생활속 기초 통계 이해

생존자 편향은 정확히 무슨 뜻일까요?성공한 사람의 인터뷰는 구체적이고 기억에 잘 남습니다. 반면 같은 방법을 시도했지만 중간에 그만둔 사람은 기사나 강연, 추천 목록에 좀처럼 등장하지 않습니다. 이렇게 관찰 가능한 성공 사례만 보고 전체 집단의 특징이나 성공 가능성을 판단하면 중요한 정보가 빠집니다. 통계는 성공담을 부정하는 기술이 아니라 화면 밖에 어떤 사례가 누락됐는지 묻는 도구입니다.브리태니커의 생존자 편향 설명에 따르면, 생존자 편향은 선택 과정을 통과해 눈에 남은 대상에 주의를 집중하고 그 과정에서 사라진 대상을 간과할 때 생기는 선택 편향입니다. 여기서 ‘생존’은 사람의 생존만 뜻하지 않습니다. 운영을 계속하는 사업체, 졸업한 학생, 성과를 낸 투자자, 끝까지 사용된 제품처럼 결과가 확인 가능..

양성 결과가 곧 확진을 뜻하지 않는 이유검사 정확도가 높다는 설명을 들으면 양성 판정도 거의 확진처럼 느껴질 수 있습니다. 그러나 ‘질병이 있을 때 양성이 나올 확률’과 ‘양성이 나왔을 때 실제로 질병이 있을 확률’은 서로 다른 값입니다. 같은 두 사건을 다루더라도 어느 집단을 기준으로 삼느냐, 즉 분모가 무엇이냐에 따라 답이 달라집니다.민감도는 실제 환자 가운데 검사가 양성을 찾아낸 비율입니다. 특이도는 질병이 없는 사람 가운데 음성을 올바르게 판정한 비율입니다. 양성예측도는 관점을 바꾸어, 양성 판정을 받은 사람 가운데 실제 환자가 차지하는 비율을 뜻합니다. 따라서 민감도 90%를 ‘양성이면 환자일 확률 90%’로 바꾸어 읽을 수 없습니다.질병이 드문 집단에는 환자보다 질병이 없는 사람이 훨씬 많습니..

응답자 수가 많아도 왜 대표성이 부족할까요?온라인 설문에서 1만 명이 답했다는 문구는 눈에 잘 띕니다. 하지만 표본 크기와 대표성은 같은 개념이 아닙니다. 응답자가 많아지면 같은 방식으로 표본을 뽑았을 때 우연한 흔들림은 줄어들 수 있지만, 모집 단계에서 빠진 집단까지 새로 포함되지는 않습니다. 통계청도 국가통계 품질을 평가할 때 관련성·정확성뿐 아니라 이용자가 조사 과정과 한계를 이해할 수 있는 설명을 중요하게 다룹니다. 통계청과 국가통계포털에서 공표 자료의 조사 대상, 표본 설계, 작성 방법을 함께 확인할 수 있습니다.특정 채널 때문에 일부 사람이 애초에 참여 기회를 얻지 못했다면 비포괄 편향을 의심해야 합니다. 예를 들어 한 온라인 커뮤니티 게시판에만 설문 주소를 올리면 비회원과 해당 채널을 쓰지 ..