로버스트 데이터 사이언티스트: Pingouin을 활용한 지저분한 데이터 처리 전략

실제 현업 데이터는 교과서와 달리 이상치가 많고 정규분포를 따르지 않는 경우가 빈번하여 전통적인 통계 테스트를 그대로 적용하기 어렵습니다. 이 아티클은 데이터가 고전적 통계 가정을 충족하지 못할 때 신뢰할 수 있는 결과를 도출하는 '로버스트 통계(Robust Statistics)' 기법을 소개합니다. Python의 Pingouin 라이브러리를 사용하여 와인 품질 데이터셋을 대상으로 정규성 결여, 쌍체 데이터의 비정규성, 이분산성 문제를 해결하는 세 가지 실무 시나리오를 제시합니다. 이를 통해 데이터 과학자가 완벽하지 않은 데이터 환경에서도 수학적으로 타당한 통찰을 추출하는 구체적인 방법론을 제공합니다.