| [ freeeXpression ] in KIDS 글 쓴 이(By): hjchoi () 날 짜 (Date): 1995년03월25일(토) 21시03분31초 KST 제 목(Title): 이상한 설문조사 결과 며칠전 동아일보에서 제목이 눈에 확 뜨이는 설문조사 결과가 나와 있어서 자세히 읽어보았다. 제목은 정확히 기억이 안나지만 내용은 다음과 같은 것이었다. 만 18세이상 성인으로서 20대부터 40대까지의 성인남녀에게 설문조사 시점 까지 성관계를 맺은 상대의 수를 물어보는 것이었다. 남녀불문하고 평균이 4.xx명이라는 결과가 제목에 나와있길래 "오잉?"하는 심정으로 읽어본 기사내용은 여자가 평균 1.4명 남자가 평균 7.6명이라서 평균을 내어보니 4.xx명이라는 수치가 나왔다는 것이다. 언뜻보면 별로 이상할 것이 하나도 없어보인다. 하지만 이번학기에 확률및 통계를 두번 들어가서 졸다가 영~ 따분해서 다른 과목으로 바꾸어버린 한 확통도("확률통계를 싫어하는 공학도"의 준말임)의 예리한 눈에는 그 설문 조사의 잘못된 점이 적나라하게 들어나 보였다. 그 잘못된 점이라는 것은 아주 간단하다. 어떻게 대준 사람과 받은 사람의 수치가 이렇게 차이가 날 수 있을까? 그럼 한번 이 통계결과를 차분하게 검토해보도록 하자. 우리(주세이모스, KennyG 등등을 제외한)가 생각하는 정상적인 성관계는 남 자와 여자가 정확한 쌍(pair)을 이루는 one to one 대응관계이다. 만약, 이러한 가정하에서 설문조사의 대상이 되는 집단의 명수가 무한대이 고, 또한 남녀 비율이 같다면 이러한 평균치는 차이가 날 수 없다는 것은 아주 명백한 사실이다. 그럼 정상적이지 않고 또한 바람직하지도 않지만 한번쯤 해보는 것을 상상 해보았거나 다른 사람들이 하는 것을 보았거나 혹시 실제로 해보았을 지도 모르는 one to many 또는 many to many 대응관계에 대해서 생각해보자. 우선 one to many 관계는 이러한 평균치의 차이에 전혀 영향을 끼치지 못한 다. 이런 것은 예를 들어 생각해보자. 생각같아서는 그림까지 곁들인 아주 자세 한 예를 들고 싶지만 아직 멀티미디어 시대가 도래하지 않은 관계로 인해서 참고 그림은 제목만 댈 테니까 알아서 상상하거나 재주껏 찾아서 보기 바란 다. figure 1. one_to_five.jpg 참고 그림과 같이 여자 한명에 남자 다섯의 경우를 생각해보자. 여자 한명에게 상대는 다섯이고, 남자 한명에게는 상대가 한명이지만 이것 은 남자의 수와 여자의 수가 같은 집단으로부터 계산되는 통계에서 나오는 평균치를 높힐 수는 있어도 그 두개의 평균치를 차이가 나도록 만들지는 못 한다. 왜냐하면 여자쪽에 카운트가 하나 올라가면 남자쪽에도 카운트가 하 나 올라가기 때문이다. 그럼 다음으로 many to many 대응관계를 생각해보도록 하자. figure 2. group_2and3.jpg 이 또한 one to many 대응관계와 마찬가지로 두 평균치의 차이에 영향을 주 지 못한다는 것을 윗 그림을 보고 손가락을 꼽아보면 쉽게 알 수 있다. 그럼 도대체 왜 두 성별간의 평균치가 차이가 나는 것일까? 두 집단간의 평균치를 차이가 나게 만들 수 있는 요인에는 다음과 같은 것 들이 있을 수 있다. 첫번째, 설문조사에 응답한 남자들 중에 동성연애자들이 다수 섞여 있을 가 능성이 있다. 즉, 자신의 성관계 상대중에 남자의 수를 포함시킬 경우 남자 쪽 평균이 많이 높아진다. 두번째, 설문조사에 응답한 여자들이 실제 한 것보다 적게 적어냈다. 세번째, 설문조사의 대상으로 선정된 표본집단이 잘못되었다. 즉, 창녀와 같이 통계치에 결정적인 영향을 끼칠 수 있는 변수를 간과하였다. 여러분은 위 요인중에 어떠한 것이 이러한 평균치의 차이에 가장 지대한 영 향을 끼쳤다고 생각하는가요? 정답을 아시는 분들은 다음 주까지 동아일보 독자투고 담당 앞으로 정답과 그 간략한 이유를 우편엽서에 적어 보내시면 소정의 상품을 받으실 수 있습 니다. 그럼 이만... |