두 배송팀의 정시 도착률을 비교합니다. 가까운 구역에서도 가팀이 더 좋고, 먼 구역에서도 가팀이 더 좋습니다. 그렇다면 전체 도착률도 가팀이 높을까요? 각 구역의 비율만 보고 답하면 서로 다른 업무 배분이 만든 중요한 차이를 놓칠 수 있습니다.
연구를 읽는 두 가지 질문
모순이 아니라 집계 방식의 문제입니다
슈프렝거와 와인버거의 2026년 개정 해설은 집단을 나누거나 합칠 때 연관성이 생기고 사라지거나 뒤집히는 현상을 분석합니다. 수학적으로 가능한 일이지만 동일한 비교를 계속한다고 느끼면 역설처럼 보입니다. 원자료의 집단별 비중과 무엇을 비교하려는지 함께 확인해야 합니다. [1]
더 잘게 나누는 것이 언제나 정답은 아닙니다
해설은 이 현상을 인과추론과도 연결합니다. 전체값과 하위집단값 가운데 무엇을 사용할지는 자료가 생성된 과정과 질문에 달려 있습니다. 단지 표를 나누었다는 이유로 원인을 알아낸 것은 아닙니다. 이 글에서는 인과 효과를 추정하지 않고 산술적인 순위 반전만 직접 계산합니다. [1]
가까운 구역과 먼 구역의 배송표
아래 수치는 모두 LTCT가 만든 가상 자료입니다. 가까운 구역에서 가팀은 10건 중 9건, 나팀은 100건 중 80건을 정시에 마쳤습니다. 먼 구역에서는 가팀이 100건 중 30건, 나팀이 10건 중 2건을 마쳤습니다. 가까운 구역은 90% 대 80%, 먼 구역은 30% 대 20%로 가팀이 각각 앞섭니다.
전체를 계산하면 가팀은 110건 중 39건, 약 35.5%입니다. 나팀은 110건 중 82건, 약 74.5%입니다. 가팀은 상대적으로 어려운 먼 구역을 훨씬 많이 맡았고, 나팀은 가까운 구역을 많이 맡았습니다. 각 팀의 전체율에 들어가는 두 구역의 가중치가 다른 것입니다.
90%와 30%를 단순 평균한 60%는 가팀의 실제 전체 도착률이 아닙니다. 두 구역을 동일한 비중으로 평가하겠다고 정했을 때의 표준화된 비교값입니다. 같은 방식이면 나팀은 50%가 됩니다. 실제 처리 결과를 집계하는 질문과 같은 업무 배분에서 비교하는 질문을 구별하면 두 계산이 왜 다른지 이해할 수 있습니다.
비율을 검토할 때는 각 칸의 건수가 겹치지 않는지, 빠진 배송이 없는지, 정시의 기준이 두 팀에서 같은지도 확인해야 합니다. 이번 표는 모든 배송이 두 구역 중 하나에만 속하고 정시 기준도 같다고 가정합니다.
어디까지 말할 수 있을까요?
- 가상의 자료는 배송팀의 실제 성과나 능력을 평가한 연구가 아닙니다. 구역 안에서도 물품·시간·거리 차이가 남을 수 있습니다.
- 구역별 도착률이 더 높다는 사실만으로 가팀에 업무를 옮기면 결과가 개선된다고 단정할 수 없습니다. 배정 과정과 다른 조건을 알아야 합니다.
원문에 근거한 한계와 LTCT의 적용 범위 검토입니다. [1]
교육 현장과 연결해 보면
두 활동의 정답 수와 응답 인원을 학급별로 제시합니다. 학생은 학급 안에서의 비교와 전체를 합친 비교를 각각 계산하고, 가중치가 어디에서 달라졌는지 표시합니다.
교사는 전체 평균과 학급 평균의 단순 평균이 답하는 질문을 구분하게 합니다. 학생은 참여자 구성과 문항 난도가 다른 평가 결과를 비교할 때 필요한 정보를 추가로 제안합니다.
가팀의 전체율을 (90%+30%)÷2로 구해도 될까요?
생각을 비교할 해설 펼치기
실제 전체 도착률을 묻는다면 안 됩니다. 10건과 100건의 비중을 반영해야 하므로 (9+30)÷(10+100)=39/110입니다. 두 구역을 각각 절반의 비중으로 보겠다는 별도 평가 기준을 정한 경우에만 60%가 그 기준의 비교값이 됩니다.
원문과 출처 정보
한국어 제목은 이해를 돕기 위한 LTCT 번역입니다. 한글 제목 뒤 괄호에 원제를 함께 표기했습니다. 저자·학술지·원문 버전은 원문 서지정보를 기준으로 확인할 수 있습니다.
심프슨의 역설 (Simpson’s Paradox)
Jan Sprenger, Naftali Weinberger (2026). The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Summer 2026 Edition.
- 자료 성격
- 전문가 집필 학술 백과 해설
- 읽은 버전
- 2026년 여름 보존판 · 최초 2021-03-24 · 주요 개정 2026-06-06
- 확인 범위
- 서론, 제1~2절의 집계와 하위집단 비율, 제3절의 인과 해석 조건. 원문의 의료 수치 대신 별도의 가상 배송 자료를 계산.
- 원문 확인일
- 영구 식별
- DOI 미기재 · 아래 보존판 주소로 안내
이 글은 한국어 해설이며 원문 전문 번역이 아닙니다. 도식과 활동의 제작·재구성 범위는 각 그림과 본문에 표시했습니다. 자료 선정과 출처 기준
