생활속 기초 통계 이해

학과별 합격률과 전체 합격률은 왜 다르게 보일까요?심슨의 역설은 하위 집단에서 관찰된 비교 방향이 자료를 합쳤을 때 약해지거나 반대로 나타나는 현상입니다. 스탠퍼드 철학 백과의 설명처럼, 전체 자료의 연관성과 집단별 연관성이 충돌할 수 있으므로 어떤 변수를 기준으로 자료를 묶었는지 함께 살펴야 합니다. 계산이 틀려서 생기는 현상이 아니라 서로 다른 구성 비율이 전체 결과에 반영된 것입니다.가상의 대학에 합격하기 어려운 A학과와 비교적 합격하기 쉬운 B학과가 있다고 가정하겠습니다. 표의 행은 학과와 성별 조합으로 나누고, 열에는 합격자 수·지원자 수·합격률을 서로 겹치지 않게 배치했습니다. 각 학과 안에서는 남성 지원자의 합격률이 더 높지만, 남성은 A학과에, 여성은 B학과에 훨씬 많이 지원한 상황입니다...

무작위로 뽑는다는 말은 무엇일까요?설문 결과를 읽을 때 응답자 수만큼 중요한 질문은 ‘누가 어떤 절차로 조사 대상이 되었는가’입니다. 많은 사람에게 물었더라도 조사원이 만나기 쉬운 사람만 골랐다면 모집단 전체의 생각을 반영하기 어렵습니다. 반대로 대상별 선택 기회를 분명히 하고 정해진 규칙으로 뽑았다면, 표본에서 모집단을 추론할 근거가 생깁니다.단순무작위추출은 모집단의 각 대상이 표본으로 선택될 확률이 같도록 설계하는 확률표본추출입니다. 조사자의 판단이나 접근 편의가 선정 여부를 좌우해서는 안 됩니다. 사람을 아무렇게나 고르는 일상어의 ‘임의 선택’과 통계에서 말하는 ‘무작위’가 다른 이유입니다. 캐나다 통계청의 확률표본추출 안내도 단순무작위추출에서는 모집단의 각 단위가 동일한 선택 기회를 갖는다고 설명..

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..