| English | 의미 |
|---|---|
| bias/ˈbaɪəs/ | 편향 |
| representative/ˌreprɪˈzentətɪv/ | 대표적인 |
| population/ˌpɒpjʊˈleɪʃn/ | 모집단 |
| generalization/ˌdʒenərəlaɪˈzeɪʃn/ | 추론 |
데이터를 신뢰할 수 있을까요?
- 어떤 그래프나 계산 전에 질문하십시오: 데이터가 정직하고 잘 수집되었습니까?
- 수집 방법이 어떤 결론까지 도출 가능 여부를 결정합니다.
- 나쁜 데이터는 뛰어난 분석으로도 구제되지 않습니다. "쓰레기 입출력, 쓰레기 출력(Garbage in, garbage out)."
- 3단원은 좋은 데이터를 얻는 것에 관하므로, 4~9단원에서는 그 데이터를 신뢰할 수 있습니다.
편향: 치우친 방법
- 편향(Bias) 은 같은 방향으로 진리를 놓치는 시스템적 경향입니다.
- 편향된 방법은 데이터 양이 아무리 많아도 특정 결과를 우대합니다.
- 무작위 오차는 평균적으로 상쇄되지만, 편향은 상쇄되지 않습니다.
- 위험성은 모집단을 대표하지 않는 표본이 생성되는 것입니다.
일반화가 가능한 경우
- 일반화는 표본의 발견을 전체 모집단에 확장하는 것입니다.
- 이는 표본이 편향 없이(이상적으로는 무작위로) 수집되었을 때만 정당화됩니다.
- 치우친 방법에서 얻은 데이터는 그 치우친 집단만을 설명할 뿐, 모든 사람을 대표하지 않습니다.
- "실제로谁 who was actually reached?"가 결론의 적용 범위를 결정합니다.
수집 전 계획 수립
- 좋은 데이터 수집은事后에 patches up하는 것이 아니라 사전 계획에 따라 이루어져야 합니다.
- 데이터 수집 전에 모집단, 샘플링 방법, 그리고 질문을 결정하십시오.
- 신중한 계획은 나중에 수정할 수 없는 편향을 피하는 가장 저렴한 방법입니다.
- 분석의 신뢰성은 그것을 공급한 수집 과정만큼의 신뢰성을 가집니다.
더 큰 표본은 편향을 해결하지 못합니다. 방법이 모집단의 일부를 시스템적으로 누락시킨다면, 동일한 결함 있는 방식으로 더 많은 응답을 수집하는 것은 단순히 더 정확한 오답을 줄 뿐입니다. 크기는 무작위 오차를 줄이는 데 도움이 되지만, 편향과 싸우는 것은 더 나은 방법뿐입니다. 어떤 결론을 신뢰하기 전에 항상 데이터가 어떻게 수집되었는지 묻십시오.
라디오 진행자가 새로운 법안에 지지하는지 청중에게 전화하라는 요청을 합니다.
- 동기가 있고 의견을 가진 청중만 전화합니다 → 대표적인 표본이 아닙니다.
- 결과는 편향되어 있으며, 이는 모집단이 아닌 전화한 사람들만을 묘사합니다.
- $10{,}000$명 대신 $100$명의 청중이 전화한다고 해서 편향이 줄어드는 것이 아닙니다.
데이터 수집의 방법이 우리가 도출할 수 있는 결론을 결정합니다. 편향은 표본을 모집단에 대해 대표적이지 않게 만드는 시스템적 오류이며, 표본 크기가 커진다고 줄어드는 것이 아닙니다. 일반화를 정당화하려면 편향이 없어야 하며(이상적으로는 무작위), 따라서 분석 전에 수집을 신중하게 계획해야 합니다.
편향된 표본은 특정 집단을 과도하게 대표합니다
일부 구간이 지배적이라면, 표본은 모집단을 대표하지 않습니다.
동일한 결함이 있는 방법을 사용하여 훨씬 더 큰 표본을 수집하면 편향이 제거됩니다.
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크기는 무작위 오류를 줄이지만, 편향은 줄이지 않습니다 — 결함이 있는 방법은 어떤 크기에서도 편향된 채로 남습니다.
라디오 전화 투표는 주로 열정적인 청취자에게 도달합니다. 그 결과는 ...입니다.
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자발적 전화 응답자는 대표성이 없으므로, 투표는 편향됩니다.
같은 방향으로 진실을 놓치는 체계적인 경향을 ___라고 합니다.
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편향은 평균화되지 않는 체계적이고 방향성 있는 오류입니다.
표본의 결과를 전체 모집단에 적용(외삽)하는 것은 표본이 ...일 때만 정당화됩니다.
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편향이 없는 수집 방식만이 일반화를 지원합니다.
데이터 수집 방법은 가능한 결론을 결정합니다.
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좋은 결론은 좋은 수집을 요구합니다 — 분석 전에 계획하십시오.