선택편향(selection bias)은 뭐지?

선택편향(selection bias)은 뭐지? 

 

1 선택편향이란 데이터를 분석할 때마다 고려해야 하는 중요한 편향이다.

 

2 표본을 선택하는 과정에서 과대대표되거나 과소대표되어 결과가 왜곡이 생기는 현상

(예를들면, 운동 프로그램의 효과를 측정하기 위해서 표본을 선택할 때 피트니스에서 주로 선택하는 것입니다. 그러면 운동을 꾸준히 하는 사람들을 주로 선택하는 것이고 일반적인 사람을 대표한다고 볼 수 없고 결과는 그 프로그램이 효과적이라고 왜곡될 수 있습니다.)

copilot에서 만든 이미지 : 피트니스 파스텔화

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챗gpt에게 다음과 같이 물어봤습니다.

' 선택편향(selection bias)에 대해서 간단히 예를들어 설명해 주세요.'

 

챗gpt의 답변입니다.

 

선택편향(selection bias)은 연구나 실험에서 표본을 선택하는 과정에서 특정 그룹이 과대대표되거나 과소대표되어 결과에 왜곡이 생기는 현상을 말합니다. 간단한 예를 들어 설명해보겠습니다.

https://www.youtube.com/shorts/jgfOwwlVcPU

 

예시: 운동 프로그램의 효과 평가

어떤 새로운 운동 프로그램의 효과를 평가하기 위해 연구를 진행한다고 가정해봅시다.

1. 연구 설계:
   • 연구자는 이 운동 프로그램을 몇 주 동안 실시한 후, 참가자들의 체중 감소를 측정하려고 합니다.
2. 참가자 모집:
   • 연구자는 프로그램에 참가할 사람들을 모집합니다.
   • 하지만 모집 광고를 주로 체육관이나 피트니스 클럽에서 진행했습니다.
3. 선택편향 발생:
   • 모집된 참가자 대부분이 이미 운동에 관심이 많고, 규칙적으로 운동하는 사람들일 가능성이 큽니다.
   • 따라서 이 운동 프로그램의 효과는 이미 건강하고 체력이 좋은 사람들에게서 측정되게 됩니다.
4. 결과 왜곡:
   • 연구 결과, 이 운동 프로그램은 체중 감소에 매우 효과적이라는 결론이 나왔습니다.
   • 하지만 이 결과는 일반 대중에게 그대로 적용하기 어렵습니다. 왜냐하면 연구에 참가한 사람들이 이미 운동을 많이 하는 사람들이었기 때문에, 그들의 체중 감소는 일반 사람들과 다를 수 있습니다.

요약

이 예시에서 선택편향은 운동 프로그램의 효과를 과대평가하는 결과를 초래했습니다. 연구에 참여한 사람들이 이미 운동에 익숙한 사람들이었기 때문에, 그들의 체중 감소는 일반 대중의 평균적인 결과를 반영하지 않을 수 있습니다. 따라서 선택편향을 피하려면 참가자를 모집할 때 다양한 배경과 운동 수준을 가진 사람들을 포함하도록 해야 합니다.

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