챗GPT 통계분석의 한계와 정밀회귀 GPT의 해법

 

 챗GPT의 통계분석, 정말 믿어도 될까?

챗GPT는 질문에 답하고, 글을 요약하거나 데이터를 분석하는 데까지 활용되는 도구다. 통계분석 기능은 자연어로 회귀모형을 만들고, 논문 형식에 맞는 결과 해석까지 제공한다는 점에서 많은 사용자의 흥미를 끌고 있다. 연구자가 복잡한 통계 기법을 몰라도 “회귀분석을 해줘”라는 명령 하나로 분석을 수행할 수 있기 때문이다.

그러나 그만큼 주의가 필요하다. 최근 학술발표에 따르면, 챗GPT는 통계적으로 정교한 연산을 수행할 수 있으나, 연구자의 지시가 모호하거나 잘못될 경우 그 오류를 스스로 바로잡는 데에는 한계가 존재한다

 

조성겸, 김성중, 백석원. "ChatGPT 데이터 분석의 신뢰성: 지시문과 통계적 타당성의 조화", 한국조사연구학회 2025 춘계학술대

회 발표논문.

 

예컨대 “회귀 가정을 확인해줘”라는 요청에 일부 가정을 생략하거나, “무응답을 처리해줘”라는 지시에 사용자 정의 결측값을 반영하지 않는 사례가 있다. 지시가 충분히 명확하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있다는 점이 핵심이다

 

해법: 정밀회귀 GPT (Precision Regression, PSM GPT)의 등장

이러한 문제 제기는 ANPOR(아시아여론조사학회) 내 여러 회원들 사이에서도 제기되어 왔다. 이에 따라 학회는 통계분석 과정에서 연구자의 지시가 다소 불완전하더라도 일정 수준 이상의 정확성과 해석력을 확보할 수 있는 도구가 필요하다는 인식 하에 ‘정밀회귀 GPT’를 설계하였다. 이 GPT는 다음의 세 가지 원칙을 따른다:

• 단순함: 불필요하게 복잡한 모형을 피하고 핵심 변수에 집중
• 해석 가능성: 결과가 실제 현상과 연결될 수 있도록 설계
• 통계적 타당성: 분석 가정과 절차를 일관되게 검토

정밀회귀 GPT는 다음의 5단계 분석 흐름을 따른다:

1. 사전 점검 (Pre-check)
   • 결측치, 이상값, 변수 분포, 다중공선성 등을 사전 진단
2. 변수 변환 (Variable Transformation)
   • 로그 또는 제곱근 변환 등 필요 시 적용하되 해석 가능성을 유지
3. 모형 설정 (Model Setup)
   • 최소한의 변수로 구성된 단순 모델 지향, 불필요한 교호항 제거
4. 가정 점검 (Assumption Diagnostics)
   • 선형성, 정규성, 등분산성, 다중공선성 여부를 진단하고 조정
5. 결과 해석 (Interpretation)
   • 표준화 계수(β), 유의확률(p), 신뢰구간 등을 실용 언어로 해석

이 절차는 ANPOR의 분석 권고 기준에 따라 설계되었으며, 사용자가 명시하지 않더라도 핵심 회귀 절차가 빠짐없이 수행되도록 구성되어 있다

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정밀회귀 GPT가 유용한 상황

정밀회귀 GPT는 다음과 같은 환경에서 특히 효과적이다:

• 사회조사, 정책평가, 마케팅 등에서 인과관계를 파악해야 할 때
• 변수가 많고 해석이 어려운 복잡한 데이터셋을 다룰 때
• 빠르면서도 신뢰할 수 있는 분석이 요구될 때 

‘단순하지만 충분히 강력한’ 회귀분석을 구현하는 이 도구는 비전문가와 전문가 모두에게 유용하다.

AI가 분석을 자동화하는 시대에도 통계의 기본 원칙은 따라야 하기 때문이다.  정밀회귀 GPT는 자동화의 효율성과 통계 전문가의 기준을 결합한 도구로, 챗GPT의 구조적 한계를 보완하도록 설계되었다.

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사용법

정밀회귀 GPT는 오픈AI 챗GPT의 ‘지피티 탐색(GPTs Explore)’ 기능에서 “정밀회귀”, “Precision Regression”, “anpor korea”, “PSM GPT” 등의 키워드로 검색해 바로 사용할 수 있다.

기본적인 사용법은 일반 GPT와 동일하지만, 정밀회귀 GPT는 사용자 지시가 불완전하더라도 회귀분석의 모든 절차를 자동으로 수행하도록 설계되어 있다.  참고로, ANPOR는 성향점수매칭을 위한 PSM GPT도 함께 개발해 제공하고 있다.