# 🔍 Vagueness-Growth 관계 분석 불일치 디버깅 프롬프트 ## 배경 벤처기업의 **전략적 모호성(Strategic Vagueness)**과 **성장(Series B+ 도달)**의 관계를 분석하는 연구입니다. ## 문제 상황 **두 가지 분석 방법이 상충되는 결과를 제시합니다:** ### 분석 1: Quartile 기반 (generate_industry_plots.py) ``` Q1 (Low Vagueness): 3.66% 생존율 Q2: 2.80% 생존율 Q3: 2.83% 생존율 Q4 (High Vagueness): 6.71% 생존율 → 패턴: U-SHAPE (Q1, Q4 > Q2, Q3) ``` ### 분석 2: 2차항 회귀 (run_multiverse_ushape.py) ``` β₁ (linear) = -0.015 β₂ (quadratic) = -0.01 (p < 0.001) → β₂ < 0이므로 Inverted-U (역 U-shape)로 해석 ``` ## 핵심 질문 1. **왜 Quartile 분석은 U-shape를, 회귀 분석은 Inverted-U를 보이는가?** 2. **어떤 분석이 더 타당한가?** 3. **데이터 집중 문제(44%가 vagueness=89.6)가 결과에 미치는 영향은?** ## 데이터 특성 ### Vagueness 분포 ``` Mean: 79.7, Std: 20.2 Q1 범위: 0.0 - 82.1 Q2 범위: 82.1 - 89.6 Q3 범위: 89.6 - 89.8 (매우 좁음!) Q4 범위: 89.8 - 100.0 문제: 43.7%의 데이터가 vagueness=89.6에 집중 ``` ### Decile별 생존율 ``` D1: 2.06% (lowest vagueness) D2: 5.20% D3: 5.94% D4: 0.78% ← 급락 D5: 2.16% D6: 3.70% D7: 1.56% D8: 5.17% D9: 6.47% D10: 6.96% (highest vagueness) ``` ## 이론적 맥락 ### 기대한 결과 (Nanda 2024 기반) - **U-shape**: 극단적 명확성(Analyst 설득) 또는 극단적 모호성(Believer 설득)이 유리 - 중간 지대("Murky Middle")는 어느 쪽도 설득 못해 자금조달 실패 ### 실제 관찰 - **비대칭 U-shape (J-shape)**: Q4(6.71%) >> Q1(3.66%) > Q2,Q3 - High Vagueness가 Low Vagueness보다 더 유리한 비대칭 패턴 ## 가설 1. **비대칭 U-shape를 대칭 2차함수로 피팅하면 β₂ < 0이 나올 수 있다** - J-shape: 오른쪽으로 치우친 U → 전체적으로 "오른쪽 상승" 추세로 보임 2. **데이터 집중 문제** - 44%가 하나의 값에 몰려있어 분산이 왜곡됨 - Q3 범위가 89.6-89.8로 거의 점(point) 3. **올바른 분석 방법 선택** - 비모수적 방법(Quartile, Decile)이 비대칭 패턴 포착에 유리 - 회귀 분석 시 3차항, 스플라인, 또는 piecewise regression 고려 ## 검토 요청 ### (A) 통계적 검토 1. 왜 J-shape 데이터에 2차 회귀가 β₂ < 0를 주는지 수학적 설명 2. 적절한 비선형 회귀 대안 (GAM, 스플라인, 3차항 등) 3. 데이터 집중 문제 해결 방법 (binning, weighting 등) ### (B) 이론적 검토 1. 비대칭 U (J-shape)가 Nanda의 이론과 일치하는지 2. "High Vagueness가 더 유리"의 경영학적 해석 3. 산업별 이질성(heterogeneity) 고려 필요성 ### (C) 실무적 권장사항 1. 논문에서 어떤 분석 결과를 제시해야 하는가? 2. Quartile 분석과 회귀 분석의 불일치를 어떻게 보고할 것인가? 3. Robustness check으로 무엇을 추가해야 하는가? --- ## 첨부 파일 목록 ### 필수 첨부 1. `src/scripts/generate_industry_plots.py` - Quartile 분석 코드 2. `src/scripts/run_multiverse_ushape.py` - 회귀 분석 코드 3. `outputs/all/models/h2_analysis_dataset.csv` (샘플) - 분석 데이터 4. `src/vagueness_v2.py` - Vagueness 계산 로직 ### 선택적 첨부 5. `src/vagueness_v3.py` - 대안적 Vagueness 메트릭 6. `src/definitions.py` - 키워드 정의 7. Industry별 플롯 이미지 (data/outputs/*/figures/) --- ## 분석 요약 데이터 ```python # Quartile 분석 결과 quartile_results = { 'Q1': {'survival': 3.66, 'n': 312606, 'vag_range': '0-82.1'}, 'Q2': {'survival': 2.80, 'n': 312606, 'vag_range': '82.1-89.6'}, 'Q3': {'survival': 2.83, 'n': 312605, 'vag_range': '89.6-89.8'}, 'Q4': {'survival': 6.71, 'n': 312606, 'vag_range': '89.8-100'} } # 회귀 분석 결과 regression_results = { 'OLS': {'beta_1': -0.015, 'beta_2': -0.01, 'interpretation': 'Inverted-U'}, 'Logit': {'beta_1': -0.27, 'beta_2': -0.15, 'interpretation': 'Inverted-U'} } # 데이터 특성 data_characteristics = { 'total_n': 1250423, 'growth_rate': 0.04, 'modal_vagueness': 89.6, 'modal_concentration': 0.437 # 43.7%가 이 값 } ```