데이터 희소성이 해석 오류를 유발하는 통계적 메커니즘을 정확히 이해해야 하는 이유
데이터 희소성이 해석 오류를 유발하는 통계적 메커니즘은 우리가 수치를 읽고 판단을 내리는 모든 과정에 깊숙이 개입해 있습니다. 표본이 충분하지 않은 상태에서 평균이나 비율, 위험도를 계산하면 겉으로는 그럴듯해 보이는 결론이 도출되지만, 실제로는 우연 변동에 크게 좌우된 결과일 가능성이 높습니다. 특히 의료, 경제, 정책 결정과 같이 불확실성이 큰 영역에서는 작은 표본에서 얻은 신호를 과대 해석하는 순간, 의사결정의 … Read more