평균의 함정(feat.직장인 평균 연봉)

1. 나이대별 평균 연봉

20~24세 : 3,046만원

25~29세 : 3,773만원

30~34세 : 4,619만원

35~39세 : 5,444만원

40~44세 : 5,921만원

45~49세 : 6,174만원

50~54세 : 6,176만원

55~59세 : 5,717만원

 

20대 초반의 평균 연봉은 3,046만 원입니다. 이 구간에는 대학을 다니지 않고 직장에 들어간 사람들과 일찍 졸업하여 일을 시작한 사람들이 모두 포함됩니다. 그러나 이 구간 내에서 상위 25%에 속한다면 약 300만 원 정도 더 벌게 될 것입니다.

 

25세에서 29세의 20대 중후반 연봉은 3,773만 원으로, 남성들은 이때 사회생활을 시작하는 단계일 것이고, 여성들은 이미 한 번의 직장 이직 경험을 갖고 있을 것입니다. 세후 월급은 약 270만 원 정도입니다.

 

30세에서 34세의 연봉은 4,619만 원입니다. 이 구간에서 상위 그룹에 속한다면, 평균보다 약 847만 원을 더 벌 것입니다. 연령이 더 많아질수록 연봉 격차가 더 커지는 것을 알 수 있습니다.

 

30대 중후반의 평균 연봉은 5,444만 원이며, 세후 월급은 약 380만 원입니다. 상위 그룹은 6,529만 원을 받고, 하위 그룹은 3,361만 원을 받아 차이는 3,168만 원입니다. 대한민국에서 30대는 많은 고민을 안게 되는 시기로, 결혼, 출산, 이직, 자산 증식 등 다양한 고민이 이어지는 시기입니다.

 

40대 직장인의 평균 연봉을 알아보면, 40대 초중반은 5,921만 원을 받으며, 세후 월급은 400만 원을 조금 넘습니다. 40대는 직장에서의 경력과 업무 영향력이 커지는 시기입니다. 이 연령대의 상위 그룹은 7,296만 원을 받고, 하위 그룹은 3,356만 원을 받습니다.

 

45세에서 49세는 평균 연봉이 6,174만 원이며, 50세에서 54세는 6,176만 원을 받습니다. 40대 후반부터 50세 초반까지는 직장에서 가장 높은 연봉을 받는 시기일 것이며, 그 이후에는 조금씩 연봉이 하향 조정되는 것으로 보입니다. 55세에서 59세의 평균 연봉은 5,717만 원으로 세후 월급은 약 400만 원 정도입니다.

 

위의 정보는 아래 임금직무정보시스템에서 확인이 가능합니다.

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https://www.wage.go.kr/whome/index.do

임금직무정보시스템

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2. 평균의 함정

처음 저 위 통계를 보고 "이렇게나 평균이 높다고?" 라고 느꼈습니다. 하지만 소득의 평균값은 평균의 함정에 빠지는 대표적인 통계입니다. 

 

그렇다면, 평균의 함정이란 무엇일까요?

평균의 함정은 통계나 데이터 분석에서 자주 나타나는 현상 중 하나로, 데이터의 평균값이 전체 데이터를 제대로 대표하지 못할 때 발생하는 현상을 가리킵니다. 이러한 상황은 데이터 분포의 특성에 따라 나타날 수 있으며, 주로 두 가지 주요 상황에서 나타납니다.

 

꼬리가 긴 분포 :
데이터가 꼬리가 길게 한 쪽으로 치우친 분포를 가질 때, 평균은 데이터를 대표하는 데 부적절할 수 있습니다. 이렇게 치우친 분포에서는 평균은 중앙값(median)와 대표값으로 사용하기 어렵습니다. 대표적인 예로는 소득 분포가 있습니다. 소득 데이터는 상위 소수의 사람들이 매우 높은 소득을 가지고 있어 꼬리가 길게 치우친 분포를 보이며, 이런 경우에는 평균 소득이 대부분 사람들의 소득을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.

 

이상값의 영향 :

이상값(Outliers)은 데이터 집합 내에서 다른 값들과 크게 다른 값을 가지는 관측치를 가리킵니다. 이상값이 존재하는 경우, 이 값들이 평균을 크게 영향을 주어 평균값이 데이터를 왜곡시킬 수 있습니다. 예를 들어, 만약 어떤 그룹의 소득 데이터에서 한 명의 억만장자가 있을 경우, 이 한 명의 이상값이 평균을 크게 끌어올려 나머지 대다수의 사람들의 소득을 반영하지 않게 됩니다.

 

https://topclass.chosun.com/news/articleView.html?idxno=32257

평균의 함정 - 톱클래스

 

3. 평균의 함정을 피하는 방법

 

평균의 함정을 완전히 피하는 것은 어려울 수 있지만, 다음과 같은 방법을 통해 그 영향을 최소화하고 더 신뢰할 수 있는 분석을 수행할 수 있습니다:

 

중앙값 활용: 중앙값(median)은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 중간에 위치한 값을 나타내며, 이상값의 영향을 덜 받는 통계량입니다. 중앙값을 함께 고려하여 데이터를 해석하면, 평균과 중앙값 모두를 고려하는 것이 도움이 됩니다.

 

백분위수 활용: 백분위수(percentiles)는 데이터를 특정 백분율로 나눈 값을 나타내며, 데이터의 분포를 더 자세하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 특히 중앙값(50번째 백분위) 이외에도 상위 25%, 하위 25% 등의 백분위수를 고려하여 데이터 분포를 파악할 수 있습니다.

 

로그 변환: 데이터가 치우친 분포를 보일 때, 로그 변환을 적용하면 데이터의 분포를 정규분포에 가깝게 만들 수 있습니다. 이는 평균의 함정을 완화시키고 정확한 분석을 돕는데 도움이 될 수 있습니다.

 

이상값 처리: 이상값을 식별하고 처리하는 방법을 사용하여, 이상값의 영향을 최소화할 수 있습니다. 이상값을 제거하거나 대체하는 방법을 고려할 수 있으며, 이상값을 어떻게 처리할지는 분석 목적과 데이터 특성에 따라 다를 수 있습니다.

 

부분 그룹 분석: 데이터를 부분 그룹으로 나누어 각 그룹에 대한 분석을 수행하는 것도 유용합니다. 이렇게 하면 평균의 함정을 완화하고 특정 하위 그룹에서의 동향이나 차이를 뚜렷하게 볼 수 있습니다.

 

더 많은 데이터 수집: 데이터 크기를 늘리고 다양한 측면에서 데이터를 수집함으로써, 데이터 분포의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 큰 데이터 집합은 평균의 함정을 완화하고 데이터 분석의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

 

평균의 함정을 피하기 위해서는 데이터의 특성과 분포를 이해하고, 분석에 적절한 방법과 통계량을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 분석은 종종 다양한 통계량과 시각화 기법을 함께 활용하여 더 정확하고 의미 있는 결과를 얻는 것이 필요합니다.