대표성 휴리스틱_소수 표본의 오류_통계는 항상 맞을까?

지난 글들을 통해 우리가 가지고 있는 인지적 오류와 휴리스틱을 고찰하며 통계적 사고의 중요성에 대해 인지하였다. 통계적 사고에 대한 의도적 노력으로 직관을 통해 쉽고 빠르게 판단하려는 우리 사고 시스템을 해킹할 수 있는 것이다.

통계자료_픽사베이

 

 

통계적 사고가 항상 직관보다 좋은 것인가?

 

 

통계적 사고는 우리가 가진 인지적 오류를 최소화 할 수 있는 강력한 힘이 있다. 그러나 통계적 사고를 한다면 직관보다 항상 좋은 판단과 선택을 할 수 있는 것일까? 결론부터 말하자면 통계로 착각을 일으킬 수 있다.

 

예를 들어 여성 대상 설문조사 결과 대통령 지지율이 60%라면 우리나라 여성들의 대통령 지지율이 60% 수준이라고 생각하게 된다. 그러나 통계적 논리로 추론한 사실이 직관적 판단보다 더 신뢰할만하다고 해서 그대로 믿어서는 안된다. 만약 설문조사의 표본 집단은 겨우 50명이며 여당 지지자들이라면 어떨까?

 

표본의 크기와 출처에 따라 통계정보 또한 얼마든지 편향될 수 있다. 소수표본의 통계는 편향된 정보를 만들어 착각하게 만들 수 있다. 작은 표본의 결과는 극단적일 수 밖에 없음을 기억해야 한다.

 

다른 예로 추첨 박스 하나에 검은공과 흰공 50개씩을 넣어뒀다고 하자. 철이는 20개의 공을 꺼낼 수 있고 미미는 4개의 공만 꺼낼 수 있다고 할 때 모든 공이 같은 색일 가능성이 높은 사람은 누구일까?

 

미미일 가능성이 높다. 공을 많이 꺼낼수록 다양한 공이 나올 가능성이 높기 때문이다. 200조각의 퍼즐과 2000조각의 퍼즐게임이 있다고 가정해보자. 200조각의 퍼즐은 몇 개만 맞춰도 전체 그림이 보이는 반면 2000개 조각의 퍼즐은 그림이 쉽게 보이지 않아 완성하기가 어렵다.

 

우리가 통계적 사고를 할 때 유의해야할 것은 소수 표본을 기본으로 통계를 왜곡하진 않았나 검토해 보는 것이다. 그래야만 대표성 휴리스틱이 내린 판단의 오류를 피할 수 있게 된다.

 

지난 글 보기 https://brainbreakingmart.tistory.com/15

정상은 표준의 개념이 될 수 없다.