데이터와 정보 프로젝트

목차

통계 오류 사례 1

통계 오류 사례 2

통계 오류 사례 3

통계 오류 사례 4

통계 오류 사례 5

대럴 허프가 제시하는 옥석 구별법

본문내용

통계 오류 사례 1

오차범위를 감안하지 않은 해석

5월 15일 YTN” 범여권 통합후보를 낼 가능성에 대해 가능성이 있다는 응답이 46.5%로 가능성이 없다는 응답 45.0%에 비해 높았다”

-이는 오차범위 3.1%인 조사에서 1.5포인트 차이는 우열을 가릴 수 없는 수준으로 잘못된 해석임

통계 오류 사례 2
표본수를 감안하지 않은 무리한 해석
3월2일자 조인스닷컴”전체적으로 박근혜 후보가 이명박 후보에게 26.8%대 38.2%로 뒤졌지만 강원도에서는 49% 19%로 크게 앞섰다”

-전국의 표본을 인구비례로 할당하다 보니 당시 조사대상 표본에서 강원도의 표본 수는 22명에 불과했다. 강원도 표본이 지나치게 적어 강원도민의 의견을 대표한다고 볼 수 없음에도 의미를 부여한 잘못된 해석이다. ( 일반적으로 표본은 1000명 이상이어야 유의미하고 서브표본(강원도)도 400명 이상이 되어야 의미있는 해석이 가능하다.

키워드

통계의 오류-데이터와 정보,   통계오류,   표본수