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통계의 함정, 그 속에서

나오지 않으시겠어요?(뿌잉뿌잉)

 

안녕하세요! 오랜만에 뵙습니다~ 통통이예요!! 추운 겨울, 몸 관리는 잘 하고 계신가요? 오랜만에 뵙는 만큼 옛날이야기 하나를 꺼내볼까 해요.

 

 

선거 때마다 TV를 점령하는 이것! 예측 결과!


대통령 선거나 국회의원 선거를 할 때면 지상파 TV나 케이블 TV 채널 모두 예측결과를 발표하는 것을 볼 수 있을 텐데요. 지금과는 그 방법이 달랐지만, 미국에서는 예부터 선거 결과에 대한 예측을 했었다고 합니다.

20세기 미국에서는 지금은 잘 들어볼 수 없는 이름의 잡지사가 있었습니다. 바로 ‘리터러리 다이제스트’인데요. 미국에서 선거가 이루어 질 때 여론조사에 인한 예측으로 명성을 얻은 후로 미국의 인기 정상 잡지로 자리를 잡게 되었지요. 특히 1920년부터 32년까지 있었던 4차례의 미국 대선 결과를 정확히 예측하면서 그 인기가 더해졌다고 합니다. 그러나 1936년 있었던 대선에서 공화당의 랜던과 민주당의 루즈벨트가 대결한 결과를 정반대로 예측하면서 순식간에 몰락하게 되었습니다. 평소 정확한 예측을 했던 리터러리 다이제스트는 어떤 이유로 빗나간 예측을 하게 되었을까요?

 

( 사진 - 리터러리 다이제스트의 우편 )

1936년 선거가 시작되면서, 리터러리 다이제스트는 전화기 및 자동차 보유자 약 1000만 명을 예측의 표본으로 삼았습니다. 1000만 명에게 발송이 된 우편 중 2백30만장을 돌려받은 후 그 집계 결과로 공화당의 랜던 후보가 57%p, 민주당의 루즈벨트가 43%p를 얻게 되어 랜던이 루트벨트를 압도적으로 누르고 대통령에 당선된다는 예측을 하게 되었죠. 하지만 이러한 예측은 사실과 정반대로 빗나가게 되었습니다. 실제로 선거 후의 결과가 루즈벨트는 61%p의 지지를 얻었고, 랜던이 39%p의 지지를 얻어 민주당이 정권을 잡게 되었습니다.

 

 

여기서 문제! 이 안에서 무슨 문제가 잘못 된 것일까요?

리터러리 다이제스트가 1천만명 이상의 대규모 모집단을 대상으로 조사한 결과가 틀린 이유는 바로, 표본을 고른 표본추출 방법에 있었습니다. 리터러리 다이제스트는 구독자와 함께 전화 가입자, 자동차 보유자 명단을 중심으로 여론조사를 실시했습니다. 그러나 당시 미국상황에서 전화 가입자나 자동차를 소유한 사람들은 경제적으로 부유한 계층이었고, 이들 대부분이 공화당 지지자였습니다. 결국 국민 전체를 대표해야 할 표본을 공화당 지지계층을 중심으로 추출하게 되어 여론조사를 실시하였기 때문에 나온 예측 오류였죠.

이렇게 전문적인 일을 하는 기업이나 기관에서도 통계에 대한 오류와 함정에 빠져 크고 작은 손해를 입게 됩니다. 우리 일반인들도 일상생활에서 느낄 수 있는 수많은 오류와 함정이 있는데요, 간단하게 두 가지정도만 함께 알아보도록 할게요! :)

 

 

퍼센트(%) vs 퍼센트포인트(%p) vs 포인트(p)


퍼센트와 퍼센트포인트 그리고 포인트는 방송이나 신문에서 통계적 개념을 이용하여 각종 수치에 대한 변화를 이야기할 때 자주 등장하는 단위입니다. 이 세 가지 단위를 헷갈리게 사용하여 잘못된 정보를 전달하는 경우가 많다고 하네요.

특히, 많은 사람들이 퍼센트와 퍼센트포인트를 잘못 사용 하는 경우가 많다고 하는데요, 퍼센트는 백분비라고도 하며, 전체의 수량을 100으로 하여, 해당 수량이 그 중 며이 되는가를 가리키는 수로 나타냅니다. 그에 반해 퍼센트포인트는 이러한 퍼센트 간의 차이를 표현한 것입니다. 올 하반기의 핫 이슈라 할 수 있는 수능에서의 외국어영역 문제 오류도 이로 인해 발생한 문제입니다. 이를 예로 둘의 차이를 알아보도록 합시다.

아래의 그림은 2014년도 외국어영역 25번 문제에서 사용된 <2006년과 2012년 미국 청소년의 소셜 미디어 이용실태(Social Media Profiles: What Americans Age 12-17 Post)>에 관한 도표를 나타낸 것입니다.

 

 

5번의지문을 보시면 아시겠지만 수능 출제 당시 ‘핸드폰 번호 공개 비율이 2%에서 20%로 18% 올랐다.’고 해석을 해 놓았는데요. 얼핏 보면 맞는 말 같지만, 통계학적 이론으로 볼 때는 저 표현은 틀린 말입니다. ‘900%의 비율로 올랐다.’, 또는 ‘18%p가 올랐다.’ 라는 표현이 맞는 말 이지요.

참고로, 경기종합지수에서 동행지수 순환 변동치나 종합주가지수의 변동을 나타낼 때는 다음과 같이 ‘포인트’란 용어를 사용합니다. 예를 들어 ‘2014년 1월 1일 오후 2시의 코스피 지수는 전일 대비 3.7포인트 오른 1890.67 이다.’처럼 쓰이게 되는 것 이죠.

 

 

평균 vs 중앙값


한 자료 전체의 중심적인 경향이나 특징을 대표적인 하나의 수로 나타낸 값을 ‘대푯값’이라고 부릅니다. 그 중 가장 일반적인 대푯값은 모두들 잘 아시는 ‘평균’이라는 대푯값입니다. 산술적인 '평균'은 ‘자료의 합’을 ‘자료의 개수’로 나눠 계산합니다. 한편, ‘중앙값’은 절반 이상의 숫자들이 이 값보다 크거나 같고, 동시에 절반 이상의 숫자들이 이 값보다 작거나 같은 수로 정의됩니다. 좀 더 쉽게 이해하기 위해서 평균과 중앙값을 사용한 예시를 한번 살펴볼까요?

아래 그림은 A반과 B반의 평균과 중앙값을 비교해 놓은 그래프입니다. A반의 평균과 B반의 평균은 같은 것을 알 수 있지만 한 눈에 보아도 그 분포가 두 반이 다른 것을 알 수 있으시겠죠?

평균은 모든 자료에 있어서 중요한 정보지만 자료가 퍼진 정도를 반영하지는 못합니다. 때문에 중앙값이라는 개념이 중요한 개념이 되었죠. A반의 중앙값은 2등을 한 1번의 4점과 3등을 한 2번의 평균을 구한 값이며, B반의 중앙값은 모든 학생들의 점수가 같기 때문에 중앙값이 평균과 같습니다. 위의 예시처럼 평균이라는 수치가 자료를 왜곡되게 보일 수 있게 한다는 사실을 알 수 있어요.

통계의 오류! 잘 알고 사용하여야겠죠?

 

 

통계의 함정 빠지지 말고 피하세요!


어쩌면 통계는 지금까지 설명한 것보다 훨씬 다양하고 복잡한 방식으로 우리들의 생각에 영향을 끼치고 있을 지도 모릅니다. 저 통통이가 학교에서 통계학 시간에 처음으로 배운 수업 중 가장 기억에 남는 말이 있습니다. 바로 ‘통계학은 오류를 인정하는 단 하나의 학문’이라는 것입니다. 통계학에서는 오차라는 것이 존재하는데요, 이렇게 오차와 오류를 존재하는 학문임을 알고서도 함정에 빠져서는 안 되겠죠?

독자 여러분도 통통이와 함께 통계적 시각을 길러보도록 해요!


 


※ 본 글은 '통계청블로그기자단'의 기사로 통계청의 공식입장과 관계가 없습니다.

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  • BlogIcon Yume 2015.02.02 15:46 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    안녕하세요, 통통이님 (__)o 작성하신 기사를 읽다가 궁금해서 덧글을 답니다.
    ● < 퍼센트(%) vs 퍼센트포인트(%p) vs 포인트(p) >에서
    수능문제쪽에 설명중에
    '900%의 비율로 올랐다.'라고 하면, 18%가 되는 것 아닌가요?
    '900%의 비율만큼 추가적으로 상승했다.'면 2%에 900%의 비율만큼 상승한 수치를 더하겠지만...
    비율로 상승하면거면 그냥 18%가 되는 것 같아서요.

    아니면 '1000%의 비율로 올랐다.'고해서 20%를 나타내야 되지 않나요?

  • BlogIcon Yume 2015.02.02 15:51 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    포스팅 읽으면서 통계에 대해 많이 배워갑니다. (_ _)o
    통계를 하면서는 항상 오차와 오류를 생각하여 작성을 해야겠군요!!!

    감사합니다~☆


최근 뉴스 기사를 보던 중 눈에 띄는 제목이 있었습니다. ‘대한민국 작년 평균 월급이 300만 원이 넘어’ 라는 제목으로 기사가 올라왔기 때문입니다.


저도 놀라고, 친구도 놀라고, 네티즌들도 놀랐습니다. 도저히 믿기지가 않았기 때문입니다. 하지만 기사의 내용을 보니 고용노동부가 발표한 사업체 노동력조사 결과에 따르면 2013년 상용근로자 5인 이상 사업체라며 정확한 출처와 공신력 있는 기관에서 정확한 조사대상을 선정하여 조사했다고 하니 한번 더 놀랐습니다.


그렇다면 네티즌들의 반응들은 어땠을까요? 기사의 댓글 중 네티즌들의 가장 많은 공감을 받은 댓글입니다.

 

 

사진의 내용처럼 어느 나라 임금이 300이냐?’, ‘의미 없는 기사 올리지 마라.’, 등등 기사의 내용을 인정할 수 없다는 의견들이 가장 공감을 많이 얻었습니다. 댓글의 공감의 수로 미루어 보아, 대부분의 네티즌들은 우리나라의 작년 평균 월급이 300만 원 이라는 발표를 신뢰하지 못하는 것으로 보여집니다.

 

특히, '통계를 어떤 식으로 내는 건지 궁금하네.' 라고 어느 분이 말씀하셔서 혹시 기사가 잘못되었나 싶어서 직접 통계청에서 자료를 얻고 그래프로 만들어 보았습니다. 그 결과...!!  

 

 

 

<자료 : 통계청 >

 

 

 

 <원본 출처 : flickr.com >

 

 

진짜였습니다. 작년 대한민국의 월 평균 임금은 3,229,000원이었습니다! 통계청과 고용노동부의 발표가 틀렸을까요? 아니면 조사를 정말 잘못해서 일반 사람들이 인정을 못 할 통계치가 나온 것일까요? 결론부터 말하자면 '통계청의 발표는 잘못되지 않았습니다.' 정말 작년 대한민국의 월 평균 임금은 300만 원이 맞습니다. 그렇다면...,

 


"무엇이 우리를 이토록 통계치현실괴리감을 느끼게 하는 것 일까요?"

  

  

<원본 출처 : flickr.com >

 

 

평균(Mean)

 

 

< 출처 : 네이버 지식백과 >

 

 

우리가 생활 속에서도 쭉 써오던 용어이자 초등학교 5학년부터 배우는 개념인 바로! ‘평균입니다평균이라는 단어 속에 우리는 본능적으로 어느 집단의 대푯값 혹은 특징을 잘 나타내는 중심이라고 생각하고 있기 때문입니다. 틀린 생각은 절대 아닙니다. 평균'하나도 빠짐없이' 자료의 모든 값을 잘 반영하여 평형을 시켜주는 아주 멋있는 친구입니다.

 

 

밑의 자료는 초등학교 교과서에서 평균에 대한 설명을 나타내는 방법 중 한 예화입니다.

 

 

 

<출처 : 네이버 지식백과 >

 

학교 선생님이 우리 반 과목별 평균점수다.” 라며 평균= 집단의 대푯값이라는 식의 설명으로 시작하고 있습니다. 실제로 우리도 평균을 그런 뜻으로 많이 사용해 왔습니다.

 

지만 여기에 치명적인 단점이 있습니다. 그 단점을 제가 재밌는 한 가지 예화로 설명해 드리겠습니다.

 

 

 

<사진 원본 : http://ask.nate.com/qna/view.html?n=8100637 >

 

 

 

이 달동네의 평균 월급을 구하면

이 나왔습니다.

 

"달동네 주민의 평균 월급은 정말로 1,000만 원인가요?"

 

"네, 맞습니다."

 

평균 월급은 1,000만 원이 맞습니다. 하지만 평균 월급이 달동네라는 집단의 특징을 잘 나타내는 것일까요이 달동네 주민들의 소득 수준이 정말 1,000만 원이 맞을까요평균 월급이 1,000만 원이라고 해서 이 달동네 대부분 주민이 1,000만 원을 벌고 있나요?

 

 

당연히 아닙니다. 즉, 평균이라고 해서 '무조건' 어느 집단의 중간쯤 되는 대표라고 생각하시는 것은 옳지 않다는 것입니다.

 

 

 

위 예화처럼 평균은 모든 자료의 값을 사용하기 때문에 극단적으로 크거나, 극단적으로 작은 값 즉, 이상점(outlier)이 나오게 되면 모든 자료의 균형은 깨지게 되고 우리가 알고자 하는 평균으로서의 대표 값의 의미는 사라지게 됩니다.

 

 

 

 

 

 

<원본 출처 : http://ask.nate.com/qna/view.html?n=6275345>

 

 

우리는 집단의 중심 알고자 할 때 치명적인 약점을 가진 평균 말고 다른 어떤 것들을 사용할 수 있을까요?

 

 

 

#  자료 중심의 측도

 

중앙값(Median)

 

 

 

<출처 : 이훈영,『일반통계학』(도서출판 청람 2013), p74

 

 

앙값은 전체 자료 값들을 오름차순 정렬하였을 경우 중앙에 위치한 값을 뜻합니다. 자료의 개수가 홀수이냐 짝수이냐의 따라서 구하는 방법도 달라집니다. 중앙값의 특징은 자료들의 수치를 전부 다 담고 있지는 않지만, 자료들의 중간을 가장 잘 나타내줍니다. 또한, 극단적인 값들의 영향을 받지 않기 때문에 평균이 극단적인 값들로 인해 대푯값으로 쓰일 수 없을 때 자료의 대푯값으로 쓰입니다.


 

최빈값(Mode)

 

 

 

빈값은 자료 값들의 빈도(출현횟수)를 구하였을 때, 가장 높은 값을 말합니다. 위의 사진에서 보신 것처럼 24명의 과일 선호도를 구했습니다. 이때의 최빈값으로는 10명의 선택을 받는 수박이 최빈값이 됩니다. 이렇듯 많은 사람이 선택한 값이거나 속한 자료가 그 집단의 대푯값이 되기도 합니다. 평균과 중앙값과 더불어 최빈값은 자료의 대푯값으로 주로 쓰이는 개념입니다.

 


절사평균(Trimmed Mean)

 

 

 

 

사평균은 평균의 단점을 보완하기 위해 만들어진 평균입니다. 중앙값과 평균을 혼합하여 계산하는 방식으로, 알고자 하는 '집단의 모든 자료를 오름차순으로 정렬한 뒤 상위 α % 와 하위 α % 를 제외한 나머지 자료들의 평균'입니다. 평균의 단점인 이상 점(outlier)으로 인한 왜곡현상을 막으며 더욱 정확한 자료 중심의 측도라 할 수 있습니다. 하지만 α 어느 정도까지 할 것인지에 따른 의견차이로 인해 자주 쓰이지는 않습니다.

 

 

#  정리

 

<출처 : http://www.datanews.co.kr/site/datanews/Print.asp?aID=20090128155538060>

 

 

보시는 그림이 지금껏 제가 해왔던 이야기의 결론 입니다. 그렇습니다. 평균이 아무리 높아도 그 구성원이 모두가 높은 것이 아닐 수가 있습니다. 극단적인 값들로 인해 극단적으로 중심이 변하게 되는 평균은 '무조건' 집단의 대푯값이 될 수 없습니다. 즉, 중앙값최빈값을 고려해야만 집단의 중심을 알아볼 수 있습니다.


 

이번 고용노동부의 발표에 따른 대부분 네티즌의 댓글처럼 평균이 전하는 표면적인 수치만 보고 결과를 잘못 해석하며 잘못된 판단하는 것이 아니라, 수치 이면의 내용까지 꿰뚫어 볼 줄 아는 멋있는 통통이 독자 여러분이 되길 바랍니다! 아자! 아자! 화이팅! 



 ※ 본 글은 '통계청블로그기자단'의 기사로 통계청의 공식입장과 관계가 없습니다



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  • BlogIcon 계란과밥상 2014.04.16 03:38 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    좋은 자료 잘 봤습니다. 앞으로도 좋은 활동 부탁드려요

  • BlogIcon 삐리빠라뿌 2014.04.16 08:46 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    좋은 글 감사합니다!

  • BlogIcon 삐리빠라뿌 2014.04.16 08:46 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    좋은 글 감사합니다!

  • hyera55 2014.04.18 11:48 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    머리에 쏙속 들어오네요!

  • hyera55 2014.04.18 11:48 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    머리에 쏙속 들어오네요!

  • 2014.04.18 11:48 ADDR EDIT/DEL REPLY

    비밀댓글입니다

  • BlogIcon 이성화 2015.06.11 17:03 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    그래서 최빈값을 고려한 월급의 대표값은 어느 정도 입니까? 글을 쓰다 말았네요

  • 통계조사중인고딩 2015.06.14 21:44 신고 ADDR EDIT/DEL REPLY

    이성화님한테 동의.. 님이나 님친구들이나 네티즌들의 예시만 들어서 '대한민국 월급 평균이 상황을 대표하지 못한다'라고 진술하기에는 무리가 있는 것 아닌가요? 600명이 그렇게 많은 숫자도 아니고..

[2012년 한국 사회를 돌아본다!]


통계청은 통계청 및 각 통계작성기관에서 만든 통계자료를 재분류․가공하여 1979년 이후부터 매년 「한국의 사회지표」를 작성해오고 있습니다. 우리나라의 사회상을 종합적으로 살펴볼 수 있는 좋은 보고서죠^_^ 

오늘은 통통이가 2012년 각종 사회지표 중 몇 가지를 소개해 드리고자 합니다. 지금부터 Go Go~^0^/


【 총인구와 인구성장률 】

 자료 : 통계청,「장래인구추계」2011.12.,「2012 출생․사망 통계」보도자료 2013. 2.


우리나라 총인구는 1984년 4천만명을 넘어서 2012년에 5천만명을 돌파했죠:) 하지만 인구성장률은 전반적으로는 하락세를 보이고 있습니다. 전망컨데 2030년까지 성장을 지속한 후, 2031년부터 마이너스 성장을 시작하여 2040년에는 -0.4% 수준이 될 것으로 보여요.


인구성장 구성요인이라 할 수 있는 총 출생아 수는 2012년 기준으로 48만 4천명이며 사망자 수는 26만 7천명으로 자연증가율은 전년과 유사한 4.3명 수준입니다. 자연증가율이 뭐냐고요? 자연증가율은 인구 1천명당 자연증가수를 말한답니다^^


【 연령계층별 인구 구성비 및 노년부양비 】

통계청,「장래인구추계」2011.12.,「생명표」각년도


인구를 알아본 김에 연령계층별 인구 구성비를 한 번 살펴보기로 하겠습니다. 우리나라의 65세 이상 고령인구의 비중은 1980년 3.8%에 불과하였으나, 2030년은 24.3%로 50년간 20.5%p 증가할 것으로 전망되고 있어요. 도표를 보시면 65세 이상 고령인구의 비중이 지속적으로 증가할 것이라는 걸 쉽게 알 수 있습니다.


노년부양비라는 단어를 들어보셨나요? 노년부양비는 부양하는 돈이 얼마나 드느냐가 아니라^^;; 15~64세의 생산가능인구 100명에 대한 65세 이상 인구의 비를 뜻해요~! 2040년 노년부양비는 57.2로 예상되고 있는데 이건 생산가능인구 1.7명이 노인 1명을 부양한다는 의미입니다.


그리고 보너스로 알려드립니다! 우리나라 인구의 기대수명이 65.7년이던 1980년은 평균연령이 25.9세로 청년층이었으나, 2011년은 기대수명이 81.2년으로 늘어나면서 평균연령도 38.4세로 높아졌어요. 그래서 2040년 우리나라 인구의 평균연령은 49.7세가 될 전망입니다.



【 흡연율, 음주율 및 비만율 】

자료 : 질병관리본부,「국민건강통계」각년도 


흡연과 음주, 그리고 비만은 항상 친구처럼 같이 다니곤 합니다. 그래서 한 번에 소개를 해드릴게요^^ 2011년 흡연인구 비율은 19세 이상 인구의 26.3%로 전년(26.9%)에 비해 0.6%p 감소하였는데, 이는 남자 흡연율의 감소에 따른 것입니다.

2011년 고위험 음주율은 19세 이상 인구의 17.6%로 전년과 동일한 수준이지만 성별로 보면 남자는 전년에 비해 증가한 반면, 여자는 감소하였답니다.


다른 나라에 비하면 비만인 사람을 찾기 힘든 우리나라지만 비만인구는 증가했답니다. 2011년 비만인구 비율은 19세 이상 인구의 31.9%로 전년(31.4%)에 비해 0.5%p 증가하였는데, 이는 여자 비만인구의 증가에 기인한 것이에요.



【 학생 1인당월평균 사교육비  및 사교육 참여율 】

 자료 : 통계청,「사교육비조사보고서」각년도 


대한민국 부모님들의 걱정과 부담 중 절대 빠질 수 없는 것이 바로 이 사교육 문제겠지요? 2012년 초․중․고교 학생 1인당 월평균 사교육비는 23만 6천원으로 전년(24만원)대비 1.7% 감소했습니다. 도표를 보면 아시겠지만 2009년 이후로 사교육비는 감소추세에 있음을 확인하실 수 있어요. 그나마 다행이라고 생각됩니다:D 사교육 참여율 역시 69.4%로 지속적 감소를 보이고 있습니다.  


【 임금근로자의 근로시간, 근속연수 및 월평균임금액 】

 자료 : 고용노동부,「고용형태별근로실태조사보고서」각년도


일을 해서 먹고 사는 문제는 항상 우리의 관심사입니다. 우리나라 근로자들은 얼마나 일을 하고 얼마나 벌었을까요? 2012년 현재 월근로시간은 182.3시간으로 2000년(208.1시간)에 비해 25.8시간이 감소한 것으로 나타났습니다. 평균 근속연수는 6.2년으로 2000년(5.6년)에 비해 0.6년이 길어진 것으로 나타났지요. 근로의 질이 전반적으로 상승되었다는 의미로 받아들여도 되는 걸까요^^?

월평균임금은 300만원으로 2000년(164만원)에 비해 2배가량 증가한 것으로 나타났습니다. 물가상승을 고려해야겠지만 지속적인 임금상승은 맞는 것 같아요~ 하지만 성별로 보면, 여성임금(220만원)은 남성임금(340만원)에 비해 64.7% 수준으로 아직 격차가 존재한답니다.


통통이와 함께 2012년 한국 사회 정리! 조금은 도움이 되셨나요~? 좀 더 다양하고 자세한 자료는 통계청 홈페이지(http://bit.ly/16ys2EW)에서 확인하실 수 있습니다! 

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사진출처 : 경기도 블로그

[국가유공자 간단 통계]


며칠 전 6월 6일은 제58회 현충일이었습니다. 매년 하는 뜻 깊은 행사이지만 나이 어린 학생들에게는 단지 쉬는 날로 기억되기도 할 것 같아요. 우리나라를 지키기 위해 목숨을 아끼지 않고 싸워왔거나 남다른 희생정신으로 귀감이 되는 분들을 위해, 우리나라는 국가유공자 제도를 갖추고 있습니다. 지금부터 국가유공자들은 어떤 분들인지, 그리고 간단한 통계도 함께 소개하고자 합니다:)


 

국가유공자는 대상구분별 성격에 따라 평균연령이 각자 다릅니다. 하지만 국가를 위해 헌신한 공로를 인정받은 이 분들의 전체 평균 연령 2012년 기준으로 71세입니다. 높다면 높고 낮다면 낮은 나이라고 보이는데요 그 전까지는 60대 중반 정도였습니다만 2011년부터 국가유공자 기타 대상에 월남참전 유공자들이 포함되어 그 평균 연령이 전년에 비해 7세 증가했고, 이것이 전체 평균연령이 증가하는 주요 원인이 되었습니다.



이제 국가유공자별 평균 연령을 알아볼까요? 우선 이 분들을 분류하는 호칭의 정의부터 정리를 해야 할 것 같네요^^ 


애국지사는 일제의 국권침탈 전후로부터 1945년 8월 14일까지 국내외에서 일제의 국권침탈을 반대하거나 독립운동을 하기 위하여 항거한 공로로 건국훈장·건국포장 또는 대통령표창을 받은 분들입니다. 나라를 빼앗긴 상황에서 독립운동을 한다는 것, 정말 대단한 용기가 없었다면 불가능했을 거라는 생각이 들어요! 오래된 역사이니 만큼 이 분들의 평균 연령 역시 89세로 상당히 높습니다.  


순국선열 및 애국지사 유족은 일제의 국권침탈 전후로부터 1945년 8월 14일 까지 국내외에서 일제의 국권침탈을 반대하거나 독립운동을 하기 위하여 항거하다가 그 항거로 순국한 자 및 애국지사의 유족입니다. 이분들의 평균 연령은 74세로 작년에 비해 살짝 증가했습니다. 

 

전·공상 군경은 조금 생소하기도 합니다만 설명을 들으면 아~ 하고 아실 거에요:) 이 분들은 군인 또는 경찰공무원으로 전투 또는 이에 준하는 직무수행 및 교육훈련 중 상이를 입고 전역 또는 퇴직한 분들을 말합니다. 상대적으로 어린 편에 속하는 63세가 평균 연령입니다. 



군경유족은 군인 및 경찰공무원으로 전투 또는 교육 등 직무수행 중 사상을 입은 분들의 유족 중 배우자 · 자녀 · 부모를 말하며, 평균 연령은 69세입니다. 또한 무공·보국수훈자는 무공훈장(태극·을지·충무·화랑·인헌)과 보국훈장(통일장·국선장·천수장·삼일장·광복장)을 받은 분을 지칭하는데요 이 분들의 평균 연령은 71세랍니다. 2010년에 잠깐 연령이 올라갔다가 다시 하락했는데...이유는 잘 모르겠군요^^;;


이 밖에도 4.19혁명희생·공로자, 공상·순직공무원, 6.18자유 상이자, 지원공상·순직군경 및 공무원, 6.25참전유공자, 월남참전유공자(2011년부터) 들을 국가유공자로 지정해놓고 있습니다. 이들의 평균 연령은 2012년 기준 73세인데요 2011년 월남참전유공자가 포함되면서 급격히 평균 연령이 증가했습니다.


이제까지 통통이가 우리나라의 국가유공자를 간략하게 소개하고 관련 통계도 소개해드렸습니다. 꽤나 오래 전 역사인 것처럼 느껴짐에도 현재까지 존재하고 계시는 국가유공자들! 이 분들 덕분에 대한민국이 존재한다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 감사의 마음을 담아 앞으로도 건강하게 삶을 이어가시기를 기원해봅니다^_^


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따스한 봄바람이 살랑살랑 불어오기 시작합니다.  이럴때면 식사 후 찾아오는 식곤증, 햇살이 비치는 폭신한 잔디에 누웠을 때의 그 포근함이 졸린 기운을 주기도 합니다. 이럴때 잠깐이지만 푹 자고 나면 몸도 개운하고 정신적인 스트레스까지 풀리는 기분이예요:) 


이렇듯 잠은 인간의 기본적인 욕구이면서 활력을 다시 얻게 만드는 최고의 휴식 방법입니다. 하지만 우리는 충분하게 잠을 자고 있을까요? 오늘은 통통이가 우리나라 사람들의 평균 수면시간에 대해 알아볼까 해요! 이 글을 읽다가 졸리지 않게 간략하게 설명하겠습니다^_^ 


연령별 평균 수면/낮잠 시간


2009년 기준, 한국 사람들은 낮잠이나 졸음을 포함하여 평균 7시간 50분동안 잠을 잔다고 합니다. 연령별로 보면 10대가 평균적으로 8시간 01분을 잔다고 합니다. 대신에 낮잠은 제일 적은 10분에 불과하네요. 연령이 높아질수록 수면시간은 줄어들고 낮잠 시간은 증가하는 것을 알 수 있어요. 어떠세요? 여러분의 상황과 비슷한가요?



여유롭게 늦잠을 즐길 수 있는 주말! 그렇다면 평일과 주말에는 수면시간에 차이가 있을까요? 조사에 따르면 주말에 수면시간이 크게 증가하는 것으로 나타났어요. 평일에는 출근이나 등교 때문에 일찍 일어나지만 주말에는 늦잠을 자야겠다(!)라는 휴식 욕구가 강해지는 것 같습니다. 특히 평일과 일요일의 차이는 1시간이나 차이나네요. 주말에 즐기는 늦잠은 꿀맛이죠^^


연령별 주말 평균 수면시간


주말 수면시간을 연령별로 살펴보니 10대가 주말에 잠을 가장 많이 자는 군요. 주말에도 역시 연령대가 높아질수록 수면시간이 적어지는 것을 알수 있습니다. 또한 10대와 50대의 일요일 수면시간은 1시간이 넘게 차이가 나는군요. 주말에도 학업에 매진하느라 바쁜 10대들에게 일요일의 수면은 그야말로 양보할 수 없는 것일지도 모르겠어요^^


조사결과에 따르면 한국인들의 수면시간은 그리 낮지 않은 것으로 판단되지만 7시간을 자도 피곤하고 8시간을 자도 피곤하고...참 이상해요^^; 하지만 수면의 절대시간도 중요하지만 잠의 질 역시 피로회복에 중요한 법! 그래서 통통이가 숙면을 취하는 방법을 소개해 드립니다.



1. 규칙적인 수면 습관

잠에 드는 시간도 일정하게, 일어나는 시간도 일정하게 유지하는 것이 잠의 질을 높이고 편안한 수면생활을 만든답니다. 우리 몸은 약간의 변화에도 리듬이 흐트러지면 집중하기가 힘들다고 해요. 휴식을 위한 잠 역시 그러하다고 합니다.


2. 적절한 타이밍에 짧은 낮잠

식후에 살짝 자는 잠은 정말이지 꿀맛이죠! 이렇듯 적절한 낮잠은 몸에 활력을 다시 불어넣고 밤에도 숙면을 취할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 너무 오래 주무시면 안돼요! 30분 이상으로 낮잠을 주무시면 오히려 밤에 잠들기가 어렵다고 해요:)


3. 잠자리에서는 잠만 자라

장소에 따라 하는 일이 정해져 있으면 집중이 잘되는 효과가 있습니다. 집에서는 회사 일이나 공부가 잘 안되는 이유는 거기에 있지요^_^ 잠자리 역시 마찬가지입니다. 잠을 자는 장소에서는 잠만 자야 숙면을 취하기 쉽습니다. 요즘 스마트폰으로 자기 전까지 웹서핑을 하다가 주무시는 분들이 계신데요~ 수면에 아주 좋지 않은 습관이예요!


이제까지 통통이와 잠에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 잠은 육체적 휴식을 가져다주기도 하지만 스트레스, 고민, 슬픔 등을 해소하는 최고의 치료제이기도 합니다. 돈키호테로 유명한 세르반테스는 ‘수면은 피로한 마음의 가장 좋은 약이다.’라고 말했답니다. 부디 편안하게 주무시고 건강과 몸과 마음을 유지하세요^.^ 



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