어떻게 통계가 오해를 불러 일으킬 수 있는가 |마크 리델 (Mark Liddell)

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통계는 설득력이 있습니다.
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너무 설득력이 있어서
사람들, 단체, 그리고 국가들은
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그 정리된 데이터를 기반으로
중대한 결정을 내립니다.
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하지만 거기에는 문제가 있습니다.
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어떤 통계든,결과를
완전히 뒤집을 수 있는
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무언가가 숨어있을 수도 있습니다.
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예를 들어, 여러분이 나이 든
친척 어른의 수술을 위해
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두 병원 중 하나를 골라야
한다고 생각해봅시다.
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최근 두 병원에서 치료받은
1,000명의 환자 중에
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병원 A에서는 900명이 살아남았고
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반면, 병원 B에서는
800명이 살아 남았습니다.
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그렇다면 병원 A가
더 나은 선택 같이 보입니다.
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하지만 그러한 결정을 내리기 전에
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모든 환자가 똑같은 건강
상태로 병원에 오는 것이
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아니라는 사실을 기억해야 합니다.
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최근에 두 병원에 온
환자 1,000명을
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건강한 사람과 아픈 사람으로 나눠 보면
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상황이 달라 보이기 시작할 것입니다.
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병원 A에는 나쁜 건강 상태의
환자가 100명 밖에 오지 않았고
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그 중에 30명이 살았습니다.
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병원 B에는 나쁜 건강 상태의
환자 400명이 왔고
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210명을 살릴 수 있었습니다.
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따라서 병원 B가 더 나은 선택입니다.
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나쁜 건강 상태로 병원에 온
환자들에게 말이죠.
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생존율이 52.5%나 되니까요.
1:25 - 1:26

하지만 만약 당신의 친척이
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좋은 건강 상태로
병원을 가신다면 어떨까요?
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이상하게도, 병원 B가 여전히
더 나은 선택입니다.
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생존율이 98%나 되니까요.
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그런데도 어떻게 병원 A의 전반적인
생존율이 더 높을 수 있을까요?
1:39 - 1:42

병원 B가 각각 2개 그룹
환자의 더 높은
1:42 - 1:45

생존율을 가지고 있는데도 말입니다.
1:45 - 1:49

여기서 우리가 알아야 할 것이
바로 심슨의 역설입니다.
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같은 자료라도 어떻게
분류하는 지에 따라
1:52 - 1:55

정반대의 결과를 보일 수 있는 거죠.
1:55 - 1:59

이는 취합한 데이터가 조건부 변수를
감추고 있을 때 종종 발생합니다.
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그 변수를 잠복 변수라고도 합니다.
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결과에 중대한 영향을 미치는
숨겨진 추가적 요인이죠.
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이 병원 사례에서 숨겨진 요인은
병원에 온 환자들의
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건강 상태에 대한 상대적인
비율이라고 할 수 있습니다.
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심슨의 역설은 단지
가상 시나리오가 아닙니다.
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그것은 현실에서도 종종 나타납니다.
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때로는 중요한 순간에 말입니다.
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영국의 한 연구에서는
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흡연자들이 비흡연자들보다
더 높은 생존율을 보였습니다.
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20년 동안 연구를 한 결과 말이죠.
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그것은 참가자들을 연령대별로
분류하기 전까지 맞는 말이었습니다.
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그런데 비흡연 참가자들은 평균적으로
나이가 많은 사람들이었습니다.
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그래서 연구 기간 동안
사망할 확률이 더 높았던거죠.
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정확히 말하면, 그들이 그냥 더 오래
살았기 때문이었어요.
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여기서는 연령대가 숨은 변수이자
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데이터를 바르게 해석하기 위한
필수적인 요소였습니다.
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다른 예에서는
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플로리다주의 사형 사건들을 분석해 보면
2:54 - 2:58

살인죄로 유죄를 선고받은
흑인과 백인 피고인들 사이에
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인종 차별이 없는 것을
알 수 있습니다.
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하지만 사건을 피해자의 인종에 따라
분류할 경우, 이야기는 달라집니다.
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각각의 경우
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흑인 피고인이 사형을 선고받은
확률이 더 높았습니다.
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백인 피고인에 대한 전체적인
사형 선고율이 조금 높아지는 이유는
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피해자가 백인인 경우의 사건에서
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사형 선고를 받을 가능성이
높기 때문입니다.
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피해자가 흑인일 경우보다 말입니다.
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그리고 대부분의 살인은 같은
인종 간에 발생했습니다.
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그렇다면 우리는 어떻게 하면 이러한
역설을 피할 수 있을까요?
3:31 - 3:35

불행히도, 딱 정해진 답이 없습니다.
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자료는 수많은 기준에
따라 분류 될 수 있으며
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오히려 데이터 전체가 더 정확한
그림을 보여주기도 합니다.
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자의적이고 잘못된 방식으로
분류된 데이터보다 말이죠.
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우리가 할 수 있는 것은 통계가
묘사하는 실제 상황을 꼼꼼히 연구하고
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숨은 변수가 있지는 않은지
생각해보는 것입니다.
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그렇지 않으면 우리는
스스로를 지키기 힘들어집니다.
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사람들이 오해하게 데이터를
이용하는 사람들로부터 말입니다.

Title:: 어떻게 통계가 오해를 불러 일으킬 수 있는가 |마크 리델 (Mark Liddell)
Speaker:: Mark Liddell
Description:: 전체 강의 보기: http://ed.ted.com/lessons/how-statistics-can-be-misleading-mark-liddell

통계는 설득력이 있습니다. 너무 설득력이 있어서 사람들, 단체, 그리고 국가들은 그 정리된 데이터를 기반으로 몇 가지 중대한 결정을 내립니다. 그러나 어떤 통계든, 그 결과를 완전히 뒤집을 수 있는 무언가가 숨어있을 수도 있습니다. 마크 리델은 심슨의 역설에 대해 연구합니다.

강연: 마크 리델, 영상: 틴마우스 애니메이션 스튜디오.

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Video Language:: English
Team:: closed TED
Project:: TED-Ed
Duration:: 04:19

	Jihyeon J. Kim approved Korean subtitles for How statistics can be misleading	May 16, 2016, 12:32 AM
	Jihyeon J. Kim edited Korean subtitles for How statistics can be misleading	May 16, 2016, 12:32 AM
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Jihyeon J. Kim May 16, 2016, 12:32 AM

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