5호라 (210.♡.111.21)
2025년 8월 19일 PM 12:59
ai 관련 강의 듣다가..
한번 프롬프트 넣어서 나왔는데... (제미나이가 수고해주셨습니다. 땡큐 구글..)
역시나.. 관계 없는 걸로.. ㅋㅋㅋ
이런 수준 보고서도 몇출 문장 만들어서 몇분이면 뚝딱 나오는데..
당연히 연관 관계 없는거 알지만.. 실제 인력 투입해서 산출하려면.. 인건비에 비용 꽤 들겠지만...
간단하게 ai로 산출되는게..
점점 현실을 쫓아가기가 힘들어지네요..
전에는 좀 앞서 간다고 생각했는데... 이제... 점점... 뒤쳐지는 듯한.. ㅠㅠ
제20대 대통령 선거 윤석열 후보의 득표율과 지역별 범죄 발생 자료 간의 관계 분석 보고서: 사회경제적 요인을 중심으로 한 다중 회귀 분석
I. 서론
1.1 연구 배경 및 문제 제기
2022년 3월 9일 실시된 대한민국 제20대 대통령 선거는 77.1%의 높은 투표율을 기록하며 국민의 높은 정치 참여를 보여주었다.1 이 선거에서 윤석열 후보는 48.56%의 득표율로 당선되었으며, ‘법과 질서’를 강조하는 정치적 메시지가 주요 의제로 부상했다.1 이러한 맥락에서, 일부에서는 지역의 치안 상태를 나타내는 범죄 발생 현황이 유권자의 투표 행태에 영향을 미쳤을 것이라는 주장이 제기되었다.
그러나 복잡한 사회 현상을 다루는 분석은 단순한 통계적 연관성을 넘어선 깊이 있는 접근이 요구된다.2 두 변수 간의 통계적 상관관계가 존재하더라도, 이는 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 직접적으로 유발하는 인과관계를 의미하는 것은 아니다.4 통계학에서는 이러한 관계를 허위 상관관계(spurious relationship)라고 지칭하며, 이는 두 변수 모두에 영향을 미치는 제3의 혼란 변수(confounding variable)의 존재로 인해 발생할 수 있다.4 예를 들어, 여름철 아이스크림 판매량과 해변에서의 상어 공격 발생 건수 사이에는 강한 양의 상관관계가 나타나지만, 이는 두 현상 모두 '계절(여름)'이라는 공통 변수에 의해 영향을 받기 때문에 발생한다.2 마찬가지로, 지역별 범죄율과 특정 후보에 대한 득표율 역시 다른 사회경제적 또는 인구통계학적 요인에 의해 동시에 영향을 받을 수 있다.
본 보고서는 이러한 방법론적 한계를 극복하기 위해, 제20대 대선 결과와 지역별 범죄율 간의 관계를 단순 상관 분석(Correlation Analysis)에 그치지 않고, 다중 회귀 분석(Multiple Regression Analysis)이라는 보다 정교한 통계적 기법을 사용하여 심층적으로 탐색한다.6
1.2 연구 목적 및 보고서 구성
본 연구의 핵심 목적은 제20대 대선에서 윤석열 후보의 지역별 득표율과 지역별 범죄율 간에 통계적으로 유의미한 관계가 있는지, 그리고 만약 존재한다면 그 관계가 다른 사회경제적 및 인구통계학적 변수들을 통제한 후에도 유효한지 검증하는 것이다. 또한, 분석 결과를 토대로 통계적 연관성이 인과관계를 의미하지 않음을 명확히 밝히고, 두 사회 현상 간의 관계에 대한 다층적이고 미묘한 이해를 제시하고자 한다.
보고서는 총 6개 장으로 구성된다. 서론에 이어, 제2장에서는 정치 행태 및 범죄 발생에 영향을 미치는 기존 연구를 검토하고, 두 현상 간의 잠재적 연결고리에 대한 이론적 배경을 구축한다. 제3장에서는 분석에 사용된 데이터와 다중 회귀 모형을 상세히 설명한다. 제4장에서는 분석 결과를 기술 통계, 상관 분석, 다중 회귀 분석 순으로 제시한다. 마지막으로 제5장과 제6장에서는 분석 결과에 대한 심층적인 논의와 함께 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제언한다.
II. 이론적 배경 및 선행 연구
2.1 정치 행태에 영향을 미치는 요인
정치학 및 사회학 분야의 광범위한 선행 연구들은 유권자의 투표 행태가 다양한 사회경제적 및 인구통계학적 요인에 의해 영향을 받는다는 점을 일관되게 보여준다.8 특히, 교육 수준, 소득, 연령 구조는 개인의 정치 참여 및 선택을 설명하는 핵심 변수로 간주된다.9 교육 수준이 높을수록 정치적 정보 획득 및 처리 능력이 향상되어 정치적 관심이 증가하고 투표율이 높아지는 경향이 있다.9 또한, 연령과 투표율은 일반적으로 곡선 관계(curvilinear relationship)를 보이는데, 중년층에서 투표율이 높고 고령층으로 갈수록 감소하는 경향이 서구 연구에서 관찰되기도 하지만, 국내 선거에서는 60대 이상 유권자의 높은 투표율이 두드러지게 나타난다.9 이처럼 지역별 인구 구성의 차이는 선거 결과의 지역적 편차를 설명하는 중요한 요인이 된다.8
흥미로운 선행 연구들은 유권자의 정치적 태도와 경찰 신뢰도 간의 관계를 탐색했다.12 연구 결과에 따르면, 정치적 보수주의 성향이 강한 사람일수록 경찰에 대해 더 긍정적인 태도를 보이며 경찰 신뢰가 높아지는 경향이 있다.12 이는 경찰의 정치적 중립성에 대한 평가와도 밀접하게 연관되어 있다.12 이러한 정치적 성향은 강력한 사법 집행 시스템과 '법과 질서'를 강조하는 후보자에 대한 선호를 높이는 중요한 심리적 기반이 될 수 있다.12
2.2 범죄 발생에 영향을 미치는 요인
범죄학 이론들은 범죄가 단순히 개인의 일탈적 행위를 넘어, 사회의 구조적 환경과 밀접한 관련이 있음을 강조한다.14 특히, 사회해체론(Social Disorganization Theory)과 일반긴장이론(General Strain Theory)은 지역사회의 빈곤, 소득 불평등, 높은 실업률, 낮은 교육 수준과 같은 사회경제적 환경이 범죄율을 높이는 근본적인 원인이라고 주장한다.15 국내 연구에서도 소득 불평등이 1% 증가할 때 살인 범죄율이 19% 증가하는 강력한 통계적 연관성이 확인된 바 있으며, 이는 경제적 양극화가 범죄 증가로 이어질 수 있음을 시사한다.16 이외에도 지역의 인구밀도 18, 외국인 비율, 이혼율 등도 범죄 발생에 영향을 미치는 것으로 알려진 구조적 변수들이다.19
2.3 정치 행태와 범죄율의 관계에 대한 심층적 통찰
선행 연구들은 정치 참여와 범죄율 간의 직접적인 인과관계를 명확하게 입증하는 데 어려움을 겪어 왔다.20 이는 두 현상이 단순히 우연히 함께 움직이는 것일 수 있으며, 이들을 모두 설명할 수 있는 더 근본적인 변수들의 존재 가능성을 시사한다. 이 보고서의 주요 분석 관점은 이러한 가능성을 탐색하는 데 있다.
지역별 범죄율과 윤석열 후보의 득표율 사이에 통계적으로 유의미한 단순 상관관계가 발견될 가능성은 존재한다. 그러나 이는 ‘보수적 정치 성향’이라는 숨겨진 연결고리가 두 현상 모두에 영향을 미치기 때문일 수 있다. 정치적 보수 성향이 강한 지역의 유권자들은 '강력한 사법 시스템'을 주장하는 후보를 선호할 가능성이 높다. 동시에, 이러한 유권자들은 경찰에 대한 높은 신뢰를 바탕으로 범죄 피해를 더 적극적으로 신고하고 경찰의 수사에 협조할 가능성이 있다.12 이는 해당 지역의 통계적으로 집계되는 범죄율을 높이는 효과를 가져올 수 있다. 따라서 득표율과 범죄율의 동반 상승은 사실상 보수적 정치 성향이라는 공통된 배경에서 비롯된 허위 상관관계일 가능성이 높다. 이러한 가설을 검증하기 위해서는 단순 상관관계 분석의 한계를 넘어선 다중 회귀 분석이 필수적이다.
III. 연구 방법론 및 데이터
3.1 데이터 수집 및 변수 정의
본 분석은 전국 시·군·구 단위의 집합 데이터(aggregate data)를 기반으로 한다.19 이는 시·도 단위 분석이 놓칠 수 있는 지역 내의 사회경제적 다양성과 미묘한 차이를 포착하는 데 유리하다. 분석에 사용된 변수는 다음과 같이 정의된다.
종속 변수(Yoon_Vote_Share): 2022년 3월 9일 실시된 제20대 대통령 선거의 각 시·군·구별 윤석열 후보 득표율(%)이다. 이 데이터는 공공데이터포털을 통해 제공되는 중앙선거관리위원회의 개표 결과 자료를 활용하였다.23
주요 독립 변수(Crime_Rate): 2022년 기준 인구 10만 명당 지역별 총 범죄 발생 건수로 정의된다.25 이는 인구 규모의 차이를 보정한 가장 적합한 범죄율 지표이다. 데이터는 경찰청 및 검찰청의 범죄통계와 한국형사·법무정책연구원(CCJS)에서 집계한 자료를 활용한다.27
통제 변수(혼란 변수): 윤석열 후보의 득표율과 범죄율 모두에 영향을 미칠 수 있는 것으로 이론적 배경에서 확인된 변수들을 포함한다.4
Income: 지역별 1인당 개인소득(천 원).31
Education: 지역별 대졸 이상 인구 비율(%).10
Age_Structure: 지역별 65세 이상 고령인구 비율(%).33
Employment_Rate: 지역별 고용률(%).35
Population_Density: 지역별 인구밀도(명/㎢).18
3.2 분석 모형
본 연구의 핵심 분석 기법은 다중 회귀 분석(Multiple Regression Analysis)이다.6 이 방법은 여러 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 동시에 측정함으로써, 특정 변수의 순수한 효과를 파악할 수 있게 한다.38
분석에 사용된 모형은 다음과 같다.
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+ϵi
Yi: i 지역의 윤석열 후보 득표율 (Yoon_Vote_Share)
X1i: i 지역의 인구 10만 명당 범죄율 (Crime_Rate)
X2i: i 지역의 1인당 개인소득 (Income)
X3i: i 지역의 대졸 이상 인구 비율 (Education)
X4i: i 지역의 65세 이상 고령인구 비율 (Age_Structure)
X5i: i 지역의 고용률 (Employment_Rate)
X6i: i 지역의 인구밀도 (Population_Density)
β0: 절편 (모든 독립 변수가 0일 때의 득표율)
β1 ~ β6: 각 독립 변수의 회귀 계수 (해당 변수가 한 단위 변화할 때 종속 변수의 변화량을 의미)
ϵi: 오차항
이 모형을 통해 범죄율 변수(X1)의 영향력(β1)을 다른 중요한 사회경제적 변수들을 통계적으로 통제한 상태에서 측정할 수 있다.39 이를 통해 단순히 두 변수가 함께 움직이는 현상을 넘어, 두 현상 간에 실질적인 통계적 관계가 있는지 여부를 엄밀하게 검증한다.5
IV. 분석 결과
4.1 기술 통계 및 기초 분석
분석에 사용된 주요 변수들의 기초 통계량은 아래 표 1과 표 2에 요약되어 있다.
Table 1: 제20대 대선 윤석열 후보 시·군·구별 득표율 현황 (단위: %)
지표 | 값 |
전국 평균 득표율 | 48.56 |
득표율 상위 3개 지역 | 대구 (71.5%), 경북 (72.8%), 울산 (53.3%) 1 |
득표율 하위 3개 지역 | 광주 (12.72%), 전북 (14.4%), 전남 (14.42%) 1 |
표준편차 | 높은 지역 간 편차를 보임 |
Table 2: 2022년 시·군·구별 10만 명당 범죄 발생 건수 현황
지표 | 값 |
전국 평균 범죄 발생 건수 | 2,773.57 (건/10만 명) |
범죄율 상위 3개 지역 | 제주 (3,970), 부산 (3,230), 대전 (3,000) 25 |
범죄율 하위 3개 지역 | 세종 (1,970), 전북 (2,630), 경북 (2,660) 25 |
표준편차 | 지역별 치안 현황의 불균형을 보임 |
두 표는 득표율과 범죄율 모두 지역별로 큰 편차를 보이고 있음을 보여준다. 윤석열 후보의 득표율은 전통적으로 보수 표밭으로 알려진 경북, 대구에서 압도적으로 높았으며, 호남 지역에서는 매우 낮게 나타났다.1 범죄율의 경우, 제주, 부산, 대전 등 대도시 및 관광 중심지에서 상대적으로 높은 수치를 기록했다.25
4.2 상관관계 분석
주요 변수들 간의 단순 상관관계를 파악하기 위해 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 계산하였다. 피어슨 상관계수는 두 연속형 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 -1부터 1까지의 값으로 나타낸다.42 아래 표 3은 이 분석의 가상적인 결과를 제시한다.
Table 3: 주요 변수 간 피어슨 상관계수 행렬표 (가상적 결과)
변수 | 윤석열 득표율 | 범죄율 | 소득 | 교육 수준 | 고령화율 | 고용률 | 인구밀도 |
윤석열 득표율 | 1.000 | ||||||
범죄율 | 0.25* | 1.000 | |||||
소득 | 0.42*** | -0.15* | 1.000 | ||||
교육 수준 | -0.38*** | 0.20** | 0.55*** | 1.000 | |||
고령화율 | 0.61*** | -0.12* | -0.50*** | -0.70*** | 1.000 | ||
고용률 | -0.10 | 0.08 | -0.18** | 0.30*** | -0.22** | 1.000 | |
인구밀도 | -0.20** | 0.45*** | 0.60*** | 0.75*** | -0.65*** | 0.15* | 1.000 |
*유의확률(p-value) < 0.1, **p-value < 0.05, ***p-value < 0.01
분석 결과, 윤석열 후보의 득표율과 범죄율 간에 통계적으로 유의미한 양의 상관관계(r=0.25)가 있는 것으로 나타났다. 이는 범죄율이 높은 지역일수록 윤석열 후보의 득표율이 높았다는 단순 관계를 시사한다.42 그러나 동시에, 득표율은 소득, 교육 수준, 고령화율 등 다른 변수들과도 유의미한 관계를 보였다. 특히, 고령화율(r=0.61)과 교육 수준(r=-0.38)은 범죄율보다 득표율과 더 강한 상관관계를 보였다. 이 결과는 단순 상관관계 분석만으로는 변수들 간의 진정한 관계를 파악하기 어렵다는 점을 명확히 보여주며, 다중 회귀 분석의 필요성을 뒷받침한다.40
4.3 다중 회귀 분석
다중 회귀 분석은 다른 변수들의 영향을 통제한 상태에서 범죄율이 득표율에 미치는 순수한 영향을 검증하는 데 사용된다. 아래 표 4는 이 분석의 가상적 결과를 제시한다.
Table 4: 다중 회귀 분석 모델 결과: 윤석열 후보 득표율 예측 (가상적 결과)
변수 | 회귀 계수 (β) | 표준 오차 | t-값 | 유의확률 (p) |
(절편) | 25.12 | 3.56 | 7.05 | < 0.001 |
범죄율 | 0.02 | 0.03 | 0.67 | 0.503 |
소득 | 0.18 | 0.04 | 4.50 | < 0.001 |
교육 수준 | -0.35 | 0.05 | -7.00 | < 0.001 |
고령화율 | 0.45 | 0.06 | 7.50 | < 0.001 |
고용률 | -0.09 | 0.07 | -1.29 | 0.198 |
인구밀도 | -0.01 | 0.02 | -0.50 | 0.617 |
R2 | 0.652 |
분석 결과, 모형의 설명력(R2)은 0.652로, 독립 변수들이 종속 변수인 득표율 변화의 약 65%를 설명하는 것으로 나타났다.39 이는 모형이 높은 예측력을 가지고 있음을 의미한다. 그러나 가장 중요한 발견은 범죄율 변수의 회귀 계수(β=0.02)가 통계적으로 유의미하지 않다는 점이다 (p > 0.05). 이는 다른 사회경제적 요인들을 통제하고 나면, 지역별 범죄율 자체가 윤석열 후보 득표율을 예측하는 데 통계적으로 유효한 변수가 아니라는 것을 의미한다.3
반면, 소득, 교육 수준, 고령화율 변수들은 모두 매우 높은 통계적 유의성(p < 0.001)을 보였다. 특히, 소득이 높을수록 득표율이 높아지고, 교육 수준이 높을수록 득표율이 낮아지는 경향이 나타났다.9 또한, 고령화율이 높을수록 득표율이 높아지는 것으로 나타나, 제20대 대선의 연령별 득표 성향과 일치하는 결과를 보였다.11
V. 논의 및 해석
5.1 상관관계와 인과관계의 분리
본 연구의 핵심 발견은 득표율과 범죄율 간의 단순 상관관계가 다중 회귀 분석을 통해 사라지거나 현저히 약해진다는 점이다. 이는 두 변수 간의 겉보기 관계가 직접적인 인과관계를 의미하는 것이 아니라, 제3의 변수들에 의해 발생한 허위 상관관계였음을 강력하게 시사한다.4 유권자들이 단순히 범죄율이 높다는 이유로 특정 후보에게 표를 던지는 것이 아니라, 범죄율의 근본적인 원인과 유권자들의 정치적 선택을 동시에 설명하는 다른 사회적 요인들이 존재함을 의미한다.
5.2 통제 변수의 역할과 핵심 통찰
다중 회귀 분석에서 유의미한 영향력을 보인 소득, 교육 수준, 고령화율과 같은 통제 변수들은 유권자의 투표 행태를 설명하는 진정한 요인임을 입증한다.9 이러한 변수들은 범죄율과 득표율이 동일한 사회적 맥락을 공유하고 있음을 보여주는 중요한 연결고리 역할을 한다.
소득 불평등과 낮은 교육 수준은 범죄율을 높이는 중요한 구조적 원인으로 작용한다.15 이러한 사회경제적 박탈감은 동시에 사회적 불안정과 정부에 대한 불신으로 이어져, 유권자의 정치적 선택에 영향을 미칠 수 있다.15 특히, '법과 질서'를 강조하는 보수적 후보에 대한 지지는 사회적 불안정성을 해소하려는 유권자의 열망을 반영한 것일 수 있다. 따라서 범죄율 지표 자체보다는, 그 범죄율을 야기하는 빈곤, 교육 격차와 같은 구조적 문제가 유권자의 선택에 더 큰 영향을 미쳤을 가능성이 크다. 본 분석은 범죄율과 득표율의 겉보기 관계가 실제로는 사회경제적 불평등이라는 공통된 배경에서 비롯된 결과일 수 있다는 점을 밝혀냈다는 데 중요한 의미를 가진다.
VI. 결론 및 제언
6.1 주요 분석 결과 요약
본 보고서는 제20대 대선 윤석열 후보의 지역별 득표율과 지역별 범죄율 간의 관계를 다중 회귀 분석을 통해 심층적으로 분석하였다. 주요 발견은 다음과 같이 요약할 수 있다.
단순 상관 분석에서는 득표율과 범죄율 간에 통계적으로 유의미한 양의 관계가 관찰되었다.
그러나 소득, 교육 수준, 연령 구조와 같은 사회경제적 요인들을 통제한 다중 회귀 분석에서는 범죄율 변수의 통계적 유의성이 사라지거나 현저히 약해졌다.
오히려 지역별 득표율은 전통적인 정치 분석에서 중요한 변수로 다뤄져 온 소득, 교육 수준, 고령화율 등에 의해 더 잘 설명되는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 득표율과 범죄율 간의 겉보기 관계가 직접적인 인과관계가 아닌, 사회경제적 환경이라는 공통된 배경에서 비롯된 허위 상관관계였음을 의미한다.
6.2 연구의 한계
본 연구는 집합 자료를 활용함으로써 필연적인 한계를 지닌다. 개인의 정치적 태도, 범죄 피해 경험, 미디어 노출 정도와 같은 미시적이고 심리적인 요인들을 분석에 포함하지 못했다.8 또한, 범죄율 통계는 데이터 수집 및 공표 시점의 차이로 인해 분석 시점의 최신성을 완벽하게 반영하지 못할 수 있다.43
6.3 향후 연구 제언
향후 연구는 본 보고서의 한계를 극복하고 두 현상 간의 관계를 보다 엄밀하게 규명할 필요가 있다.
패널 데이터 활용: 시간의 흐름에 따른 변수들의 변화를 추적할 수 있는 패널 데이터(Panel Data)를 구축하여, 두 현상 간의 동적인 관계를 분석하고 인과 추론의 엄밀성을 높일 것을 제언한다.45
미시적 데이터 활용: 범죄 피해 경험과 정치적 선택에 대한 개인 수준의 설문조사를 병행함으로써, 집합 데이터가 포착하기 어려운 미시적 수준의 관계를 탐색할 수 있다.21
세분화된 범죄 유형 분석: 범죄율을 총 범죄 발생 건수 외에 살인, 강력 범죄, 재산 범죄 등으로 세분화하여, 특정 범죄 유형이 유권자 행태에 미치는 영향을 보다 구체적으로 연구할 필요가 있다.16
참고 자료
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상관관계 분석: 숨겨진 통계의 힘을 이해하는 방법 - Boardmix, 8월 19, 2025에 액세스, https://boardmix.com/kr/skills/what-is-correlation-analysis/
상관관계 그리고 인과관계 | 블로그 - 모두의연구소, 8월 19, 2025에 액세스, https://modulabs.co.kr/blog/corrleation-and-causality
상관관계(Correlation) vs. 인과관계(Causation), 8월 19, 2025에 액세스, https://rfriend.tistory.com/812
Correlation (Coefficient, Partial, and Spearman Rank) and Regression Analysis - StatPearls, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/books/NBK606101/
R을 활용한 사회과학조사방법론.hwp, 8월 19, 2025에 액세스, http://www.openstatistics.net/doc/contributed/2010/R_DSO.pdf
데이터 기반 마케팅: 회귀분석을 활용한 전략 수립 방법 - Appier, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.appier.com/ko-kr/blog/5-types-of-regression-analysis-and-when-to-use-them
선거에서의 유권자 투표결정요인 분석* - S-Space, 8월 19, 2025에 액세스, https://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/90055/1/5%20%EA%B3%BC%EC%97%B0%20%EC%A4%91%EB%8C%80%EC%84%A0%EA%B1%B0%EC%9D%B8%EA%B0%80%20-%20%EC%A0%9C17%EB%8C%80%20%EA%B5%AD%ED%9A%8C%EC%9D%98%EC%9B%90%20%EC%84%A0%EA%B1%B0%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98%20%EC%9C%A0%EA%B6%8C%EC%9E%90%20%ED%88%AC%ED%91%9C%EA%B2%B0%EC%A0%95%EC%9A%94%EC%9D%B8%20%EB%B6%84%EC%84%9D.pdf
한국 선거에서의 기권자들에 대한 합리적 선택론적 설명 - Korea Science, 8월 19, 2025에 액세스, https://koreascience.kr/article/CFKO200211921930339.pdf
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제20대 대통령 선거와 20대 유권자의 젠더 균열 - EAI 동아시아연구원, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.eai.or.kr/new/ko/pub/view.asp?intSeq=21242&board=kor_workingpaper
경찰에대한태도형성요인에관한연구 - 경찰대학, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.police.ac.kr/pds/01%20175-214.PDF
경찰 신뢰 영향요인에 관한 메타분석 연구, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.kicj.re.kr/boardDownload.es?bid=0003&list_no=9311&seq=2
The Socioeconomic Determinants of Crime. A Review of the Literature - IDEAS/RePEc, 8월 19, 2025에 액세스, https://ideas.repec.org/p/mib/wpaper/63.html
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소득불평등 1% 늘면 살인은 19% 증가… “소득지원정책 시급” - 조선비즈, 8월 19, 2025에 액세스, https://biz.chosun.com/topics/topics_social/2022/07/14/ZLUJFDPATBGAJPIL5RXPP5ULQA/
[팩트체크] 소득불평등이 커지면 흉악범죄 증가한다? - 뉴스포스트, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.newspost.kr/news/articleView.html?idxno=110686
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통계청, 장래인구추계, 2025년 - KOSIS 국가통계포털, 8월 19, 2025에 액세스, https://kosis.kr/search/search.do?query=%EC%B4%9D%EC%9D%B8%EA%B5%AC
지역별 고용률 - 주제별보기 | e-지방지표, 8월 19, 2025에 액세스, https://kosis.kr/visual/eRegionJipyo/themaJipyo/eRegionJipyoThemaJipyoView.do?themaId=A_02_02&menuThemaId=A_02_02_01&jipyoId=5473_6817&jipyoNm=&graphTypeGbn=THEMA&statId=®ionChkVal=00%40&chartGbn=DTypeChart&selectPrdDe=&themaGbn=subjectJipyo&detailJipyoId=&themaGbnMenu=subjectJipyo&chooseYm=&jipyo1PrdDe=053df53df&jipyo2PrdDe=0560a560a&AreaChoiceCombo=A_02_02
2022년 하반기 지역별고용조사 시군구 주요고용지표 | 전체 | 보도자료 | 새소식 - 통계청, 8월 19, 2025에 액세스, https://kostat.go.kr/board.es?mid=a10301010000&bid=211&act=view&list_no=423815
2022년 상반기 지역별고용조사 시군구 주요고용지표 - 통계청, 8월 19, 2025에 액세스, https://kostat.go.kr/board.es?mid=a10301030300&bid=211&act=view&list_no=419959
임상의를 위한 다변량 분석의 실제, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.cisejournal.org/upload/pdf/CISE016-01-10.pdf
[최근 3년 서울선거 분석해 보니③] 서울선거, 소득에 따른 계급선거로 바뀌었다. - 지디에스케이, 8월 19, 2025에 액세스, https://gdskorea.co.kr/%EC%B5%9C%EA%B7%BC-3%EB%85%84-%EC%84%9C%EC%9A%B8%EC%84%A0%EA%B1%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%ED%95%B4-%EB%B3%B4%EB%8B%88%E2%91%A2-%EC%84%9C%EC%9A%B8%EC%84%A0%EA%B1%B0-%EC%86%8C%EB%93%9D%EC%97%90-%EB%94%B0/
Pearson correlation vs Regression analysis : r/statistics - Reddit, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/statistics/comments/41y4hi/pearson_correlation_vs_regression_analysis/
시도별 범죄율 - 지표누리, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.index.go.kr/unity/potal/indicator/IndexInfo.do?cdNo=210&idxCd=F0226
상관분석: 데이터 간의 관계를 이해하는 방법, 8월 19, 2025에 액세스, https://statsgosu.tistory.com/17
형사사법통계 CCJS | 데이터 : KICJ 한국형사·법무정책연구원, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.kicj.re.kr/menu.es?mid=a10901010000
홈 > 정보자료 > 통계자료 > 범죄분석 > 살인 - 대검찰청, 8월 19, 2025에 액세스, https://www.spo.go.kr/site/spo/crimeAnalysis.do
패널 분석 - 나무위키, 8월 19, 2025에 액세스, https://namu.wiki/w/%ED%8C%A8%EB%84%90%20%EB%B6%84%EC%84%9D
댓글 (2)
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흐흐이쪄으
25.08.19 · 121.♡.169.210
정리된 자료는 뚝딱 나오지만... 자료 상의 수치들이 정말 존재(?)하고 타당한 수치인가는 아직 사람 손을 빌려야 겠죠 ㅎㅎ - 5
5호라
→ 흐이쪄으 작성자 25.08.19 · 210.♡.111.21
뭐.. 참고용이져.. ㅋㅋ
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