유학, 책, 여행 - 기록

오늘은 생산적인 일이라고는 하나도 못 했다.

다 써둔 leadership program application을 써서 보냈고 전화를 한 통 했다.

아, 한국 여성의 전화에서 주최한 기자회견도 보았다.

그래도 아무 것도 안 하진 않았네.

책장에서 책 '김지은입니다'를 꺼내 탁자위에 올려 두었다.

조금씩 다시 읽었다.

"얼굴을 꼭 드러냈어야 했어요?" 라는 꼭지가 있다.

현상황과 겹쳐 성폭력 사건의 지랄맞음이 그대로 드러난다.

좀 전 기자회견에서는 고소인에게 "왜 얼굴을 안까냐"는 말이 실시간 댓글창을 뒤덮었으니까.

그렇지만 곧 피해자와 연대합니다, 라는 문구들이 그 위를 덮는 모습도 볼 수 있었다.

좀 있다 엄마가 전화가 왔다.

엄마도 김지은씨 생각을 내내 하게 된다고,

이번 미투 사건의 고소인을 비롯해서

어쩌면 그렇게 용기 있는 결정을 할 수 있었을지.

이번 생존자는 <김지은입니다> 책을 읽었을지,

우리가 그녀들에게 큰 빚을 지고 있다고 말했다.

본인도 그 책을 사서 읽어야 겠다며,

후원을 하고 싶고 어떻게 도울 수 있는 거냐고 물었다.

내가 하는 생각을 똑같이 하는 엄마가 신기했다.

그렇지만 너무 감격해 하는 것처럼 보이지는 않게(ㅋㅋㅋ)

"그래서 우리가 책 많이 사서 그 분께 인세가 가길 바라고 그러지." 라고 말했다.

괜히 눈물이 난다.

재작년쯤 엄마는

여성주의와 성폭력에 대해 이야기 하며

숨막혀 하고 미쳐버릴 것 같다는 나에게

나에게 도대체 무슨 일이 있었던거냐고,

왜 그렇게 절망적으로 생각하냐고, 답답해 했다.

그런 이야기들을 듣는 나는 더 숨이 막혔다.

2년이 지난 지금,

공기가 많이 변했다는 것을 느끼지만

여전히 절망적인 부분이 많고

바꾸어야 할 길들도 멀다.

그래도 나아질거라는 믿음을 가지고

계속 내가 할 일들 하면 되는 거겠지.

마치 댓글창 같다.

지랄 맞은 일들이 많지만

곧 뒤덮히는 연대들.

그래서 나갈 수 있을거란 희망들.

지치지 말고,

오래 건강하게,

이 가좆장제를 같이 부시자. 친구들아.

나이가 든 다는 것은 좋은 거다.

요즘 젊은 친구들은 서른살이 되면, 혹은 스물 후반 특정 나이가 되면 죽고싶다는 말도 곧잘 한다던데

(실제로 7살 어린 내 친한 동생도 그런 말을 종종 하고)

나는 나이가 들어서 아주 좋다.

스무살 초반에 만났던 언니들이 그렇게 말했고,

그후로 만났던 많은 '나이 든' (그래 봤자 고작 7-8살 많겠지만) 사람들이 그랬다.

그런 사람들을 볼 수 있었던 게 운이 좋았던 것일 수도.

아무튼 이십대 초반에는 뭐든 많이 경험해 보고 싶다고,

내가 직접 경험하지 않은 것들은 내 것이 아니라고 생각해서

지독한 경험주의자라고 생각했다.

삼십대 초반인 지금 약간은 다르지만,

여전히 경험해 본 것들이 있어서 (그것이 비단 여행이나 삶이 아니라도) 

그를 통해 머리로만 아는 것이 아니라 삶으로 아는 문장들 때문에

경험주의자가 된다.

특히 관계에 있어서도 이 전의 경험들이 겹겹하게 쌓이면서

나와 잘 맞는 사람

나와 맞지 않는 사람

특히 맞지 않는 사람과의 거리 유지가 얼마나 중요한지를 알게 되었다.

한번 헤어지기로 결심한 사람은

다시 만나도 똑같은 이유로 연락을 끊게 된 다는 것을 경험으로 배웠고

과거에 힘들었던 관계들도

그 때 참 다들 힘든 시기와 상황에 있었구나

조금은 이해를 할 수 있게 되었다.

좋은 관계의 사람이

마냥 항상 완벽하게 맞을 수 없고

그래서 거리를 두는 것이 서로에게 편하다는 것도 안다.

그렇게 돌아보다 보면,

그 시절의 나는 참 어리고 서툴렀구나.

그런 생각들이 들고

여전히 미숙하고 서툰 나의 울퉁불퉁한 표면들을 생각하게 된다.

결국 내가 '드디어' 성인이 되었다고 느끼는 날이 올까 싶기도 하다.

장마철이다.

집에 있을 수 있으니 좋다. 비가 시원하게 내렸으면.

참고 블로그: https://blog.naver.com/bluett2/150156751224

유용하게 잘 정리해 주셔서 다음번에 사용하기 위해 복사해둠!

1. 선형회귀분석의 기본원리

  1) 독립변수와 종속변수가 모두 양적자료임이 원칙

     - 독립변수가 질적자료인 경우 더미코딩기법으로 사용가능

     - 종속변수가 질적자료일 경우 로지스틱 회귀분석 사용

  2) 종속변수는 1개로 한정

  3) 단순회귀(양적 독립변수 1개), 중다회귀 (양적 독립변수 2개 이상)로 구분

  4) 수리적 모형 (독립변수가 X가 여러 개인 중다회귀 수식)

     Y = a + b1X1 + b2X2 + … + biXi + e

     Y = 종속변수

      a = 절편 (독립변수 X가 0일 때 종속변수 Y의 값)

      b = 기울기, 회귀계수(X가 Y에 미치는 영향, X가 1단위 증가할 때 Y의 증가분)

      e = 오차

2. 중다회귀분석의 회귀진단

   1) 사례수가 독립변수 개수의 최소 20배 이상은 되어야 함 (다다익선)

   2) 독립변수와 종속변수의 상관은 높고, 독립변수들 간의 상관은 낮을수록 좋음

   3) 다중공선성(multicolinearity)

         (1) 독립변수들간에 거의 완벽한 선형관계 (+- 0.8이상)가 존재하는 것

         (2) 공차(허용값), VIF(분산팽창인수), 독립변수들간 상관 등으로 진단

         (3) 다중공선성이 없으면 공차와 VIF는 1에 근접하고, 상관은 낮은 값을 보임

         (4) 다중공선성이 존재하면 공차는 0에 가가까워지고 VIF는 10 이상을 보임

         (5) 다중공선성이 존재하는 경우, 선형관계가 있는 독립변수들 중에서 하나만 사용하거나 통합해서 하나만 사용해야 함. (상관관계가 낮고, 공차와 VIF가 1에 근접해야 선형회귀분석이 유효함)

    4) 이상점(outlier)

         (1) 다른 사례들과 달리 특이한 위치에 놓여있는 사례, 이상점 때문에 회귀계수가 실제와 다르게 추정될 수 있음

         (2) Cook의 거리로 진단: 사례 하나가 제거되었을 때 b의 변화를 표준화하는 통계량으로서, 일반적으로 0에 가까우면 좋으며 1보다 크면 확실한 이상점으로 판단

         (3) 이상점이 발견되면, 연구자의 판단에 따라 해당 사례를 제외하거나, 그대로 포함 혹은 자료 전체 변환 가능

3.기본 가정 및 분석

    1) 분석 - 회귀분석 - 선형

          (1) 종속변수와 독립변수를 해당창으로 이동

          (2) <통계량> : 기술통계와 공선성 진단 선택 + 추정값, 모형 적합

          (3) <저장> : 거리 - Cook의 거리

    2) 결과 확인

          (1) 다중공선성: 공차와 VIF가 1에 근접하는지 확인, 상관이 낮은지 확인

          (2) 이상점: Cook의 거리가 0에 근접하는지 확인

                    - 이상점이 발견될 경우, 연구자 판단으로 데이터를 제외할 수 있음

                        (제외하는 방법: 데이터 - 케이스 선택 - 조건만족 케이스 - 조건: 명령문)

    3) 분석 변수간 Pearson 적률상관계수

               분석 - 상관분석 - 이변량상관계수

    4) Cook의 거리에 의한 데이터를 제외한 경우 - 재분석 < 1)번을 재시행 >

           데이터를 그대로 사용할 경우 - 이미 분석한 것을 토대로 결과 및 해석 도출