표본과 모집단의 관계

표본과 모집단의 관계에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 만약에 모든 데이터를 다 저희가 조사한다면 그런 방식을 전수조사라고 하죠. 전수조사는 많은 데이터 확보는 필연적으로 막대한 시간과 비용이 소모되고요. 심지어는 갱신하는 비용도 만만치 않습니다. 완벽한 전수조사 데이터를 분석해서 최종 의사결정자에게 도달하면 이미 낡아빠진 데이터가 될 가능성이 높습니다. 어떤 경우에는 전수조사가 아예 불가능한 경우도 있습니다 그래서 결국은 경제성과 최신성이 지켜지면서 의사결정에 기여할 수 있는 적절한 표본 개수를 이해하는 게 정말 중요합니다 여론조사의 적절성 부분에 대해서 한번 살펴보도록 할게요 전파에서 많이 지나가는 국정조사 같은 게 있습니다 국정조사 지지율이 중요한 게 아니라 이러한 설문조사가 있다면 이러한 설문조사에서는 지금 현재 이 설문조사는 설문조사 대상이 1,000명이에요. 1,000명인데 지금 우리나라 전 국민은 5,180만 명 정도 되거든요. 전 국민의 약 0.002% 정도 되는 표본이 과연 전 국민의 의견을 대변할 수 있을까요? 여러분 어떻게 생각하세요? 이건 다른 방식으로 한번 설명을 드리겠습니다. 구글에 가서 검색어를 한번 입력을 해보겠습니다. 최저임금 여론조사 라고 하도록 하죠. 최저임금 여론조사라고 하고 적정 최저임금은 얼마라는 것을 선택해서 적정 최저임금 얼마라고 하는 여론조사가 있습니다. 여론조사에서 보면 최저임금에 대한 적정성을 보면 어떤 사람들은 37.4%는 8,500원 미만 어떤 사람은 8,000원 미만 어떤 사람은 9,000원 미만이라고 주장을 했어요 자 그리고 대부분 사람이 가장 많은 분포가 8,500원 미만이나 8,000원 미만이 적정하다고 얘기를 했는데 이때 활용한 표본수는 보도록 할게요 KSOI라는 곳에서 여론조사를 했는데 성인 남녀 1,800명이에요. 1,800명, 즉 1,000명이죠. 1,000명을 가지고 이러한 여론조사가 나왔다는 거예요. 그랬을 때 우리는 이 여론조사의 신뢰성을 과연 어떻게 생각해야 될까요? 여러분 이런 여론조사에 한번 참여해 보신 적 있으세요? 대부분, 1,000명이라고 한다면 대부분 사람은 이 여론조사에 응답하지 않았을 가능성이 높습니다 그랬을 때 이게 과연 자 이게 표본이 되는 거고 표본이 되는 거고 결국 전 국민 5,180만 국민이 모집단이 되는 거예요 모집단 그랬을 때 이 표본이 과연 모집단을 설명할 충분한 설명력을 갖는지 이게 이 내용을 이해하는 게 매우 중요합니다 데이터 분석 내용을 설명드리면 자 우리 분석 목표를 설정을 했어요 그리고 데이터를 수집하는데 여론조사 같은 경우는 결국 다양한 분석에 대한 가설을 수립하고 데이터를 갖다 수집하는 겁니다 그랬을 때 표본 숫자를 예를 들어서 1000명을 가지고 데이터를 수집했다고 생각을 해보죠 그러면 그랬을 때는 우리가 확보한 데이터는 표본 데이터, 표본 데이터고 표본 수 천 개에요 그랬을 때 이제 추론 통계로 넘어가려고 합니다 피어슨 통계에서 기술 통계 기술 통계는 데이터를 요약하는 방법이라고 보시면 되고요 기술 통계와 확률론이 있고요 확률론이 있고 확률론이 결합되면 다시 표본을 가지고 모집단을 예측할 수 있는 추론 통계 영역으로 넘어갑니다 추론 통계 영역으로 넘어가는데 추론 통계의 핵심은 이 녀석이 일종의 이 데이터를 가지고 가설을 수립해요. 가설을 수립하고 이 가설이 과연 모집단에 있는 분포라든가 내용들을 설명할 수 있는지를 가지고 의사결정을 하는 겁니다. 그 후에는 이 보면 가설 검증된 데이터를 가지고 저희가 이제 보고서를 만드는 거고요. 보고서를 가지고 우리는 의사결정을 한다고 보시면 됩니다. 이때 표본 구성이 매우 중요해요 표본 구성이 매우 중요한데 예를 들어서 예전에 백종원씨가 골목식당에서 멸치국수 아줌마랑 같이 육수 대결을 했습니다 육수 대결 결과 백종원씨가 구성한 시식단에서 7대4로 백종원씨 레시피가 이겼어요 그런데 그 필동국수 사장님은 절대 이 결과를 인정할 수 없다고 솔루션을 거부했습니다. 그런데 재미있는 게 그 후 맛있다는 대중 평가로 매우 잘 성업을 하고 있어요. 그러면 만약에 이 내용을 보면 표본 구성이 95% 밖에 있던 7명의 시식단이라면 예를 들어서 표본을 구성하는데 자 보면 표본이 이 평균지위에 있는 사람들로 구성한 일반인 표본이 될 수도 있을 텐데 그 보면 시식단 구성되어 있는 게 정말 특별한 맛을 갖고 있는 되게 독특한 사람들이에요 자 이 사람들을 가지고 아니면 이 보면 쓰리시그마 밖에 있는 상위 1% 사람들이 시식단으로 구성되어 있다면 이 사람들이 맛있다라고 하는 기준과 맛있다라는 기준과 보통 사람 맛있다는 기준이 다를 수가 있겠죠? 즉, 내가 관찰한 표본이 하필 매우 특별한 사례라면 우리가 취합한 데이터 결론에서 심각한 문제가 발생될 수 있습니다 따라서 이런 부분 때문에 표본 구성 방법을 이해하는 게 매우 중요합니다 그 내용은 뒤에서 다시 설명드리도록 하겠습니다