평균 차이가 4라면 효과도 정확히 4일까?
하나의 평균 차이 옆에 표본마다 달라지는 범위를 놓고, 표본 수·변동성·성립 조건이 결론의 폭을 어떻게 바꾸는지 살핍니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
평균 차이 4를 중심으로 독립 비교쌍 25개·100개·400개의 95퍼센트 근사 신뢰구간이 점점 좁아지는 가로 구간 그림
온실에서 같은 품종의 씨앗을 둘씩 짝지어 두 보관 방법의 발아 시간을 비교했다고 해 봅시다. 표본에서 새 방법이 평균 4시간 빨랐습니다. 4시간은 관찰한 자료로 계산한 점추정입니다. 같은 모집단에서 새 표본을 뽑으면 짝별 차이와 평균도 달라질 수 있으므로, 이 한 숫자를 모집단의 고정된 참값처럼 쓰면 표본 변동을 숨기게 됩니다.
NIST 통계 편람은 표본 평균이 표본마다 변하기 때문에 아래·위 한계를 둔 구간 추정이 유용하다고 설명합니다. 여기서 95%는 계산을 마친 특정 구간 안에 참값이 95% 확률로 움직인다는 뜻이 아닙니다. 같은 모집 절차와 계산법을 매우 많이 반복했을 때 만들어진 구간 중 장기적으로 약 95%가 고정된 모수를 포함한다는 방법의 성질입니다.
함께 확인할 점
평균 차이 4, 독립 비교쌍 차이의 표준편차를 10으로 안다는 가정, 정규분포 근사 1.96을 사용한 자체 제작 계산입니다. 실제 연구 분석이나 효과 보장이 아닙니다.
생각해 볼 질문
최근 본 평균이나 비율 하나를 골라 점추정·표본 수·불확실성 구간·중요한 최소 차이·구간이 고치지 못하는 편향을 다섯 줄로 적어 보세요.
