1911년, 유니버시티 칼리지 런던의 한 강의실에서 칼 피어슨은 생물측정학이라는 새로운 과학을 가르치고 있었다. 키와 몸무게, 두개골 길이 같은 생물학적 변이를 숫자로 환원하고 그 분포를 곡선으로 그려내는 작업이었다. 같은 시기, 케임브리지를 갓 졸업한 젊은 로널드 피셔는 피어슨의 방법에 깊이 매료되어 있었다. 그러나 두 사람의 관계는 존경에서 출발해 공개적인 결투로 끝났다. 통계학이라는 학문 전체의 기틀이 그 다툼 속에서 다시 짜였다.
피어슨은 통계를 과학적 추론의 보편적 언어로 세우려 한 창시자였고, 피셔는 그 언어의 문법 자체를 다시 써야 한다고 믿은 혁신가였다. 그리고 두 사람 사이, 폴란드에서 건너온 예르지 네이만은 제3의 길을 열었다 — 가설을 검증하는 행위를 장기적으로 반복되는 의사결정의 절차로 재정의한 것이다. 세 사람이 쌓아 올린 세 개의 층은 오늘날 우리가 신약의 효과를 판단하고, 여론조사의 오차범위를 읽고, 데이터로 세상을 설명하는 모든 방식의 밑바닥에 깔려 있다.
세 사람의 궤적
칼 피어슨 (1857–1936) · 영국 런던 출신 · 생물측정학의 창시자 — 카이제곱 검정과 상관계수로 통계학을 과학의 언어로 세운 선구자
로널드 피셔 (1890–1962) · 영국 런던 출신 · 현대 통계학의 설계자 — 분산분석과 최대우도법으로 실험과학의 방법을 다시 세운 혁신가
예르지 네이만 (1894–1981) · 폴란드 베우제츠 출신 · 가설검정 이론의 공동 창시자 — 신뢰구간과 의사결정 틀로 통계적 추론을 재정의한 수학자
피어슨 — 변이를 측정하는 과학을 세우다
1857–1936
칼 피어슨은 원래 수리물리학과 법학을 공부했지만, 다윈의 사촌 프랜시스 골턴이 개척한 생물측정학에 매료되며 진로를 바꾸었다. 골턴이 처음 관찰한 “평균으로의 회귀” 현상을 피어슨은 엄밀한 수학으로 정식화했다. 두 변수가 함께 변하는 정도를 하나의 숫자로 압축하는 상관계수(correlation coefficient)는 오늘날에도 그의 이름이 거의 언급되지 않을 만큼 통계학의 기본 어휘가 되었다.
1900년 그는 또 하나의 발명품을 세상에 내놓았다. 관찰된 데이터가 특정한 이론적 분포를 따르는지 검증하는 카이제곱 검정(chi-squared test)이었다. 이 검정은 유전학자가 멘델의 법칙을 확인하거나, 여론조사 기관이 응답 분포의 편향을 점검하는 등 지금도 가장 널리 쓰이는 통계 도구 가운데 하나로 남아 있다. 피어슨은 생물측정학 연구소를 세우고 《바이오메트리카》라는 학술지를 창간하며, 통계학을 독립된 학문 분야로 조직한 최초의 인물이 되었다.
“통계학의 문법을 모르는 과학자는 미래의 문맹자가 될 것이다.”
— 칼 피어슨, 『과학의 문법』
그러나 피어슨에게는 맹점이 있었다. 그는 자신이 만든 곡선 체계와 적합도 검정이 거의 모든 생물학적 변이를 설명할 수 있다고 믿었고, 그 믿음을 지키는 데 있어 완고했다. 그가 세운 생물측정학 학파는 이후 젊은 피셔가 던진 질문들 앞에서 가장 격렬하게 저항한 바로 그 진영이 되었다.
피셔 — 작은 농장에서 시작된 혁명
1890–1962
로널드 피셔는 1919년, 영국 하펜던의 로담스테드 농업연구소에 통계학자로 부임했다. 수십 년에 걸쳐 쌓인 비료 실험 데이터 더미를 정리하는 자리였다. 바로 이 흙투성이 실험 기록 속에서 그는 현대 통계학의 핵심 도구들을 하나씩 발명했다. 변동의 원인을 여러 항목 으로 쪼개어 비교하는 분산분석(ANOVA), 적은 관측값으로도 처리 효과를 비교할 수 있게 한 소표본 이론, 그리고 실험 설계 자체에 무작위 배치와 반복을 심어 넣는 원칙들이었다.
피셔는 또한 추정량이 얼마나 많은 정보를 데이터에서 뽑아내는지를 측정하는 최대우도법(maximum likelihood)을 정립했다. 이는 단순한 계산 기법이 아니라, “주어진 데이터 아래 어떤 모수가 가장 그럴듯한가”라는 질문 자체를 수학적으로 번역하는 틀이었다. 1925년 출간된 『연구자를 위한 통계적 방법』은 수십 년간 전 세계 실험실의 책상 위에 놓인 실무 지침서가 되었다.
“실험을 마친 뒤 통계학자를 부르는 것은, 종종 그에게 부검을 부탁하는 것과 다름없다. 그는 실험이 왜 죽었는지 말해줄 수 있을 뿐이다.”
— 로널드 피셔
피셔는 1922년 피어슨의 카이제곱 검정에서 자유도 계산의 오류를 발견해 논문으로 지적했다. 피어슨은 이를 인정하지 않고 자신이 편집하던 《바이오메트리카》에 피셔의 반박을 싣는 것조차 거부했다. 두 사람은 이후 20년 가까이 서로의 이름을 직접 언급하지 않으면서 제자와 지지자들을 통해 대리전을 치렀다. 피셔가 유의성 검정을 “증거의 강도를 재는 저울”로 보았던 반면, 피어슨의 생물측정학파는 자신들이 세운 곡선 체계가 흔들리는 것을 받아들이지 못했다.
네이만 — 결투 사이에서 태어난 제3의 길
예르지 네이만은 공교롭게도 피어슨의 아들 이건 피어슨과 함께 연구하며 경력을 시작했다. 1933년 두 사람은 「통계적 가설의 검정을 위한 가장 효율적인 기준의 문제」라는 논문을 발표해, 피셔가 느슨하게 남겨둔 유의성 검정의 논리를 엄밀한 결정 이론 으로 재구성했다. 네이만-피어슨 이론은 가설을 “증거가 얼마나 강한가”로 판단하는 대신, 장기적으로 반복했을 때 오류를 얼마나 통제할 수 있는가 — 1종 오류와 2종 오류라는 틀로 — 판단하는 절차로 바꾸어 놓았다.
네이만은 여기서 멈추지 않고 신뢰구간(confidence interval)이라는 개념을 고안했다. 모수 자체가 확률적으로 움직인다고 말하는 대신, 반복되는 표본추출 절차가 참값을 포함할 확률을 장기적으로 보장한다는 식으로 추정의 불확실성을 표현한 것이다. 피셔는 이 전환을 격렬히 거부했다. 그는 네이만-피어슨 이론이 과학적 추론을 품질 관리 담당자의 수용/거부 절차로 전락시킨다고 비판했고, 네이만은 피셔의 유의성 검정이 반복 가능한 오류율의 보장 없이 직관에 의존한다고 되받았다. 두 거장의 공개 논쟁은 1930년대부터 수십 년간 학술지의 지면을 뜨겁게 달구었다.
“우리는 어떤 특정한 가설이 참인지 알 수 없다. 다만 그것을 받아들이거나 기각하는 우리의 행동 규칙이, 장기적으로 얼마나 자주 우리를 옳은 길로 이끄는지는 알 수 있다.”
— 예르지 네이만, 이건 피어슨과의 공동 논문에서
피어슨의 유산
- 상관계수 — 변수 간 관계의 수학화
- 카이제곱 검정 — 적합도를 재는 저울
- 생물측정학 — 통계학을 독립 학문으로 조직
피셔의 유산
- 분산분석(ANOVA) — 변동의 원인을 분해
- 최대우도법 — 데이터에서 정보를 추출
- 무작위 배치 — 실험 설계의 황금률
네이만의 유산
- 가설검정 이론 — 1종·2종 오류의 틀
- 신뢰구간 — 반복 절차로 본 불확실성
- 의사결정 이론 — 추론을 행동 규칙으로
세 개의 층, 하나의 건물
오늘날 임상시험에서 신약의 효과를 판정할 때, 연구자는 피셔가 설계한 무작위 대조 실험의 틀 안에서 데이터를 모으고, 네이만이 정의한 유의수준과 신뢰구간으로 결과를 보고하며, 그 통계량의 수학적 기초에는 피어슨이 세운 분포 이론이 여전히 흐르고 있다. 세 사람 중 누구도 다른 두 사람의 체계 전부를 받아들이지 않았지만, 역설적으로 오늘날 실무에서 쓰이는 통계적 추론은 세 사람의 유산이 뒤섞인 혼성물이다.
피어슨이 세운 측정의 과학 위에서, 피셔는 적은 데이터로도 결론에 이르는 효율적인 추론을 설계했고, 네이만은 그 추론이 반복되는 상황에서 얼마나 신뢰할 만한지 보장하는 절차로 다시 다듬었다. 세 사람 모두 같은 질문 앞에 섰다 — 불확실한 세계에서 숫자로 된 증거가 우리에게 무엇을 말해줄 수 있는가. 그 답이 서로 달랐기에, 오늘날 통계학은 하나의 목소리가 아니라 세 개의 층이 겹친 건물로 남아 있다.
곡선을 그린 사람, 실험을 설계한 사람, 오류를 통제한 사람 — 세 사람은 서로를 반박하면서도 서로 없이는 완성되지 않는 하나의 학문을 함께 지었다.