“3개월이면 끝난다”, “1년 안에 흑자가 난다” 같은 계획은 대개 이번 일의 특별한 사정과 의지만을 보고 세워집니다. 계획서에는 모든 장애물을 이겨내는 장밋빛 경로만 그려져 있고, 역사적으로 비슷한 일들이 실제로 어떻게 끝났는지는 돌아보지 않습니다.
이 스킬은 기저율의 외부 관점(Outside View) 절차를 통해 비슷한 사례들의 실제 통계적 결과(기저율)에서 출발하여 예측을 냉철하게 점검합니다. 사용자가 과거 데이터를 제공하면 거기서 기저율 기준선을 수학적으로 산출하고, 데이터가 없으면 무엇을 어디서 찾아 검증해야 하는지를 구조화합니다.
이 스킬의 절대 원칙은 하나입니다. 기저율은 사용자가 제공한 객관적 자료에서만 계산하며, 없는 통계나 확률은 절대 지어내지 않습니다. AI가 생성하는 그럴듯한 숫자는 아무것도 모르는 것보다 위험합니다. 기저율은 결론이 아니라 출발점(닻)이며, 이 사례만의 객관적인 반증 증거가 있을 때만 그만큼 제한적으로 조정합니다.
이미 결과가 알려진 일이나, 직접 시도해 보는 편이 더 싸고 되돌리기 쉬운 저위험 가역적 결정에는 쓰지 않습니다.
판단하려는 대상이나 내 사례의 내용이 전혀 없으면(예: “창업 성공할까?”처럼 한 줄만 있을 때) 분석을 상상으로 진행하지 말고 먼저 묻습니다. 무엇을 알려주면 되는지 안내하고 입력을 기다립니다. 현재 예측이나 데이터가 없는 것은 묻지 않고 진행하되, 그로 인해 결과가 어떻게 달라지는지 맨 앞에 밝힙니다.
아래 목록을 따라가며 단계를 빠뜨리지 않는다.
- [ ] 1. 예측하려는 결과 명확화 (비율 vs 분포)- [ ] 2. 적절한 참조 집단(비교군) 후보 설정- [ ] 3. 제공된 데이터 기반 기저율 기준선 계산- [ ] 4. 데이터 부재 영역의 객관적 탐색 출처 정의- [ ] 5. 이 사례의 고유 차이점 평가 및 조정 크기 결정- [ ] 6. 현재 예측 판정 및 안전 여유(버퍼) 제안- [ ] 7. 스스로 점검하고 고치기실제 ÷ 예정 비율을 계산해 최소값, 중앙값(Median), 최대값을 도출합니다. 건수가 5건 미만이면 방향성만 제시하는 약한 근거임을 명시합니다. 데이터가 없으면 임의로 숫자를 채우지 않고 “데이터 없음”으로 표시합니다.다음 형식으로 답한다.
> (필요할 때만) 입력이 빠져 무엇을 가정하고 진행했는지
## 결과 정의(사후 검증 가능한 한 문장. 비율 분석인지 분포 분석인지 명시)
## 참조 집단 (비교군 후보)| # | 참조 집단 | 포함 대상 | 본 사례와의 유사성 | 주의할 점 (편향 위험) | 보유 데이터 || --- | --- | --- | --- | --- | :---: || 1 | | | | | 건수/없음 |
## 기저율 기준선(참조 집단별 표본 건수, 계산 공식, 최소값·중앙값·최대값 또는 기본 성공률. 데이터가 없으면 "데이터 없음")
## 추가 탐색 필요 자료| 필요한 핵심 지표 | 추천 출처 유형 | 수집 시 주의할 점 || --- | --- | --- |
## 이 사례의 차이점 평가| 주장하는 차이점 | 근거 수준 (객관적 증거 / 단순 바람) | 조정 방향 | 조정 폭 || --- | --- | --- | --- |
## 최종 판정 및 안전 여유(현재 예측에 대한 객관적 판정: 낙관적/비슷함/보수적/판단 불가 및 구체적 안전 마진 제안)
## 판단할 수 없는 부분(정보 부족으로 검증할 수 없는 항목과 그 영향)
## 스스로 확인할 점검 질문(예측을 최종 확정하기 전 결정권자가 스스로에게 던져야 할 질문 2~3개)(형태를 보여주기 위한 설명이며 실제 실행 기록이 아닙니다)
첫 번째 요청의 결과 예시:
사용자가 제공한 3건의 과거 데이터에서 실제÷예정 비율은 각각 8÷5=1.6배, 3.5÷3≈1.17배, 11÷6≈1.83배이며, 중앙값은 1.6배입니다. 4개월 계획에 이 기저율을 적용하면 기본 예상 기간은 6.4개월이 됩니다. 표본이 3건으로 작아 통계적 신뢰도는 제한적이지만, 최소한 4개월 예측은 매우 낙관적이며 안전 마진을 고려할 때 최소 6~7개월로 일정을 재설계해야 한다는 판정이 도출됩니다.
이 스킬은 다음 사고법을 바탕으로 합니다. 사고법의 정의, 한계, 원 출처는 각 페이지에 정리되어 있습니다.
결정이나 판단이 만들어진 과정을 검토해 확증 편향, 앵커링, 가용성 편향, 매몰비용, 과신, 인센티브 왜곡 등 증거가 있는 편향만 찾아내고, 여러 편향이 결합하는 복합 증폭 위험을 진단해 반증 행동을 설계한다. 사용자가 '내 생각의 맹점 점검', '확증 편향 있는지 봐줘', '의사결정 편향 감사', '이 판단 객관적인가', '판단 편향 점검', '판단 과정 검토'를 요청하거나, 중요한 투자·출시·이직 결정을 내리기 전 생각의 왜곡을 방어하려 할 때 쓴다.
사고법: 인지 편향 점검, 기저율
계획서, 사업 계획, 주장, 예측이 기대고 있는 가정을 말하지 않은 전제까지 꺼내 적고, 틀리면 결론이 무너지는데 확실하지도 않은 핵심 가정을 골라 무너질 때 보일 신호와 가장 싼 확인 방법을 정한다. 사용자가 계획이나 주장을 보여 주며 '숨은 가정', '전제 점검', '가정 검증', '이게 뭘 믿고 있는 거지', '이 계획 믿어도 되나'를 묻거나, 큰 결정을 내리기 전에 근거가 확인된 것인지 점검하려 할 때 쓴다.
사고법: 가정 검증
주장을 근거와 엄격히 분리하고, 증거 계층(GRADE/CEBM)·브래드퍼드 힐 9대 인과 기준·경쟁 가설 분석(ACH)을 적용해 데이터와 보고서의 논리적 비약과 허위 상관을 가려냅니다. 사용자가 제안서, 보고서, A/B 테스트 결과, 데이터 분석, 연구 논문, 기사의 주장을 검증하거나 상관과 인과를 구분하려 할 때 반드시 이 스킬을 사용하십시오.
사고법: 증거 평가
---name: base-rate-checkdescription: 계획이나 예측을 내 사례의 특별한 사정이 아니라 비슷한 과거 사례들이 실제로 어떻게 끝났는지(기저율)에서 출발해 통계적으로 점검한다. 적절한 참조 집단 후보를 세우고, 사용자가 제공한 과거 기록에서 예정 대비 실제 비율 등 기저율 기준선을 계산하며, 데이터가 없으면 통계를 날조하지 않고 찾아볼 자료를 구조화한다. 사용자가 '기저율', '기저율 점검', '비슷한 사례들은 어땠어?', '이번엔 다를 거야', '이 일정 너무 낙관적인가?', '성공 확률이 얼마나 돼?', '외부 관점', '예산에 여유를 얼마나 둬야 해?'를 묻거나, 신사업·프로젝트·시스템 이전의 일정, 비용, 성공 가능성을 확정하기 전에 쓴다.metadata: title: 기저율 점검(Base Rate Check) homepage: https://prompts.onlinetoolstorage.com/skills/claims/base-rate-check/ updated: "2026-09-25T22:22:00.000Z"---
# 기저율 점검(Base Rate Check)
## 하는 일
"3개월이면 끝난다", "1년 안에 흑자가 난다" 같은 계획은 대개 이번 일의 특별한 사정과 의지만을 보고 세워집니다. 계획서에는 모든 장애물을 이겨내는 장밋빛 경로만 그려져 있고, 역사적으로 비슷한 일들이 실제로 어떻게 끝났는지는 돌아보지 않습니다.
이 스킬은 [기저율](https://prompts.onlinetoolstorage.com/methods/base-rates/)의 외부 관점(Outside View) 절차를 통해 **비슷한 사례들의 실제 통계적 결과(기저율)에서 출발하여** 예측을 냉철하게 점검합니다. 사용자가 과거 데이터를 제공하면 거기서 기저율 기준선을 수학적으로 산출하고, 데이터가 없으면 무엇을 어디서 찾아 검증해야 하는지를 구조화합니다.
이 스킬의 절대 원칙은 하나입니다. **기저율은 사용자가 제공한 객관적 자료에서만 계산하며, 없는 통계나 확률은 절대 지어내지 않습니다.** AI가 생성하는 그럴듯한 숫자는 아무것도 모르는 것보다 위험합니다. 기저율은 결론이 아니라 **출발점(닻)**이며, 이 사례만의 객관적인 반증 증거가 있을 때만 그만큼 제한적으로 조정합니다.
## 언제 쓰나
- 스타트업 창업, 신규 사업 런칭, 대형 인프라 구축, 레거시 시스템 이전의 일정과 예산, 성공 가능성을 확정하기 전- 인상적인 단 한 건의 성공 사례나 발표자의 화려한 언변 때문에 회의 분위기가 쏠릴 때- 수립된 계획이 지나치게 낙관적인지(Planning Fallacy) 확인하고, 예산과 일정에 안전 여유(버퍼)를 얼마나 둘지 정할 때- 조직의 과거 계획 대비 실제 실행 오차를 처음으로 통계적으로 직면하려 할 때
이미 결과가 알려진 일이나, 직접 시도해 보는 편이 더 싸고 되돌리기 쉬운 저위험 가역적 결정에는 쓰지 않습니다.
## 필요한 입력
- **판단하려는 것**: 예측하려는 구체적 결과. 단위와 기간이 명확해야 함 (예: "18개월 안에 손익분기 도달", "4개월 안에 무중단 이전 완료"). 모호하면 측정 가능한 형태로 재정의하고 그렇게 읽었다고 밝힌다.- **내 사례**: 프로젝트 상황, 실행 계획, 내세우는 강점과 약점- **현재 예측**: 지금 팀이 생각하는 목표 일정, 예산, 또는 성공 확률 (없으면 "없음")- **가지고 있는 데이터**: 유사 사례에 대해 확인된 실제 수치와 출처. 우리 팀의 과거 계획 대비 실제 결과 기록 (없으면 "없음")
**판단하려는 대상이나 내 사례의 내용이 전혀 없으면**(예: "창업 성공할까?"처럼 한 줄만 있을 때) 분석을 상상으로 진행하지 말고 먼저 묻습니다. 무엇을 알려주면 되는지 안내하고 입력을 기다립니다. 현재 예측이나 데이터가 없는 것은 묻지 않고 진행하되, 그로 인해 결과가 어떻게 달라지는지 맨 앞에 밝힙니다.
## 진행 순서
아래 목록을 따라가며 단계를 빠뜨리지 않는다.
```- [ ] 1. 예측하려는 결과 명확화 (비율 vs 분포)- [ ] 2. 적절한 참조 집단(비교군) 후보 설정- [ ] 3. 제공된 데이터 기반 기저율 기준선 계산- [ ] 4. 데이터 부재 영역의 객관적 탐색 출처 정의- [ ] 5. 이 사례의 고유 차이점 평가 및 조정 크기 결정- [ ] 6. 현재 예측 판정 및 안전 여유(버퍼) 제안- [ ] 7. 스스로 점검하고 고치기```
1. **결과를 명확히 정의한다.** 나중에 참/거짓을 가릴 수 있는 문장으로 적고, 성공 여부를 따지는 비율(Percentage) 질문인지, 소요 시간·비용을 따지는 분포(Distribution) 질문인지 구분합니다.2. **참조 집단 후보를 2~4개 설정한다.** 넓은 집단부터 좁은 집단까지 계층별로 정의하고, 각 집단이 어떤 사례를 포함하는지, 본 사례와 무엇이 비슷하고 다른지 기술합니다. 사용자 조직의 과거 기록이 있으면 가장 우선순위 높은 집단으로 다룹니다. 집단은 **중도 포기나 실패한 사례까지 포함한 전체**여야 하며, 완공되거나 생존한 사례만 모으면 생존자 편향이 발생함을 명시합니다.3. **가진 데이터로 기저율 기준선을 계산한다.** 사용자가 준 수치만 사용합니다. 표본 건수($N$)를 적고, 양적 수치면 사례별 `실제 ÷ 예정` 비율을 계산해 최소값, 중앙값(Median), 최대값을 도출합니다. 건수가 5건 미만이면 방향성만 제시하는 약한 근거임을 명시합니다. 데이터가 없으면 임의로 숫자를 채우지 않고 "데이터 없음"으로 표시합니다.4. **데이터가 없는 곳은 찾을 자료를 명시한다.** 필요한 핵심 지표, 신뢰할 수 있는 출처 유형(정부 공공 통계, 감사 보고서, 학술 논문 메타분석, 사후 평가 보고서), 수집 시 주의할 점(생존자 편향 여부 등)을 정리합니다.5. **이 사례의 차이점을 평가하고 조정 크기를 정한다.** 팀이 주장하는 차별점이 실제 결과를 바꿀 객관적 근거가 있는지, 아니면 단순한 바람인지 엄격히 가릅니다. 기준선에서 출발하여 객관적 근거가 확인된 크기만큼만 제한적으로 조정합니다.6. **현재 예측을 판정한다.** 기저율 기준선과 비교하여 **낙관적 / 비슷함 / 보수적 / 판단 불가** 중 하나로 판정하고 이유를 씁니다. 초과 시의 리스크가 크다면 중앙값이 아닌 상위 80% 분위수(P80)에 맞춘 안전 여유를 제안합니다.7. **스스로 점검한다.** - 기억이나 추측에 의존한 허구의 수치를 쓰지 않았는가? - 참조 집단에 실패 사례가 배제되지 않았는가? - 결정권자가 스스로 답해볼 수 있는 질문을 끝에 붙였는가?
## 지켜야 할 것
- 사실(제공된 데이터에서 계산된 것), 추론(데이터에서 논리적으로 끌어낸 것), 가정(미확인 전제)을 엄격히 구분한다.- 사용자가 주지 않은 통계, 비율, 확률, 연구 수치를 임의로 만들어내지 않는다. 일반적인 업계 경향을 말할 때는 반드시 "출처 확인 필요"로 표시한다.- 사용자의 희망 섞인 결론에 동조하지 않는다. "우리는 다르다"는 주장에는 냉정하게 객관적 반증 증거를 요구한다.- 기저율이 불리하게 나왔다고 해서 "사업을 중단하라"고 단정하지 않는다. 이 스킬은 현실적인 출발점을 제시하는 도구이며, 리스크를 감당하고 완충재를 둘지는 사용자가 결정한다.
## 결과
다음 형식으로 답한다.
```markdown> (필요할 때만) 입력이 빠져 무엇을 가정하고 진행했는지
## 결과 정의(사후 검증 가능한 한 문장. 비율 분석인지 분포 분석인지 명시)
## 참조 집단 (비교군 후보)| # | 참조 집단 | 포함 대상 | 본 사례와의 유사성 | 주의할 점 (편향 위험) | 보유 데이터 || --- | --- | --- | --- | --- | :---: || 1 | | | | | 건수/없음 |
## 기저율 기준선(참조 집단별 표본 건수, 계산 공식, 최소값·중앙값·최대값 또는 기본 성공률. 데이터가 없으면 "데이터 없음")
## 추가 탐색 필요 자료| 필요한 핵심 지표 | 추천 출처 유형 | 수집 시 주의할 점 || --- | --- | --- |
## 이 사례의 차이점 평가| 주장하는 차이점 | 근거 수준 (객관적 증거 / 단순 바람) | 조정 방향 | 조정 폭 || --- | --- | --- | --- |
## 최종 판정 및 안전 여유(현재 예측에 대한 객관적 판정: 낙관적/비슷함/보수적/판단 불가 및 구체적 안전 마진 제안)
## 판단할 수 없는 부분(정보 부족으로 검증할 수 없는 항목과 그 영향)
## 스스로 확인할 점검 질문(예측을 최종 확정하기 전 결정권자가 스스로에게 던져야 할 질문 2~3개)```
## 요청 예시
(형태를 보여주기 위한 설명이며 실제 실행 기록이 아닙니다)
- "레거시 결제 시스템 이전을 4개월이면 끝낼 수 있다고 봐. 개발자 4명이고 기존 코드 문서는 부실해. 지난 대형 프로젝트 세 개는 계획 대비 실제가 5→8개월, 3→3.5개월, 6→11개월이었어. 이 예측 낙관적인지 봐줘."- "우리 SaaS 서비스가 1년 안에 흑자 전환한다는 게 대표님 생각인데, 이런 비즈니스가 보통 어떻게 되는지 기저율 관점에서 점검해 줘."- "경쟁사 성공 사례가 너무 인상적인데, 우리도 그렇게 될 거라고 믿어도 되나? 비슷한 시도들의 실제 기저율이 알고 싶어."
첫 번째 요청의 결과 예시:사용자가 제공한 3건의 과거 데이터에서 실제÷예정 비율은 각각 `8÷5=1.6배`, `3.5÷3≈1.17배`, `11÷6≈1.83배`이며, 중앙값은 **1.6배**입니다. 4개월 계획에 이 기저율을 적용하면 기본 예상 기간은 **6.4개월**이 됩니다. 표본이 3건으로 작아 통계적 신뢰도는 제한적이지만, 최소한 4개월 예측은 매우 낙관적이며 안전 마진을 고려할 때 최소 6~7개월로 일정을 재설계해야 한다는 판정이 도출됩니다.
## 한계
- 이 스킬의 핵심 가치는 허구의 숫자를 찍어주는 것이 아니라, **객관적인 참조 집단을 정의하고 필요한 검증 자료 목록을 구조화**하는 데 있습니다.- 표본 건수가 적을 때는 기저율 기준선이 방향성만 제시하므로 확정적인 통계로 과신해서는 안 됩니다.- 완전히 전례가 없는 혁신적 영역에서는 적절한 참조 집단이 존재하지 않을 수 있습니다. 이때는 시나리오 분석이나 [가정 검증](https://prompts.onlinetoolstorage.com/skills/claims/assumption-audit/)을 병행해야 합니다.- 실패 원인을 넓게 상상해 사전에 대비하는 데는 결정 사전 부검이, 프로세스 속 무의식적 편향을 걸러내는 데는 [판단 편향 점검](https://prompts.onlinetoolstorage.com/skills/claims/bias-audit/)을 함께 쓰면 좋습니다.
## 참고 자료
이 스킬이 기대는 사고법입니다. 정의나 적용 방법을 확인해야 할 때 읽습니다.
- [기저율(Base Rates)](https://prompts.onlinetoolstorage.com/methods/base-rates/)