편향 (통계학)

1. 본문

통계학에서 편향(偏向, bias)은 추정량의 기대값이 실제 모수와 다를 때 발생합니다. 즉, 표본에서 얻은 통계량이 모집단의 실제 값을 과대 또는 과소평가하는 경향을 의미합니다. 편향은 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 데이터 수집, 처리, 분석 등 모든 단계에서 나타날 수 있습니다.
편향의 종류편향은 여러 종류가 있으며, 몇 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

• 선택 편향 (Selection bias): 표본이 모집단을 대표하지 못할 때 발생합니다. 예를 들어, 특정 집단만 설문조사에 참여하거나, 연구자가 의도적으로 특정 표본만 선택하는 경우가 있습니다. (2017-06-13)의 [1]에서는 "In an unbiased random sample, every case in the population should have an equal likelihood of being part of the sample"라고 명시하여 무작위 표본에서 편향이 없어야 함을 강조합니다. [2]에서는 "선택 편향은 개인이 다른 사람보다 연구 대상으로 선택될 가능성이 더 높고 표본을 편향시키는 것과 관련이 있다"고 설명합니다.
• 확증 편향 (Confirmation bias): 자신의 신념이나 가설에 부합하는 정보만 선택적으로 수집하고, 그렇지 않은 정보는 무시하거나 왜곡하는 경향입니다.
• 생존 편향 (Survivorship bias): 성공한 사례나 생존한 데이터에만 초점을 맞추고, 실패하거나 사라진 사례는 고려하지 않아 발생하는 오류입니다.
• 측정 편향 (Measurement bias): 측정 도구나 방법의 문제로 인해 발생하는 오류입니다. 예를 들어, 설문 문항의 표현이 특정 응답을 유도하거나, 측정 장비가 부정확한 경우가 있습니다.
• 실험자 편향 (Experimenter bias): 연구자의 기대나 선입견이 실험 결과에 영향을 미치는 경우입니다. (2017-06-13)의 [1]에서는 "Experimenter Expectations"가 편향의 한 종류임을 언급합니다.
• 누락 변수 편향 (Omitted variable bias): 분석 모델에서 중요한 변수가 누락되어 발생하는 편향입니다. (2017-06-13)의 [1]에서도 "Omitted Variables"를 편향의 유형으로 제시합니다.
• 자기 편향 (Self-serving bias): 자신에게 유리한 방향으로 정보를 해석하고, 성공은 자신의 능력 덕분으로, 실패는 외부 요인 탓으로 돌리는 경향입니다. [1]에서는 "Self-Serving Bias"가 통계적 편향의 한 종류라고 설명합니다.

• 무작위 표본 추출 (Random sampling): 모집단에서 무작위로 표본을 추출하여 선택 편향을 줄일 수 있습니다.
• 대조군 설정 (Control group): 실험 연구에서 대조군을 설정하여 실험자 편향을 줄일 수 있습니다.
• 눈가림법 (Blinding): 연구 참여자와 연구자 모두에게 실험 조건을 알리지 않는 방법으로, 실험자 편향과 측정 편향을 줄일 수 있습니다.
• 다양한 데이터 소스 활용: 여러 데이터 소스를 활용하여 특정 데이터 소스에 편향이 있는지 확인할 수 있습니다.
• 통계적 방법 사용: 통계적 모델링을 통해 누락 변수 편향 등 다양한 편향을 줄이거나 제어 할 수 있습니다.
• 객관적인 측정 도구 사용: 측정 편향을 최소화하기위해 객관적인 측정도구 및 방법을 사용해야합니다.