견본 크기 무시 (Insensitivity to sample size)의 뜻과 예시

 

 

 

 

 

 

견본 크기 무시(Insensitivity to sample size)란 사람들이 표본의 크기와 상관없이 표본통계를 얻을 확률을 판단할 때 발생하는 인지편향이다.  즉, 표본의 크기가 클수록 평균에 가깝고 표본의 크기가 작을수록 변동이 심한데, 이를 고려하지 않음을 뜻한다.

 

Insensitivity to sample size is a cognitive bias that occurs when people judge the probability of obtaining sample statistics regardless of the size of the sample. In other words, the larger the sample size, the closer to the average, and the smaller the sample size, the more severe the variation, which means that this is not considered.

 

 

 

예를 들어, 한 연구에서 피실험자들은 10명, 100명 및 1,000명의 남성 표본에서 6피트[183cm] 이상의 평균 키를 얻을 가능성에 동일한 확률을 할당했다고 해보자. 그러면 작은 표본에서 변동이 발생할 가능성이 더 높지만 사람들은 이를 예상하지 못할 수도 있다. 

 

 

For example, suppose in one study, subjects assigned the same probability to the probability of obtaining an average height of 6 feet [183 cm] or more from 10, 100, and 1,000 male samples. This is more likely to cause variations in small samples, but people may not expect them.

 

 

 

 

 

 

또 다른 예로, 어떤 마을에는 두 개의 병원이 있다고 해보자. 더 큰 병원에서는 매일 약 45명의 아기들이 태어나고, 더 작은 병원에서는 매일 약 15명의 아기들이 태어난다. 모든 아기의 약 50%가 남자이나 정확한 비율은 매일 다르다. 때로는 50%보다 높을 수도 있고 때로는 더 낮을 수도 있다. 

 

For another example, let's say that a village has two hospitals. In larger hospitals, about 45 babies are born every day, and in smaller hospitals, about 15 babies are born every day. About 50 percent of all babies are men, but the exact proportion varies from day to day. Sometimes it can be higher than 50% or sometimes it can be lower.

 

 

이때 각 병원에서 1년동안 남자아이가 태어날 확률이 60%를 넘을때마다 기록했다고 하면, 어느 병원이 더 많은 기록을 가지고있을까

 

So, when each hospital recorded more than 60% of babies born in a year as boys, which hospital recorded more such days?

 

1. 더 큰 병원 (A larger hospital)
2. 소규모 병원 (Small hospital)
3. 거의 동일함 (Almost the same)

 

사람들 중 56%가 옵션 3을 선택했고, 22%가 옵션 1 또는 2를 선택했다. 그러나 표본 추출 이론에 따르면, 더 큰 병원은 평균에 수렴했을 확률이 높기때문에 (표본의 크기가 커서) 소규모 병원이 60%를 넘었을 확률이 더 크다. 

 

56% of people chose option 3, and 22% chose option 1 or 2. However, according to sampling theory, larger hospitals are more likely to converge on the mean (large sample size), so smaller hospitals are more likely to exceed 60%.

 

 

 

 

- 출처 :  Insensitivity to sample size - Wikipedia

- 혼자 공부하고 있어서 확실하지 않을 수 있습니다. It may not be clear because I am studying alone.

- 틀린 내용이 있다면 댓글로 알려주시면 감사드리겠습니다. If there is anything wrong, please let me know in the comments.