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2017-05-10 17:25:08
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간단하게 말씀드려서 표본의 수가 많을수록 그 표본의 비율이 이론적 확율에 가까울 것이다 정도가 확률의 실용적인 의미일 수 있겠습니다.
(표본을 랜덤하게 고른다는 가정하에)
이번 대선을 예를 들어 투표한 사람들 중 한 명을 무작위로 골랐을 때 그 사람이 1번을 찍었을 확률은 41%가 됩니다.
하지만 실제 그 사람이 1번을 0.41번 찍을 수는 없는 일이지요. 그럼 41%가 무엇을 의미해야 할까요.
이번엔 100명을 무작위 추첨하여 물어봤다고 합시다. 그러면 딱 41명이 나올까요?
그럴수도 있겠지만 여전히 딱 41명은 아닐 가능성이 훨씬 더 크겠지요.
확률값이 1명일 때보다는 의미가 있지만 여전히 41명이 딱 맞게 나오기를 기대하기는 힘듭니다.
그럼 100명씩 100번을 매번 새롭게 골라서 물어보면 어떨까요? (총 만번의 조사)
그래도 그 100번중에 딱 41명이 나오는 경우는 많지 않을 것입니다.
그런데 그 만번 중에 1번을 찍은 횟수를 모두 세어보면 어떨까요?
그러면 이 값은 41%의 비율에 접근해있을 가능성이 상당히 큽니다.
오차는 늘 있겠지만 더 많이 물어보면 물어볼수록 오차가 차지하는 비중은 점점 줄어드는거지요.
출구조사가 그럭저럭 잘 맞는 것이 이런 원리 때문입니다.
그럼 출구조사가 완전히 정반대의 결과룰 줄 수도 있을까요?
네, 그럴 가능성은 언제나 항상 존재합니다. 그럴 확률이 낮을 뿐이죠.