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이슈 통계나 자료를 보이는 그대로 믿어선 안되는 이유


2차 대전 중, 미 해군분석센터 연구원들은 임무를 마치고 

 

돌아온 전투기들의 총탄 자국에 대해 연구하였다. 

 

그 연구 결과는, 비행기의 총탄 자국이 가장 많은 부분을 더 튼튼하게 보강하여

 

적의 공격을 받더라도 전투기의 손실을 최소화할 것을 권유하는 보고서를 남겼다.

 

그런데 수학자로서 통계연구팀에 속해있던 에이브러햄 왈드(Abrahan Wald)는 전혀 다른 의견을 제시했다. 

 

그는 해군분석센터의 연구가 살아 돌아온 전투기만을 대상으로 하였다는 점을 지적했다. 

 

격추된 전투기는 돌아올 수 없으니, 

 

외상 부위를 평가할 때 반영되지 못했다는 것이다.

 

당초의 보고서에 따르면 총탄을 많이 맞은 부분을 보강하여야 한다. 

 

그러나, 실제로는 전투기가 그렇게 총탄을 많이 맞았음에도 무사히 돌아올 수 있었으므로, 

 

해당 부분에 대해서는 보강의 필요가 없다. 오히려 귀환한 비행기의 총탄 맞지 않은 부분이 보강의 필요성이 더 크다. 

 

그 부분을 타격 당한 전투기는 돌아오지 못했기 때문이다.

 

이를 '생존자 편향'(Survivorship bias)의 오류라 한다. 

 

어떤 문제에 대해 진단할 때, 이미 특정의 선택 과정을 통해 걸러진 일부의 데이터만으로 판단을 하여 잘못된 결론을 얻게 되는 논리적 실수를 가리키는 말이다. 

 

이미 걸러진 데이터는 누락되어 통상 보이지 않기에, 무시하거나 간과해버릴 가능성이 높다.


ㅊㅊ ㄷㅁㅌㄹ


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