사회과학에서 가장 많이 사용하는 통계방법론 중 하나가 회귀분석(regression analysis)입니다. ‘회귀’라는 용어의 연원은 19세기 영국의 유전학자인 프랜시스 갤턴으로 거슬러 올라갑니다. 갤턴은 부모들의 키가 크면 자식들의 키가 클 것이란 상식을 뒤엎습니다. 키가 큰 선대 부모들이 낳은 자손들의 키가 점점 더 커지기는커녕 후대로 갈수록 평균 수준의 키로 회귀하는 경향을 발견했습니다.
이 같은 ‘평균으로의 회귀(regression toward mean)’ 현상은 매우 강력합니다. 신시아 몽고메리 하버드대 교수에 따르면 미국 주요 기업의 상위 3분의 1, 중위 3분의 1, 하위 3분의 1의 실적을 10년간 분석해봤더니 기업들의 실적이 시간이 지나면서 평균으로 회귀했다고 합니다. 즉, 상위 기업의 실적은 점점 더 나빠진 반면 하위 기업의 실적은 점차 개선돼 10년이 지난 후에는 결국 모든 기업의 실적이 평균 수준으로 수렴했다는 것입니다.
DBR은 매년 한국 사회에서 의미 있다고 판단된 비즈니스 사례를 분석하고 있습니다. 이 과정에서 평균으로의 회귀현상을 떠올렸습니다. 지금 성공이라고 판단했던 사례라도 시간이 지나면 그다지 탁월하지 못하다는 평가를 받을 수 있습니다. 또 지금은 실패라고 평가받는 사례도 절치부심하면 얼마든지 성과를 개선할 수 있습니다.
실제 올해 다양한 사례들을 분석한 결과 회귀 현상을 떠올리게 하는 사례를 많이 접했습니다. 예를 들어 3년 전 DBR은 오디션 프로그램인 ‘슈퍼스타K2’를 2010년 한 해를 대표한 성공 사례로 선정하고 그 요인을 집중 분석한 바 있습니다. 하지만 올해로 다섯 번째 시즌인 ‘슈퍼스타K5’는 저조한 시청률과 낮은 화제성으로 크게 고전했습니다. 좀 더 지켜보자는 생각에서 올해 분석 대상으로 포함시키지 않았지만 슈퍼스타K의 성쇠는 많은 시사점을 줍니다. 좋은 성과를 내고 있는
