📌 먼치 POINT

선택 편향 (Selection Bias)

✅ 정의
- 특정 데이터나 표본만 선택되어 전체를 대표하지 못하는 상황에서 발생하는 판단 오류
- 보이지 않는 정보를 간과해 왜곡된 결론에 도달할 수 있음

✅ 일상 속 시사점
- 우리가 접하는 정보는 편향되었을 수 있음
- 표본의 대표성, 정보의 출처, 누락된 데이터 등을 비판적으로 분석하는 태도가 중요

선택 편향이란?

일부에서는 병원을 세상에서 가장 위험한 곳이라고 말합니다. 병원은 다른 어떤 곳보다 많은 사람들이 사망하는 장소이므로, 겉으로 보기에는 맞는 말처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 이는 선택 편향이라는 오류에서 기인한 생각일 수 있습니다.

선택 편향은 전체 데이터를 제대로 반영하지 못하는 특정 정보에 의존하여 판단을 내릴 때 나타나는 오류입니다. 표본이 한쪽으로 치우쳐 있어, 결과적으로 잘못된 결론에 도달하게 되는 것이죠.

생존자 편향

선택 편향을 설명하는 대표적인 예시로 아브라함 왈드의 이야기가 있습니다. 뛰어난 수학 실력을 가진 그는 유대인이었기 때문에 나치의 탄압을 피해 1938년에 가족과 함께 오스트리아에서 미국으로 망명했습니다.

2차 세계대전 중, 왈드는 통계 연구 그룹에 합류했습니다. 이 그룹은 나치 독일에 대항하는 미국을 지원하기 위해 여러 지식인들이 모여 만든 연구 조직이었습니다.

어느 날, 미 공군이 이들을 찾아와 해결하기 어려운 문제에 대해 도움을 요청했습니다. 항공기 장갑판이 부족해서 자꾸만 격추되는 상황이라며 말입니다. 

작전에서 돌아온 비행기들의 데이터가 장교들에 의해 왈드에게 전달되었습니다. 조사 결과, 기체와 날개에 총탄 자국이 집중적으로 발견되었고, 엔진 하부 쪽은 피해가 덜한 것으로 나타났습니다.

군 장교들은 수학자들에게 어떤 부위가 가장 많이 공격받는지 분석하여 최적의 방어 전략을 찾아달라고 요청했습니다. 그리고 그 결과를 바탕으로 피격률이 높은 부분에 장갑을 집중적으로 보강할 계획이라고 합니다.

심사숙고 끝에 왈드는 모두의 예상을 깨고 뜻밖의 주장을 내놓았습니다. 장갑을 덧대어 보강해야 할 곳은 총탄을 많이 맞은 곳이 아니라, 오히려 총탄을 거의 맞지 않은 부분이라는 것입니다.

장교들은 상황을 제대로 파악하지 못했습니다. 그들이 접한 정보는 일부분에 불과했기 때문입니다. 하지만 왈드는 온전한 분석을 위해서는 실제로 관찰되지 않은 데이터, 즉 추락한 비행기나 총알 자국이 없는 부분까지 고려해야 함을 깨달았습니다.

왈드는 돌아온 비행기 엔진에 총알 자국이 적었던 것은, 엔진에 총을 맞은 비행기는 추락해서 돌아오지 못했기 때문이라고 설명했습니다.

심슨의 역설

선택 편향이 정보 부족으로만 발생하는 것은 아닙니다. ‘심슨의 역설’은 그룹별로 나타나는 경향이 전체 집단에서는 사라지거나, 오히려 정반대의 방향으로 나타나는 현상을 말합니다.

이는 분석 과정에서 어떤 데이터를 선택하느냐가 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는지 보여주는 중요한 부분입니다.

1973년 UC 버클리 입시에서 남학생 합격률이 여학생보다 높아 성차별 논란이 일었습니다. 당시 입시 자료만 보면 여학생들이 불이익을 받은 것처럼 보였기 때문입니다.

하지만 연구팀이 데이터를 자세히 분석해 보니, 남성들은 경쟁률이 낮은 학과에 주로 지원하여 합격 가능성이 높았고, 여성들은 상대적으로 정원이 제한적인 인기 학과를 선택하는 경향이 있었습니다.

학과별로 자세히 살펴보니, 예상외로 여성 합격률이 남성보다 높은 경우도 적지 않았습니다. 

맺으며

피해를 입은 엔진을 장착한 비행기는 분석이 불가능했고, 버클리 대학에 지원한 여성들은 차별을 받은 것이 아니라 경쟁률이 높은 학과에 지원했을 뿐입니다. 마찬가지로 병원에서 사망하는 대부분의 사람들은 입원 당시 이미 건강 상태가 좋지 않았던 경우가 많습니다.

여러분도 혹시 선택 편향 때문에 잘못된 판단을 내리고 있지는 않으신가요?
특히 뉴스나 미디어에서 접하는 연구 결과들은 어떠신가요? 그 연구가 편향 없이, 충분히 대표성을 갖는 표본으로 진행되었는지 꼼꼼히 따져보셨나요?

여러분의 의견을 댓글로 자유롭게 이야기해주세요.

Created by Jonas Koblin @ Sprouts
CC BY 라이선스 / 교정 by SENTENCIFY / 편집자 최연우