# 검수 요청 — 경기 생산연령 여성은 늘었다 — 15개 시군에서는 줄었다

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호: B01_경기여성생산연령_2026-07
만든날: 2026-09-22
만든것: `py 근거화면.py B01_경기여성생산연령_2026-07 --패킷` — **손으로 묶지 않았습니다.**
정지점: ③수치 ④초안
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## 0. 이 자료가 무엇인가 (사실만)

- 본문 수치는 전부 `수치대장.csv` 에 등록돼 있고, 아래 본문에서 `71.7[N04]` 처럼 **값 뒤에 대장 번호**가 붙어 있습니다.
- 관문 14개를 이미 지났습니다 — FAIL 0 · WARN 3. 관문은 «숫자가 맞나»와 «그 숫자가 주장을 받치나»를 재고, **추론이 옳은가는 재지 못합니다.**

## 4. 수치대장 전문 (25행)

```csv
id,구분,지표,대상,값,단위,기준일,정의,출처기관,자료명,URL,원문확인,원문위치,파생식,본문키워드,무시목록,비고,분모
N01,계산,여성생산연령인구,경기도(2015),4540623,명,2015-12-31,15~64세 여자 주민등록인구(내국인),통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI itmId=T4 objL2=20~65,aggsum:여성생산연령_2015:*,,,31개 시군 합계와 경기도 값이 일치함,
N02,계산,여성생산연령인구,경기도(2025),4748086,명,2025-12-31,15~64세 여자 주민등록인구(내국인),통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI itmId=T4 objL2=20~65,aggsum:여성생산연령_2025:*,,,,
N03,계산,여성생산연령변화율,경기도,4.57,%,2025-12-31,2015년 12월 대비 2025년 12월 증감률,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 합계,expr:100*(N02/N01-1),,,,
N04,계산,감소시군수,경기도,15,개,2025-12-31,31개 시군 중 변화율이 음수인 시군 수,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 변화율 열,,,,파생식 없음 — 개수는 재계산식으로 표현 불가 · ⚠ 「변화율이 음수인 시군을 센 값」이라 검산식을 가질 수 없다 — `aggcount` 는 키로 고를 뿐 조건으로 세지 못한다. 원자료에 «방향» 칸(증가/감소)을 만들면 `aggcount::방향=감소` 로 검산된다. 그 전까지 이 행과 이 행에 기대는 N28 은 C2 가 WARN 으로 남긴다.,
N05,계산,여성생산연령인구,안산시(2015),259705,명,2015-12-31,15~64세 여자 주민등록인구(내국인),통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2015:안산시,,,,
N06,계산,여성생산연령인구,안산시(2025),217422,명,2025-12-31,15~64세 여자 주민등록인구(내국인),통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2025:안산시,,,,
N07,계산,여성생산연령변화율,안산시,-16.28,%,2025-12-31,안산 2025년(N06) ÷ 2015년(N05) − 1. 원자료의 변화율 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 안산시 행,expr:100*(N06/N05-1),,,,N05
N08,계산,여성생산연령감소율,안산시,16.28,%,2025-12-31,N07의 절댓값(본문에 '16.3% 줄어'로 표기),모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 안산시 행,expr:-1*N07,,,,
N09,계산,여성생산연령증감,안산시,-42283,명,2025-12-31,2025년 12월 값 빼기 2015년 12월 값,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 안산시 행,raw:증감:안산시,,,,
N10,계산,여성생산연령감소인원,안산시,42283,명,2025-12-31,N09의 절댓값,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 안산시 행,expr:-1*N09,,,,
N11,계산,여성생산연령변화율,포천시,-20.11,%,2025-12-31,포천 2025년(N22) ÷ 2015년(N21) − 1. 원자료의 변화율 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 포천시 행,expr:100*(N22/N21-1),,,31개 중 감소폭 최대,N21
N12,계산,여성생산연령감소율,포천시,20.11,%,2025-12-31,N11의 절댓값,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 포천시 행,expr:-1*N11,,,,
N13,계산,여성생산연령변화율,하남시,90.81,%,2025-12-31,하남 2025년(N24) ÷ 2015년(N23) − 1. 원자료의 변화율 칸을 베끼지 않고 다시 계산한다,모연 분석,KOSIS 원자료 재계산,,Y,analysis/raw.csv 하남시 행,expr:100*(N24/N23-1),,,31개 중 증가폭 최대,N23
N20,해석,신도시,경기도,,,,증감 방향과 택지개발의 관계는 시군 성격에서 읽은 추론(택지개발 통계 미결합),모연 분석,추론,,N,결합 자료 없음,,신도시,,★사실 아님. 유보 표현 필수,
N21,계산,여성생산연령인구,포천시(2015),50961,명,2015-12-31,N11(변화율)의 분모,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2015:포천시,,,,
N22,계산,여성생산연령인구,포천시(2025),40712,명,2015-12-31,N11(변화율)의 분자,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2025:포천시,,,,
N23,계산,여성생산연령인구,하남시(2015),59880,명,2015-12-31,N13(변화율)의 분모,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2015:하남시,,,,
N24,계산,여성생산연령인구,하남시(2025),114257,명,2015-12-31,N13(변화율)의 분자,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2025:하남시,,,,
N25,계산,시군수,경기도,31,개,2015-12-31,원자료 행 수. 비중(N28)의 분모,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,aggcount::*,,,,
N26,계산,변화율중앙값,경기 31개 시군,0.12,%,2015-12-31,31개 시군 변화율의 가운데 값. 도 전체(N03)와 견줘야 「평균이 덮는다」가 값으로 선다,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,aggmedian:변화율:*,,,,
N27,계산,변화율범위,경기 31개 시군,110.92,%p,2015-12-31,최고(하남 N13) − 최저(포천 N11). 덮인 «폭»,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,expr:N13-N11,,,,
N28,계산,감소시군비중,경기도,48.39,%,2015-12-31,줄어든 시군(N04) ÷ 전체 시군(N25) × 100. 「절반에 가깝다」를 값으로,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,expr:100*N04/N25,,,분자 N04 가 검산식을 못 가져 이 행도 원자료까지 닿지 않는다 (N04 비고 참조),N25
N29,계산,여성생산연령인구,고양시(2015),385306,명,2015-12-31,0 에 가장 가까운 «감소» 시군. N31 의 분모,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2015:고양시,,,,
N30,계산,여성생산연령인구,고양시(2025),381734,명,2015-12-31,N31 의 분자,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,raw:여성생산연령_2025:고양시,,,,
N31,계산,여성생산연령변화율,고양시,-0.93,%,2015-12-31,0 에 가장 가까운 감소 시군의 변화율. 「15곳」이라는 «개수»가 얼마나 무른지를 재는 값,통계청 KOSIS,행정구역(읍면동)별/5세별 주민등록인구(2011년~),https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B04005N,Y,OpenAPI C1=41270,expr:100*(N30/N29-1),,,,N29
```

## 5. 본문 전문

> 10년간 경기도 15~64세 여성은 4.6% 늘었다. 그런데 31개 시군 중 15곳에서는 줄었고, 안산 한 곳에서만 42,283명이 줄었다.

['경기도의 15~64세 여성은 **4,540,623명**에서 **4,748,086명**으로 10년간 **4.6%** 늘었다. 경기도 단위 통계만 보면 생산연령 여성은 늘고 있는 중이다.', '그런데 31개 시군으로 쪼개면 절반에 가까운 **15곳**에서 줄었다. 평균 하나가 정반대 두 흐름을 덮고 있었다.', '갈리는 방향은 뚜렷하다 — 하남(**+90.8%**)·화성처럼 대규모 택지가 들어선 곳은 크게 늘었고, 포천(**-20.1%**)·동두천·광명·부천 같은 접경 지역과 구도심 산업도시는 크게 줄었다. 다만 이 대비를 신도시 개발의 결과로 단정할 수는 없다. 택지개발 자료를 결합하지 않은 추론이다.', '**안산은 16.3% 줄어** 31개 시군 중 감소폭이 일곱 번째로 크다. 10년 사이 **42,283명**이 줄었다. 이 숫자는 주민등록 기준이라 **내국인만** 센다 — 1호에서 본 안산의 외국인 주민은 여기 들어 있지 않다.']

## 6. 주장 ↔ 근거 (필자가 적은 것)

**경기도 한 값(+4.6%)이 시군 사이의 정반대 흐름을 덮는다** 〔분포〕

- 근거 행: N03, N26:퍼짐, N27:퍼짐, N04, N28
- 도 전체는 **4.57[N03]**% 인데 **시군 중앙값은 0.12[N26]%** 다 — 가운데 시군은 10년 동안 거의 그대로였다. 최고 하남 **90.81[N13]**% 와 최저 포천 **-20.11[N11]**% 의 차이는 **110.92[N27]**%p 다. 「15곳이 줄었다」는 **개수**이지 덮인 «폭»이 아니라서, 중앙값과 범위를 따로 냈다. 줄어든 시군은 **15[N04]**곳 · **48.39[N28]**% 다.

**안산의 생산연령 여성은 10년간 16.3%, 42,283명 줄었다** 〔크기〕

- 근거 행: N05, N06, N07, N08, N09, N10
- **259,705[N05]**명에서 **217,422[N06]**명이 됐다. 변화율 **-16.28[N07]**% 는 원자료의 변화율 칸을 베낀 것이 아니라 그 두 값으로 다시 계산된다 — 베끼면 원자료가 틀렸을 때 같이 틀린다.

## 7. 한계와 «흔들림을 값으로 댔는가»

주민등록 내국인 기준이라 외국인 주민은 포함되지 않는다. 안산처럼 외국인 비중이 높은 도시는 실제 거주 여성 규모와 차이가 있다. '생산연령'은 연령 구간일 뿐 실제 경제활동 여부를 뜻하지 않는다. 시군 경계 변경과 신도시 입주 시차는 보정하지 않았다.

- **「평균이 덮는다」고 썼다 — 그 «덮인 폭»을 값으로 대지 않으면 그것도 어림말이다** — 방향 모른다 · 판정 **결론이 선다** · 크기 N03, N26, N27, N11, N13, N04, N28
  - 도 전체는 **4.57[N03]**% 인데 시군 중앙값은 **0.12[N26]**% 다 — 가운데 시군은 사실상 제자리였다. 위아래로는 하남 **90.81[N13]**% 와 포천 **-20.11[N11]**% 로 **110.92[N27]**%p 벌어져 있다. 줄어든 곳이 **15[N04]**곳(**48.39[N28]**%)이다. 도 단위 한 값으로는 이 폭이 보이지 않는다는 주장은 이 네 값으로 선다.
- **「15곳에서 줄었다」는 **0을 문턱으로 센 개수**라 경계에서 무르다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N04, N31, N26
  - 0에 가장 가까운 감소 시군은 고양으로 **-0.93[N31]**% 다. 중앙값 자체도 **0.12[N26]**% 로 0 바로 위에 있다. 즉 0 근처 한두 곳이 움직이면 15라는 수가 바뀐다. 그래서 이 글은 개수를 그대로 싣되 **결론은 개수가 아니라 폭에 둔다** — 「절반이 줄었다」가 아니라 「도 단위 한 값이 정반대 두 흐름을 덮는다」가 이 글의 주장이다.
- **주민등록 **내국인** 기준이라 외국인 주민이 빠져 있다 — 안산이 특히 그렇다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 이 표에는 외국인 칸이 없어 크기를 낼 수 없다. 1호에서 안산의 체류외국인을 확인했지만 조사 시점과 집계 정의가 달라 이 계산에 그대로 넣을 수 없다. 방향조차 단정하지 않는다 — 외국인 여성이 늘었는지 줄었는지를 이 자료로는 모르기 때문이다.
- **「생산연령」은 **연령 구간**일 뿐 실제 경제활동 여부가 아니다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 15~64세에 든다고 일하는 것이 아니고, 65세 이상이라고 일하지 않는 것도 아니다. 경제활동인구 조사는 시군 단위 여성 연령별로 이 구간을 주지 않아 대조할 값이 없다. 그래서 이 글은 「일하는 여성이 줄었다」로 옮겨 읽지 않는다.
- **하남·화성이 늘고 포천·동두천이 준 것을 **신도시 개발의 결과로 단정할 수 없다**** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 택지개발 자료를 결합하지 않았다. 지명과 시기를 아는 데서 나온 배경지식이지 이 자료가 보여 준 것이 아니다. 본문에도 「추론이다」라고 적었고, 값으로 낼 수 있는 것은 늘고 준 «폭» 까지다. 원인을 재려면 택지 준공 시점을 붙인 다른 설계가 필요하다.
- **시군 **경계 변경**과 신도시 **입주 시차**를 보정하지 않았다** — 방향 모른다 · 판정 **말하지 않는다**
  - 2015~2025년 사이 경계가 바뀐 구간이 있으면 두 해의 같은 이름이 같은 땅이 아니다. 보정하려면 연도별 경계 대조표가 필요한데 이 표에 없다. 다만 이 문제는 개별 시군 값에 걸리고, 도 전체 합계(N01·N02)와 «폭»이라는 결론에는 걸리지 않는다.
- **이것은 **재고의 차이**이지 «빠져나간 사람 수»가 아니다** — 방향 모른다 · 판정 **결론을 좁혔다** · 크기 N09, N10
  - 안산의 **42,283[N10]**명은 2015년과 2025년의 15~64세 여성 «수의 차이»다. 그 안에는 전출만이 아니라 전입 · 사망 · 15세 진입 · 65세 이탈이 모두 섞여 있다. 그래서 이 글은 「빠져나갔다」는 말을 쓰지 않고 「줄었다」로만 쓴다 — 원인을 가르려면 인구이동통계와 인구동향을 붙여야 하는데 이 글에 없다.

## 8. 관문이 이미 본 것

| 등급 | 관문 | 말 |
|---|---|---|
| OK | C0 | 구분 값 이상 없음 (계산·인용·해석) |
| OK | C1 | 인용행 메타 이상 없음 (원문위치·URL·기준일까지 확인) |
| WARN | C2 | N28 감소시군비중: `expr:100*N04/N25` 이 «검산되지 않은» N04 에 기대고 있습니다 — 이 식은 「서로 어긋나지 않는다」까지만 보증하고 원자료까지 닿지 않습니다 |
| OK | C2 | 파생값 23건 원자료와 일치 |
| OK | C3 | 같은 지표·대상의 값 충돌 없음 |
| OK | C4 | 본문 통계 수치가 모두 대장에 등록됨 |
| WARN | C5 | N20 '신도시': 4곳 중 1곳에 유보 표현이 없습니다 … 규모와 차이가 있다. '생산연령'은 연령 구간일 뿐 실제 경제활동 여부를 뜻하지 않는다. 시군 경계 변경과 신도시 입주 시차는 보정하지 않았다. <summary class="vh" |
| OK | C5 | 해석 주장에 유보 표현이 붙어 있음 |
| OK | C6 | 렌더링 이상 없음 (태그 유출·자리표시자·본문량·viewport·문서구조) |
| WARN | C7 | 출처식이 적힌 행이 0개입니다 — 이 호는 원본 재조회를 하지 않았습니다. 본문 핵심 수치 몇 개라도 `출처식` 칸을 채우면 prep.py 오류까지 잡힙니다 |
| OK | C8 | 주장 2건이 모두 계산으로 받쳐집니다 (역할이 붙은 근거 2개) |
| OK | C9 | 비율성 행 10건이 모두 분모를 짚습니다 |
| OK | C10 | 한계 7건이 모두 값 또는 이유를 갖췄습니다 · 값을 댄 것 3건 · 「말하지 않는다」 4건 |
| OK | C11 | 개인 수준 전이 주장 없음 (낱말 14개 · 인용부호 안과 부정문은 세지 않음) |
| OK | C12 | 원자료가 호 폴더 안에 있습니다 — 중간층이 없어 해당 없음 |
| OK | C13 | 인과 표현 1건이 모두 근거를 짚거나 유보를 선언합니다 (변수 21개와 대조) |

## 9. 이 패킷에 «없는» 것

- **원자료 파일 자체** — 크기 때문입니다. 위 지문으로 대조하실 수 있습니다.
- `prep.py` · `대장만들기.py` 원문 — 필요하시면 따로 보내겠습니다 (각 8KB · 0KB).
- **우리가 이미 약하다고 보는 자리** — 일부러 뺐습니다. 적어 두면 그 자리만 보시게 됩니다.

## 10. 답해 주십시오

1. **제목이 본문보다 큽니까?**
2. **계산이 받치지 못하는 문장**을 찾아 주십시오 — 문장을 그대로 인용해서.
3. **방법 결정 아홉 줄 가운데 이 자료에 맞지 않는 것**이 있습니까?
4. **정제 규칙**이 결과를 한쪽으로 밀 수 있습니까?
5. **한계 가운데 본문의 주장을 실제로 위협하는 것**은 무엇입니까? 그리고 **적히지 않은 한계**가 있습니까?
6. 독자가 이 글을 읽고 **틀리게 행동할 수 있는 방식**이 있습니까?

지적하실 때 **원문·원자료와 대조한 결과인지, 추론인지 갈라 적어 주십시오.** 저희는 받은 지적을 전부 되돌려 보고 맞은 것만 채택합니다.