학문의 틈 — 일상 속 통계 오류가 만드는 판단 착각

글 · 틈의 기록 | 2025.11.22

“사람들은 숫자를 믿는 게 아니라, 숫자가 주는 인상을 믿는다.”
— 대니얼 카너먼, 『생각에 관한 생각』

Ⅰ. 숫자는 분명하지만, 해석은 언제나 흔들린다

우리는 매일 뉴스를 보며 ‘확률’, ‘평균’, ‘비율’ 같은 단어들을 자연스럽게 받아들인다. 하지만 숫자가 똑같아도 해석에 따라 전혀 다른 사실이 만들어진다. 이때 숫자의 명확함과 해석의 모호함 사이의 틈이 생긴다.

예를 들어 “범죄율이 30% 증가했다”라는 문장은 긴장감을 주지만, 실제로는 표본 규모가 작거나 일시적 증가일 수 있다. 숫자는 사실이지만, 그 사실이 말하는 의미는 종종 확실하지 않다.

그리고 우리는 그 틈에서 쉽게 착각한다. 이는 우리가 부족해서가 아니라, 인간이 본능적으로 패턴과 인과를 찾는 존재이기 때문이다.

심리학자 아모스 트버스키와 대니얼 카너먼은 사람들이 숫자보다 ‘이야기’를 더 신뢰한다는 사실을 밝혔다. 어떤 정보가 그럴듯해 보이면, 우리는 실제 통계적 확률보다 그 이야기에 더 큰 무게를 싣는다.

“확률보다 서사를 신뢰하는 경향은 인간 판단의 가장 지속적인 오류 중 하나다.”
— 트버스키 & 카너먼 연구

예를 들어 “아이비리그를 나온 차분한 남성”이라는 설명을 들으면 우리는 그 사람이 교수일 가능성이 높다고 추측한다. 하지만 실제 확률은 ‘교수보다 판매직이 훨씬 더 많은 인구수를 가지고 있음’이라는 간단한 사실에 의해 뒤집힌다.

이처럼 우리는 전체를 보지 못하고 특징적인 일부에 집중하는 오류를 일상에서 자주 겪는다.

“성공한 사람들의 공통점을 분석했다”는 문장은 익숙하지만, 여기엔 결정적인 오류가 숨어 있다. 바로 생존자 편향이다.

성공하지 못한 수많은 사람들의 데이터가 빠져 있는데도 우리는 성공 사례만을 근거로 결론을 지으려 한다.

“무엇이 성공을 만들었는가보다, 무엇이 실패를 만들었는가를 살펴야 한다.”
— 아브라함 월드(Abraham Wald), 통계학자

월드는 전투기 연구에서 ‘피탄 흔적이 없는 부위야말로 보강해야 한다’는 역발상을 통해 이 오류를 명확히 보여주었다. 이는 우리 일상에도 동일하게 적용된다. 잘된 사례만 보는 순간, 우리는 판단의 절반을 잃어버린다.

숫자는 진실을 말하지만, 모든 진실을 말하지는 않는다. 그래서 우리는 통계를 마주할 때 세 가지 질문을 떠올릴 필요가 있다.

1) 이 숫자는 ‘전체’를 보여주는가, 아니면 ‘일부’만의 이야기인가?

2) 변화가 크다고 하지만, 표본과 맥락은 충분한가?

3) 이 수치가 말하는 것은 ‘사실’인가, ‘해석’인가?

이런 질문들은 숫자의 이면을 들여다보게 하며, 판단 착각에서 벗어나는 단단한 기준이 된다.

일상 속 통계 오류는 단순한 실수가 아니다. 그것은 인간의 사고 방식에서 자연스럽게 발생하는 현상이다. 우리는 복잡한 세상을 단순하게 이해하고 싶어 하고, 숫자보다 의미와 이야기를 더 선호한다.

중요한 것은 이 착각을 피하려는 것이 아니라, 그 착각이 어디에서 비롯됐는지 이해하는 것이다. 그 순간 우리는 숫자를 있는 그대로 바라볼 수 있고, 더 균형 잡힌 판단에 가까워질 수 있다.

“데이터는 말한다. 그러나 올바른 질문을 할 때만 말해준다.”
— 네이트 실버(Nate Silver)