데이터 읽기 가이드

직접 계산하기: 75% 늘었는데 하루 평균은 줄었다면?

가상의 전시 관람 건수로 집계 기간의 영향을 살펴봅니다. 아래 숫자는 설명을 위해 만든 예시이며, 실제 전시·작품의 성적이 아닙니다. 한 사람이 여러 번 관람할 수 있으므로 사람 수와도 다릅니다.

총건수만 비교하면 +75%

(210 − 120) ÷ 120 × 100 = 75%. 총 관람 건수는 늘었지만, 집계 기간도 3일에서 7일로 길어졌습니다. 이 값만으로 관람 수요가 75% 늘었다고 말할 수 없습니다.

하루 평균을 비교하면 −25%

120 ÷ 3 = 하루 40건, 210 ÷ 7 = 하루 30건입니다. (30 − 40) ÷ 40 × 100 = −25%. 하루 평균이라는 공통 단위로 바꾸면 비교 결과가 달라집니다.

하루 평균도 최종 결론은 아닙니다. 주말 비중, 운영 시간, 휴관일, 개막 효과가 다를 수 있습니다. 평균이 줄어든 이유나 방문자 수 변화는 이 표로 알 수 없습니다. 같은 요일·운영 시간의 일별 자료를 추가로 비교해야 합니다.

기사에 적용하기: 무엇을 셌는지 → 언제부터 언제까지인지 → 같은 단위로 계산했는지 → 아직 설명할 수 없는 것은 무엇인지 순서로 확인하세요.

직접 계산하기: 퍼센트포인트와 상대적 증가율은 다르다

가상의 설문조사에서 똑같은 질문을 200명씩 두 차례 물었다고 가정합니다. 아래 숫자는 설명을 위해 만든 예시이며, 실제 설문 결과가 아닙니다.

비율은 5퍼센트포인트, 상대적으로는 25% 늘었다

50 − 40 = 10명이 더 "그렇다"고 답했고, 두 회차 모두 응답자는 200명으로 같습니다. 비율로 보면 25% − 20% = 5퍼센트포인트입니다. 처음 비율을 기준으로 상대적 증가율을 구하면 (25 − 20) ÷ 20 × 100 = 25%입니다. 두 숫자는 같은 변화를 가리키지만, 퍼센트포인트와 상대적 증가율(%)은 서로 바꿔 쓸 수 없습니다.

위 계산은 이 두 표본에 대한 것입니다. 비율을 비교할 때 두 표본의 크기가 같아야 하는 것은 아닙니다 — 응답자 200명 중 20%와 다른 크기의 표본에서 나온 25%도 비교할 수 있습니다. 중요한 것은 두 회차가 같은 대상 집단을 조사했는지, 같은 질문 문구와 "그렇다" 응답의 정의를 썼는지, 비슷한 기간을 다뤘는지, 비슷한 표본 추출 방법을 썼는지입니다. 표본 크기는 각 비율에 담긴 통계적 불확실성의 크기에 영향을 주므로, 이 가상의 두 숫자만으로는 전체 모집단의 추세를 입증할 수 없습니다. 시작 비율이 0%였다면 위 상대적 증가율 공식은 정의되지 않지만, 퍼센트포인트 차이는 여전히 보도할 수 있습니다.

보도된 비율 변화를 그대로 믿기 전에, 매번 같은 응답자를 조사했는지가 아니라 두 회차가 비교 가능한 집단을 같은 질문과 방법으로 조사했는지를 확인하고, 그 변화가 퍼센트포인트인지 상대적 비율(%)인지도 확인하세요.

직접 계산하기: 집단 간 차이가 곧 원인의 증거는 아니다

가상의 행사에 참석한 독자와 참석하지 않은 독자의 뉴스레터 가입률을 비교합니다. 아래 숫자는 설명을 위해 만든 예시이며, 실제 행사나 뉴스레터의 결과가 아닙니다.

참석자의 가입률이 10퍼센트포인트 더 높다

참석자는 30 ÷ 100 × 100 = 30%가 가입했고, 비참석자는 20 ÷ 100 × 100 = 20%가 가입해, 차이는 10퍼센트포인트입니다.

이 차이만으로 행사가 가입률을 끌어올렸다고 말할 수 없습니다. 행사에 참석하기로 한 사람은 참석하지 않은 사람보다 이미 그 주제에 관심이 많았을 수 있습니다(자기선택). 이 비교는 두 집단을 같은 기간에, 같은 가입 자격으로 측정했다고 가정하지만, 이 가상의 예시는 그 점을 확인하지 않았습니다.

원인-결과를 주장하려면, 두 집단이 행사 이전에 비교 가능했는지를 무작위 배정 같은 신뢰할 수 있는 설계로 확인해야 합니다. 행사 전 가입률을 따로 측정하는 것만으로는 자기선택이나 다른 교란 요인을 배제할 수 없습니다.