자료에서 무엇을 알아낼까?
기술통계는 관측한 자료의 분포와 특징을 요약한다. 추론통계는 표본을 이용해 더 넓은 모집단에 관해 판단하고 그 불확실성을 평가한다. 두 작업은 연결되어 있지만 목적이 다르다.
평균만으로 충분할까?
같은 평균을 가진 자료도 값이 퍼진 정도와 모양은 전혀 다를 수 있다. 중앙값, 분위수, 분산 같은 지표를 함께 보면 분포를 더 잘 이해할 수 있다. 극단적인 값이 있는지도 살펴야 한다.
표본과 편향
대상이 많다고 자동으로 좋은 조사가 되지는 않는다. 어떤 사람들이 조사에 포함되었는지, 응답하지 않은 사람은 어떤지에 따라 결과가 치우칠 수 있다. 잘못 선택한 큰 표본도 모집단을 제대로 대표하지 못할 수 있다.
상관과 인과
두 값이 함께 변한다고 한쪽이 다른 쪽의 원인이라는 결론이 바로 나오지는 않는다. 제3의 요인, 우연, 관측 방식 등을 고려해야 한다. 결론의 강도는 자료와 설계가 뒷받침하는 범위에 맞추어야 한다.