[생글기자 코너] 통계 속임수에 넘어가지 않으려면?

통계는 유용한 도구지만, 잘못 활용하면 왜곡된 판단을 내리게 한다. 통계를 비판적으로 해석하는 태도를 기른다면 좀 더 현명한 소비자가 될 수 있다.

우리는 수많은 정보를 접하며 살아간다. 하지만 모든 정보가 신뢰할 만한 것은 아니다. 겉보기에 정확해 보이는 정보에도 통계적 속임수가 숨어 있을 수 있다. 이러한 속임수에 넘어가지 않고 올바른 판단을 내리려면 어떻게 해야 할까?

흔히 사용하는 속임수 중 하나는 작은 표본을 활용하는 것이다. 100명 중 2명이 약품의 효과를 봤다면 2%이지만, 10명 중 2명이 효과를 봤다면 20%가 된다. 표본이 작을수록 우연에 의한 변동성이 커져 효과가 과장될 가능성이 높다. 의도적으로 작은 표본을 사용해 효과를 부풀리는 기업들이 있다. 따라서 소비자는 표본 크기에 유의해야 한다.

통계에서 중요한 개념이 유의 수준이다. 유의 수준이 5%라면 신뢰 수준은 95%이다. 유의 수준이 낮을수록 해당 통계의 신뢰도가 높다고 보면 된다. 많은 광고나 기사에서 유의 수준을 명확히 제시하지 않는다. 소비자는 통계를 접할 때 반드시 유의 수준이 얼마인지를 확인할 필요가 있다.

통계를 볼 때는 평균뿐 아니라 분포 범위(편차)도 봐야 한다. 대표적 사례가 ‘게젤의 준거’ 연구다. 이 연구는 아기가 생후 몇 개월에 혼자 앉을 수 있는지를 조사한 것이다. 연구 결과를 보도하는 과정에서 편차가 생략됐다. 이에 많은 부모가 “우리 아이가 평균보다 늦다”라며 불필요한 고민에 빠졌다.

통계는 유용한 도구지만, 잘못 활용하면 왜곡된 판단을 내리게 한다. 통계를 비판적으로 해석하는 태도를 기른다면 좀 더 현명한 소비자가 될 수 있다.

조승민 생글기자(세종국제고 2학년)