AI응답대기30, 초)으로 표기한다(§0.4).

연결

• 이전: 8-4 「자료 모으기 — AI를 쓰되 출처를 남긴다」
• 다음: 8-6 「해결안 만들기 — 프로토타입」

상세 전개

도입 (2분)

[화면: 「분석 한 장」 완성본 — 질문·모집단·표·결론 한 줄·한계 다섯 칸(재구성 — 촬영 시 실제 완성본 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(축자)

"오늘은 이 다섯 칸이 어떻게 채워지는지 봅니다."

(요점) 오늘 만드는 것은 숫자 하나가 아니라 그 숫자가 어느 집단의 것인지까지 적힌 한 장이다. 질문, 모집단, 표, 결론 한 줄, 한계 — 다섯 칸이 다 있어야 이 한 장을 다른 사람이 그대로 다시 확인할 수 있다. 숫자만 옮기면 그 숫자가 어디서 왔는지 다음 사람이 다시 캐야 하지만, 다섯 칸이 다 있으면 그럴 필요가 없다. 오늘 이 다섯 칸에 들어갈 숫자는 이미 04 과목과 08 과목 앞 편들이 쌓아 둔 자료 위에서 나온다 — 새로 만드는 것은 숫자가 아니라 이 한 장의 틀이다.

[화면: 08-4 자료 대장 — 인허가업소 정보·상가업소정보·인구 원표·설문 네 자료에 출처·시점·모집단·확인일이 붙고, 「못 찾음」 칸에 식품 업종별 임대료·매출 시계열이 적힌 목록(재구성 — 촬영 시 실제 완성본 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(요점, 앞 편 결과 30초) 지난 편에서 이 사람은 인허가업소 정보·상가업소정보·인구 원표·설문 네 자료에 출처·시점·모집단을 붙인 자료 대장을 만들었다. 오늘은 그 대장에 오른 인허가업소 정보를 실제로 열어 센다.

이론 (6분)

(요점, 도입) 분석 결과를 보여줄 때 흔히 숫자부터 내놓는다. "폐업률 19퍼센트입니다"라는 문장은 그럴듯하게 들리지만, 그 숫자 혼자서는 아무것도 증명하지 못한다 — 듣는 사람은 그 19퍼센트가 무엇을 놓고 잰 숫자인지 알 방법이 없다.

(축자, 핵심 정의)

"분석 한 장은 숫자가 아니라, 어느 모집단의 숫자인지를 말하는 장입니다."

(요점) 같은 이름의 지표도 무엇을 놓고 셌는지에 따라 값과 결론이 달라진다. 전 업종을 놓고 센 폐업률과, 그 안에서 식품을 다루는 가게만 골라 센 폐업률은 다른 숫자다. 분모를 어떻게 정하는지, 어느 해에 문을 연 가게끼리 묶는지, 어떤 이름표를 쓰는지 — 이 세 가지가 전부 모집단을 정하는 결정이고, 그 결정이 바뀌면 결론도 따라 바뀐다. 04 과목에서 분모를 고르고, 코호트를 나누고, 라벨을 다시 읽는 법을 각각 따로 배웠다면, 오늘은 그 세 가지가 한 장 위에서 동시에 작동하는 것을 본다.

(요점) 표 하나에는 결론 한 줄이 따라붙는다. 그 결론을 적을 때 마진을 본다 — 두 값의 차이가 4퍼센트에 못 미치면 순서를 단정하지 않고 묶어서 말하고, 4에서 6퍼센트 사이면 "뚜렷한 편"이라는 말로 한 단계만 조심스럽게 튼다. 4퍼센트를 넘으면 그제서야 순서를 말로 옮길 수 있다. 이 기준은 04 과목에서 이미 여러 번 쓴 것과 같은 기준이다 — 표가 바뀌어도 마진을 보는 눈은 그대로 옮겨 쓴다. 표본이 작을 때도 마찬가지다 — 몇 건 안 되는 집단에서 나온 비율은 한두 건만 바뀌어도 크게 흔들리므로, 표본이 작으면 그 값을 결론에 세우지 않는다.

(요점) AI를 쓰는 자리도 정해져 있다. 표를 만들고 문장을 다듬는 손은 AI가 맡아도 된다. 그런데 그 표에서 결론 한 줄을 뽑는 일, 마진을 보고 단정할지 헤지할지 정하는 일은 사람이 한다. AI는 표에 적힌 숫자들 사이의 차이가 통계적으로 의미 있는 차이인지, 우연히 갈린 차이인지를 스스로 가리지 않는다 — 물어보지 않으면 있는 숫자를 그대로 문장으로 옮길 뿐이다. 표를 그리는 손과 결론을 정하는 눈은 다른 자리에 있다는 것이 오늘 이론의 핵심이다.

(요점, 다른 예) 학교 급식 만족도 조사를 생각해 보자. 전교생 천 명 중 이백 명이 응답했고, 응답자의 만족도가 팔십 퍼센트로 나왔다고 하자.

(축자, 다른 예)

"학생 전체와 응답한 학생은 다른 모집단입니다."

(요점, 다른 예) "학생들의 급식 만족도가 팔십 퍼센트다"라는 문장은 전교생 천 명을 모집단으로 말하는 것처럼 들리지만, 실제로 측정한 모집단은 응답한 이백 명뿐이다. 응답하지 않은 팔백 명이 어느 쪽에 가까운지는 이 숫자로 알 수 없다 — 만족해서 답을 안 했을 수도, 불만이 커서 아예 응답을 걸렀을 수도 있다. 모집단을 「전교생」이라고 적을지 「응답자」라고 적을지에 따라 같은 팔십 퍼센트가 다른 뜻이 된다. 분모를 한 줄로 밝히지 않으면, 듣는 사람은 저마다 다른 모집단을 상상하며 같은 숫자를 서로 다르게 받아들인다.

(요점) 오늘 시연에서는 이 모집단 문제를 실제 수치로 본다. 같은 폐업률이라는 이름을 쓰고도, 놓고 세는 대상을 바꾸면 완전히 다른 결론이 나오는 자리를 직접 만든다. 08-3에서 이미 한 번 미뤄 둔 숫자가 오늘 처음 세어진다 — 그때 「틀릴 수 있는 곳」에 적어 둔 문장이 오늘 맞는지 틀리는지가 드러난다. 오늘 만드는 분석 한 장이 8-6부터 이어지는 해결안 작업의 출발점이 된다.

시연 (15분 + 조작)

[화면: 인허가업소 정보 파일이 열린다 — 08-4 자료 대장에 적힌 시점(파일 기준일 2021-12-30)과 같은 파일, 개방서비스명 열에서 일반음식점·휴게음식점·제과점영업 3종으로 좁힌다, 77,129행(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 파일열기 · 전환: 예]

(요점) 08-4 자료 대장에 오른 인허가업소 정보 파일을 연다. 대장에 적어 둔 시점(파일 기준일 2021-12-30)이 지금 여는 파일과 같은지부터 확인한다. 개방서비스명 열에는 수십 가지 업종이 섞여 있다 — 오늘은 그중 일반음식점, 휴게음식점, 제과점영업 세 가지만 남긴다. 세 가지를 합치면 77,129행이다. 모집단 라벨을 먼저 적는다 — 오늘 이 편에서 다룰 숫자는 전 업종이 아니라 이 세 종류, 식품접객 3종이다. 표를 만들기 전에 라벨부터 적어 두는 이유는 간단하다 — 표가 다 만들어진 뒤에 라벨을 붙이면, 이미 나온 숫자에 라벨을 끼워 맞추는 순서가 되기 쉽다.

(축자)

"오늘 다루는 숫자는 전 업종이 아니라 식품접객 3종입니다."

(요점) 08-1과 08-3에서 이미 썼던 밀도 596.9, 폐업률 23.5퍼센트는 전 업종을 놓고 센 값이었다. 오늘 세는 값은 다르다 — 라벨을 먼저 적어 두지 않으면 나중에 두 숫자가 서로 다른 것인 줄 모르고 섞이게 된다.

[화면: 2019 코호트 2년 내 폐업률 표가 채워진다 — 전체 3,802건 중 731건, 19.23%(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 검사실행 · 전환: 예]

(요점) 이제 모집단이 정해졌으니, 그 안에서 폐업률을 센다. 04-4·04-5에서 쓴 것과 같은 정의로 센다. 2019년에 인허가를 받은 가게를 코호트로 묶고, 인허가일과 같은 월·일의 2년 뒤까지 폐업일자가 찍혔는지를 본다 — 달력 기준이다. 폐업일자가 인허가일자보다 앞선 행은 빼고, 인허가가 취소됐는지는 이 판정과 무관하다 — 04 과목에서 이미 여러 번 확인한 규칙 그대로다. 식품접객 3종의 2019 코호트는 3,802건이고, 그중 731건이 그 창 안에 폐업해 19.23퍼센트다.

(축자)

"전 업종 코호트 폐업률은 24.34퍼센트였는데, 식품접객 3종은 19.23퍼센트로 더 낮습니다."

(요점) 두 값 다 같은 원자료, 같은 관측 기간에서 나왔다. 다른 것은 분모에 무엇을 담았는지뿐이다 — 전 업종은 대전에서 문을 연 모든 업종을 담았고, 오늘 값은 그중 식품접객 3종만 담았다.

(요점) 같은 방식으로 센 숫자인데도 무엇을 모집단으로 놓았는지에 따라 이미 5퍼센트 넘게 갈린다. 코호트를 묶는 방식, 2년이라는 관측 창, 폐업을 세는 규칙은 전부 04-4·04-5와 똑같이 두었다 — 바뀐 것은 오직 처음에 어떤 업종을 골라 담았는지, 그 하나뿐이다. 이제 이 3,802건을 다섯 자치구로 나눈다 — 동구 22.4퍼센트, 서구 21.5퍼센트, 유성구 19.8퍼센트, 중구 16.0퍼센트, 대덕구 11.5퍼센트다. 다섯 구를 단순평균하면 18.2퍼센트다.

[화면: 다섯 구 표에 마진이 표시된다 — 동구-서구 4.02%(헤지) · 서구-유성구 7.91% · 유성구-중구 19.19% · 중구-대덕구 28.13%(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점) 인접한 구끼리 마진을 잰다. 동구와 서구는 4.02퍼센트 차이라 4에서 6퍼센트 사이 — 순위를 단정하지 않고 "동구가 뚜렷한 편"까지만 말한다. 서구와 유성구는 7.91퍼센트, 유성구와 중구는 19.19퍼센트, 중구와 대덕구는 28.13퍼센트로 전부 4퍼센트를 넘으니 이 세 자리는 순서를 그대로 말할 수 있다. 다섯 구를 한 줄로 세울 때, 얇은 자리 하나만 헤지로 남기고 나머지 넷은 그대로 순서를 말해도 되는 것도 이 표가 마진을 먼저 잰 덕분이다.

(축자)

"중구는 평균보다 12.09퍼센트 낮습니다."

(요점) 이 값이 오늘 시연의 핵심이다. 08-1의 결정 카드 1에서 전 업종 기준 중구 폐업률과 다섯 구 평균의 마진은 0.84퍼센트로 "경계"였다 — 낮다고 단정할 수 없는 얇은 차이였다. 그런데 식품접객 3종으로 좁히자 같은 중구의 자리가 12.09퍼센트 차이로 뚜렷해진다. 08-3에서 결정 카드 3의 「틀릴 수 있는 곳」에 적어 둔 말, 식품 업종 값은 아직 안 셌다는 그 문장이 오늘 실제로 맞아떨어졌다 — 모집단이 바뀌면 결론이 바뀐다. 같은 원자료, 같은 코호트 정의, 같은 사람이 냈는데도 업종 범위 하나를 바꾸자 "경계"가 "뚜렷함"으로 넘어갔다 — 숫자를 다시 잰 것이 아니라 모집단을 다시 정했을 뿐이다.

[화면: AI 채팅창. "이 표로 결론 써 줘"라고 입력한다 — 응답이 제과점영업 42%를 근거로 "빵집이 가장 위험하다"고 단정한다(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: AI응답대기 · 전환: 예]

(요점, 함정) 구별 표를 붙여 넣고 결론을 써 달라고 시킨다. 에이전트는 종별로 나눈 값 중 제과점영업의 42퍼센트를 짚어 "빵집이 가장 위험하다"고 단정한다.

(축자)

"제과점영업 42퍼센트는 표본 백 건짜리 값입니다."

(요점) 42퍼센트라는 숫자 자체는 틀리지 않았다 — 문제는 그 뒤에 선 표본이다. 일반음식점은 2,454건, 휴게음식점은 1,248건인데 제과점영업은 100건뿐이다. 백 건짜리 표본에서는 몇 곳만 더 문을 닫거나 더 버텨도 비율이 크게 흔들린다. 에이전트는 셋을 나란히 놓인 숫자로만 보고, 그 숫자 뒤에 표본이 몇 건인지는 스스로 확인하지 않는다 — 물어보지 않으면 42퍼센트도 2,454건짜리 17퍼센트도 똑같은 무게로 취급한다. "빵집이 가장 위험하다"는 문장은 표 안의 숫자 하나를 그대로 옮긴 것일 뿐, 그 숫자가 몇 건에서 나왔는지는 한 번도 묻지 않은 채 나왔다. 이 사람은 이 문장을 그대로 쓰지 않는다 — 종별 값은 참고로 옆에 적어 두되, 결론 한 줄에는 올리지 않는다.

[화면: 분석 한 장이 저장된다 — 질문·모집단·표·결론 한 줄·한계(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점, 결과물) 이제 시연에서 확인한 것을 다섯 칸에 그대로 옮겨 저장한다. 질문은 "식품접객 3종으로 새로 연 가게는 어느 구에서 오래 버티나"다. 모집단은 식품접객 3종 2019 인허가 코호트, 3,802건이다. 표는 구별 다섯 값이다. 결론 한 줄은 마진 어법을 그대로 따른다 — 동구가 가장 취약한 편이고 대덕구가 가장 오래 버티는 쪽이며, 중구는 평균보다 뚜렷하게 낮다. 한계 칸에는 04-5가 이미 적어 둔 한계 셋(폐업 미신고·구 단위의 크기·인허가 업종과 상가업소 소분류 체계 차이)에 더해, 제과점영업처럼 표본이 작은 종별 값은 결론에 넣지 않았다는 것을 적는다. 다섯 칸을 다 채운 이 한 장이 있으면, 나중에 누가 같은 질문을 다시 던져도 처음부터 다시 셀 필요가 없다 — 모집단과 정의만 그대로 따라오면 같은 표가 다시 나온다.

(요점, 전공이 드러나는 곳) 결론에는 올리지 않은 종별 값이지만, 참고 칸에 남긴 숫자에도 짚을 것이 하나 있다. 휴게음식점과 일반음식점의 차이, 21.6퍼센트와 17.1퍼센트에 이 사람이 한 줄을 붙인다.

(축자)

"카페 같은 휴게음식점 쪽이 위생 관리와 원가 구조가 더 빠듯해서 그렇다고 봅니다."

(요점) 두 종의 폐업률이 왜 갈리는지 원인을 통계로 증명한 것은 아니다. 이 사람이 식품영양학과에서 배운 위생·원가 지식으로 그럴듯한 해석 하나를 얹었을 뿐이다. 표본이 각각 2,454건·1,248건으로 충분히 크지만, 그 숫자 차이의 원인까지 이 데이터가 증명해 주지는 않는다 — 해석은 해석으로 남기고, 결론 칸에는 올리지 않는다. 데이터를 분석하는 도구는 두 종의 폐업률이 몇 퍼센트 차이 나는지는 곧바로 계산해 주지만, 그 차이가 위생 관리 때문인지 원가 구조 때문인지는 알려주지 않는다 — 그 자리는 이 사람의 전공이 채운다.

정리 (2분)

[화면: 도입에서 봤던 「분석 한 장」이 다시 뜬다(재구성 — 촬영 시 실제 완성본 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(축자, 지정)

"분석 한 장은 숫자가 아니라, 어느 모집단의 숫자인지를 말하는 장입니다."

(요점) 전 업종 기준 폐업률과 식품접객 3종 기준 폐업률은 같은 데이터에서 나왔지만 다른 숫자였고, 중구의 자리는 경계에서 뚜렷함으로 바뀌었다. AI는 표본 백 건짜리 값을 다른 값과 같은 무게로 단정했지만, 이 사람은 마진과 표본 크기를 직접 보고 결론에 무엇을 올릴지 갈랐다. 오늘 만든 분석 한 장에는 새로 잰 숫자와 함께, 그 숫자가 어느 모집단의 것인지가 다섯 칸 안에 그대로 남았다.

(요점, 갈고리) 오늘 만든 분석 한 장은 04 과목에서 배운 세 가지 — 분모·코호트·라벨 — 를 한 장 위에 겹쳐 놓은 것이기도 하다. 다음 편은 「해결안 만들기 — 프로토타입」이다. 오늘 만든 분석 한 장이 다음 편에서 해결안을 세우는 출발점이 된다. 분석 한 장을 만드는 방법은 오늘로 끝나고, 다음 편부터는 그 결론 위에서 무엇을 만들지 정하는 일만 남는다.

[자막: 여러분의 숫자는 어느 모집단의 숫자입니까?]

근거

식품접객 3종 2019 코호트 — 원자료 재계산. assets/contracts/_08-COMMON.md 「식품접객 3종 2019 코호트」 절과 assets/contracts/08-5.md 숫자 출처 표의 값을 author-c/probe-dj/3b/data/license.csv(cp949, 260,856행)에서 직접 재현했다: 개방서비스명이 일반음식점·휴게음식점·제과점영업인 행 77,129 · 그중 인허가일자 2019년인 행 3,802 · 폐업 판정은 04-4·04-5와 같은 정의로 센다 — 인허가일자와 같은 월·일의 2년 뒤까지 폐업일자가 찍혔는가(달력 기준, 폐업일자가 인허가일자보다 앞선 행은 제외, 인허가취소 여부는 무관) — 731건, 19.23% — 계약 값과 일치. 구별 동구 22.37%→22.4·서구 21.48%→21.5·유성구 19.76%→19.8·중구 15.97%→16.0·대덕구 11.50%→11.5(반올림 전 원값, 계약 표시값과 일치), 단순평균 18.21%→18.2. 종별 일반음식점 2,454건 17.07%→17.1·휴게음식점 1,248건 21.63%→21.6·제과점영업 100건 42.00%→42, 전부 계약 값과 일치. 마진(§0.18-a, (큰값−작은값)÷큰값×100, 표시값 기준): 동구-서구 (22.4−21.5)/22.4=4.017%→4.02%(헤지) · 서구-유성구 (21.5−19.8)/21.5=7.907%→7.91% · 유성구-중구 (19.8−16.0)/19.8=19.192%→19.19% · 중구-대덕구 (16.0−11.5)/16.0=28.125%→28.13% · 중구-평균 (18.2−16.0)/18.2=12.087%→12.09%, 전부 계약 값과 일치.

전 업종 값과의 대조 — 같은 코드 정의로 재계산해 일치 확인. 전 업종 코호트 폐업률 24.34%(2019 인허가 13,665건, 대전광역시 포함, 인허가취소 여부 무관)는 위와 같은 달력 기준 정의(인허가일자와 같은 월·일의 2년 뒤까지, 폐업일자가 인허가일자보다 앞선 행 제외)로 원자료를 다시 세어 3,326/13,665=24.3396%→24.34%로 일치를 확인했다 — 두 값(24.34%·19.23%)이 정말 같은 코드에서 나온 것임을 이 편에서 직접 검증했다(GG1). 08-1/08-3에서 쓴 전 업종 중구 23.5%·다섯 구 단순평균 23.7%(마진 0.84%, 「경계」)는 assets/contracts/_08-COMMON.md·04-5 근거 절 값 그대로 인용했다. 식품접객 3종으로 좁히면 같은 중구 자리가 평균보다 12.09% 낮은 「뚜렷함」으로 바뀐다는 것이 이 편의 핵심 대조다.

04-5 한계 셋. 폐업 신고 없이 문을 닫은 가게·구 단위의 크기·인허가 업종과 상가업소 소분류 체계 차이, 08-1·08-3 근거 절이 이미 옮긴 문구를 다시 옮겼다. 문장을 바꿔 쓰지 않았다.

AI 결론 함정 장면(재구성) — K1 준수. AI 출력 예시("빵집이 가장 위험하다")는 코드펜스로 감싸지 않고 화면 지시와 (축자) 발화로만 적었다.

학교 급식 만족도 다른 예. 이 편에서 새로 구성한 방법 과목형 예시다 — 03-3(설문 무응답·편향)과 같은 「모집단 vs 응답자」 축을 다루지만, 03-3 대본의 실제 다른 예는 "동창회 설문으로 평균 연봉 말하기"이지 학교 급식이 아니다(원문 대조 확인, author-d/ep-03-3/script.md에 "급식" 문자열 0건). 이 편의 다른 예는 계약이 준 소재를 이 편이 직접 쓴 것이지 03-3 대본의 인용이 아니다.

후속 차시 — 8-6 제목만. assets/curriculum.md 제목 문자열 「해결안 만들기 — 프로토타입」만 인용했고, 그 편 내용은 단정하지 않았다(§0.18 「후속 차시는 제목만」).

08-4(PASS) 대조 완료. author-c/ep-08-4/script.md(PASS, rev2)와 대조했다. 08-4의 자료 대장은 인허가업소 정보(260,856행×17열, 시점 파일 기준일 2021-12-30)·상가업소정보(80,704행×39열, 2026-06 기준)·인구 원표(2026-07 기준)·설문(31,635행×22열, 무응답 55.8%) 네 자료에 출처·시점·모집단·확인일을 붙였고, 「못 찾음」 칸에 식품 업종별 임대료·매출 시계열을 남겼다 — 이 편의 도입 화면 지시·30초 블록을 이 문자열과 자료 이름·규모·시점 그대로 맞췄다. 오늘 여는 인허가업소 정보 파일의 시점(파일 기준일 2021-12-30)도 08-4 대장의 시점과 일치함을 시연에서 확인한다. 미확인 없음.

업종·인물. 「식품영양학과 졸업생」은 05-1·05-2·05-3·08-1이 확정한 대로 이어받았다. 이 편에서 새로 정하지 않았다.