Ch6. 표본과 편향(설문·여론조사 읽기)

전체를 다 볼 수 없을 때 표본을 본다

표본은 전체 집단을 대신해 관찰한 일부입니다. 전국 모든 사람에게 물어볼 수 없기 때문에 일부에게 질문하고 전체의 경향을 추정합니다. 표본이 잘 뽑히면 적은 수로도 유용한 판단을 할 수 있지만, 표본이 치우치면 숫자가 많아도 틀릴 수 있습니다.

“우리 서비스 이용자 1만 명 설문”은 커 보이지만, 적극적으로 앱에 남아 있는 사람만 답했다면 이탈한 사용자의 불만은 빠져 있을 수 있습니다. 표본의 크기보다 중요한 것은 누가 답했는가입니다.

설문이나 여론조사를 볼 때는 다음을 확인합니다.

예를 들어 “직장인 80%가 재택근무를 선호”라는 결과는 직장인 전체인지, IT 업계 직장인인지, 재택근무 경험자만인지에 따라 의미가 달라집니다.

“불필요한 세금 인상에 동의하십니까?”와 “공공서비스 유지를 위한 세금 조정에 동의하십니까?”는 비슷한 주제를 묻지만 전혀 다른 인상을 줍니다. 앞 문장은 이미 부정적 판단을 담고 있고, 뒤 문장은 긍정적 목적을 강조합니다.

좋은 질문은 응답자가 자신의 생각을 말하게 해야지, 질문자가 원하는 방향으로 밀어서는 안 됩니다. 그래서 설문 결과를 볼 때는 결과 숫자뿐 아니라 실제 문항을 확인하는 것이 중요합니다.

무응답도 데이터입니다. 화가 난 사람만 리뷰를 남기거나, 매우 만족한 사람만 후기를 작성하면 중간 의견은 사라집니다. 또 온라인 공개 설문은 관심 있는 사람만 참여하기 쉬워 자기선택 편향이 생깁니다.

업무에서 설문을 만들 때는 응답하지 않은 사람의 특성을 추정하고, 가능하면 여러 채널로 응답을 모아야 합니다. 숫자를 모으는 일보다 빠진 목소리를 찾는 일이 더 중요할 때가 많습니다.

다음 장에서는 데이터를 모으고 쓰는 과정에서 개인정보와 윤리를 어떻게 생각해야 하는지 다룹니다.