흔한 “통계의 오류”의 사례.

흔한 “통계의 오류”의 사례.

유머갤럭시 2024-12-23 09:00:58 신고

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카페인 음료 섭취 빈도와 자살생각 빈도의 관계

2015년에 이 자료를 바탕으로 ‘교육 시설 주변 500m 고카페인 음료 판매 금지 법안’이 통과될 뻔 했던 일도 있었음

위 자료를 그냥 보면

“와 카페인 음료를 많이 먹으면 자살 생각 빈도가 높아지는 구나”

“카페인 음료를 조금 적게 먹어야 겠다”

같은 생각이 먼저 떠오르겠지만

저 자료가 

통계의 함정 중 [잘못된 인과관계 추론 ] 의

대료적 예로 작용할 수 있음

얼핏 생각한다면 고카페인 음료가 자살 생각 빈도를 수를 늘리는 직접적인 원인으로 생각될 수 있겠지만

‘고카페인을 마시는 이유’와 ‘고카페인 마시는 대상들이 처한 환경’을 고려하지 않은 자료라서….

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카페인 음료를 마시는 이유로는 ?

-‘수면 시간이 부족해서 잠오는 걸 극복하기 위해’

수면 시간이 부족한 이유로는?

-학업, 과외, 게임, 취미, 기타 이유 등등 다양하지만 

대표적인 수면 부족의 이유는 학력에 대한 부담이 큰 원인으로 작용함

즉 카페인 음료는 마시는 이유로는

학습의 부담으로 수면 시간이 부족해서 라는 [생략된 인과관계]가 등장하게 됨

사실 이것도 조금 더 깊게 파고들면 훨씬 많고 다양한 복합적인 요인들이 왕창 등장하게 되는데…..

그래서 이런 통계를 보여줄때는 

‘인과성을 반영하는 분석자료’을 보여줘야 함

인과관계의 경로 상에 놓여진 상관 관계를 

경로분석으로 자세하게 보여줘야 하는데 

현실의 대부분의 통계 자료는 

이런 중요성을 간과한 경우가 매애애애애우 많음

진짜로 분석 과정에서 놓친 경우도 있을테고

일부러 생략해서 편향적인 자료를 보여주는 경우도 있을테고..

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