무작위배정된 사람을 모두 넣기만 하면 의향대로 분석이 될까?

그림에서 무엇을 볼까요?

각 100명 무작위배정 뒤 참여와 결과 관측 수가 달라지고 결측 처리 가정으로 분석이 이어지는 흐름도

A수업과 B수업에 100명씩 무작위배정했습니다. 최종검사는 A에서 85명, B에서 95명만 응시했습니다. 응시자 평균만 비교하면 원래 배정의 균형이 아니라 ‘남아 응시한 사람’의 차이까지 섞일 수 있습니다.

A의 탈락자가 주로 낮은 점수를 예상해 떠났다면 완전사례 평균은 A를 유리하게 만들 수 있습니다. 반대로 행정 오류로 무작위로 빠졌다면 영향이 다릅니다. 결측 메커니즘은 관측만으로 완전히 확인되지 않으므로, 서로 그럴듯한 가정 아래 결과가 얼마나 바뀌는지 보여 주어야 합니다.