Red, Black을 잘못 표시한 사람들
랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black
이 여전히 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. 이번에는 인원이 워낙
적어서 랜덤화 효과 얘기가 적절치 않습니다. Red를 Black 이라고 한 사람의
수효(2명)와 Black을 Red 라고 한 사람의 수효(7명)에 차이가 많이 나는
것처럼 보이지만 9명이 동전을 던져서 2명 이하가 앞면이 나올 확률은
0.09입니다. 양쪽 꼬리를 감안하면 18%이니까 p-value가 0.05를 훨씬
넘습니다. 인원이 너무 적기 때문에 나타나는 현상입니다. 굳이 학번까지
올린 이유는 그 다음 구글예습퀴즈부터라도 제대로 올려주길
바라서입니다.
1 |
20132720 |
Red |
Black |
34 |
20175161 |
Black |
Red |
42 |
20181102 |
Red |
Black |
66 |
20182881 |
Red |
Black |
72 |
20182946 |
Red |
Black |
87 |
20183716 |
Red |
Black |
119 |
20191509 |
Red |
Black |
121 |
20191537 |
Red |
Black |
154 |
20192845 |
Black |
Red |
219 |
20201506 |
Black |
Red |
236 |
20202541 |
Red |
Black |
272 |
20203329 |
Red |
Black |
340 |
20206611 |
Red |
Black |
341 |
20206615 |
Black |
Red |
390 |
20212634 |
Black |
Red |
411 |
20213341 |
Red |
Black |
414 |
20213424 |
Red |
Black |
428 |
20213929 |
Red |
Black |
439 |
20215114 |
Red |
Black |
456 |
20217092 |
Black |
Red |
471 |
20221073 |
Black |
Red |
478 |
20221097 |
Black |
Red |
491 |
20221523 |
Red |
Black |
492 |
20221526 |
Red |
Black |
496 |
20221531 |
Black |
Red |
500 |
20221607 |
Red |
Black |
515 |
20222108 |
Black |
Red |
535 |
20222413 |
Red |
Black |
567 |
20222722 |
Red |
Black |
571 |
20222742 |
Red |
Black |
573 |
20222760 |
Red |
Black |
656 |
20223948 |
Red |
Black |
686 |
20226119 |
Black |
Red |
688 |
20226176 |
Black |
Red |
745 |
20231099 |
Black |
Red |
761 |
20232304 |
Red |
Black |
769 |
20232540 |
Black |
Red |
770 |
20232603 |
Black |
Red |
772 |
20232619 |
Black |
Red |
775 |
20232714 |
Black |
Red |
787 |
20232903 |
Red |
Black |
796 |
20233014 |
Black |
Red |
805 |
20233254 |
Red |
Black |
820 |
20233636 |
Black |
Red |
839 |
20234115 |
Black |
Red |
869 |
20236104 |
Red |
Black |
886 |
20236137 |
Red |
Black |
890 |
20236147 |
Black |
Red |
892 |
20236150 |
Red |
Black |
898 |
20236165 |
Black |
Red |
908 |
20236703 |
Black |
Red |
912 |
20236769 |
Red |
Black |
914 |
20236789 |
Black |
Red |
Red(랜덤화출석부) |
429 |
29 |
Black(랜덤화출석부) |
24 |
431 |
퀴즈 응답 비교
Q1. 국세와 지방세 비중

국세와 지방세 비중(집계표)
Red |
27 |
68 |
56 |
56 |
247 |
454 |
Black |
30 |
52 |
83 |
54 |
241 |
460 |
계 |
57 |
120 |
139 |
110 |
488 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
7.607 |
NA |
0.1114 |
국세와 지방세 비중(%)
6.2 |
13.1 |
15.2 |
12.0 |
53.4 |
100.0 |
Q2. 조세부담률

조새부담률(집계표)
Red |
21 |
42 |
321 |
54 |
16 |
454 |
Black |
22 |
57 |
312 |
48 |
21 |
460 |
계 |
43 |
99 |
633 |
102 |
37 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
3.413 |
NA |
0.4968 |
조새부담률(%)
4.7 |
10.8 |
69.3 |
11.2 |
4.0 |
100.0 |
Q3. OECD 국민부담률

OECD 국민부담률(집계표)
Red |
38 |
85 |
49 |
58 |
224 |
454 |
Black |
43 |
73 |
57 |
71 |
216 |
460 |
계 |
81 |
158 |
106 |
129 |
440 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
3.24 |
NA |
0.5342 |
OECD 국민부담률(%)
8.9 |
17.3 |
11.6 |
14.1 |
48.1 |
100.0 |
Q4. 과세대상 근로소득 1,200만 원

과세대상 근로소득 1,200만 원(집계표)
Red |
224 |
128 |
87 |
15 |
454 |
Black |
229 |
113 |
92 |
26 |
460 |
계 |
453 |
241 |
179 |
41 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test: .
4.04 |
3 |
0.2571 |
Q5. 소득세 실효세율

소득세 실효세율(집계표)
Red |
21 |
115 |
61 |
257 |
454 |
Black |
24 |
124 |
55 |
257 |
460 |
계 |
45 |
239 |
116 |
514 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test: .
0.8099 |
3 |
0.8471 |
Q6. 기업규모별 과세 현황

기업규모별 과세 현황(집계표)
Red |
52 |
89 |
73 |
58 |
182 |
454 |
Black |
35 |
78 |
72 |
68 |
207 |
460 |
계 |
87 |
167 |
145 |
126 |
389 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test: .
6.415 |
4 |
0.1703 |
기업규모별 과세 현황(%)
9.5 |
18.3 |
15.9 |
13.8 |
42.6 |
100.0 |
국민부담률 적정 수준
Q7. 아일랜드와 OECD 평균
질문 내용에 의도하는 바를 담으면 어떨까요? OECD 국가 중 국민부담률이
매우 낮은 편이 아일랜드의 사례를 들어서 감세정책이 가져온 긍정적적인
효과에 대해서 설명하고 우리나라의 바람직한 조정 방향은 무엇이냐고 묻는
것을 Red, 감세 정책이 가져온 부정적인 효과에서 대해서 설명하고
우리나라의 바람직한 조정 방향은 무엇이냐고 묻는 것을 Black 에 배치했을
때, 설명이 영향을 미치지 않으면 Red 와 Black에 차이가 없어야 할텐데
집계결과는 어떻게 나오고 있나요? 분명히 영향을 미치고 있는 것으로
보입니다. 통계적으로 매우 유의한 차이가 관찰되고 있습니다. 감세정책의
효과가 긍정적이라고 설명한 Red 에서는 낮춰야 한다는 응답이, 감세정책의
효과가 부정적이라고 설명한 Black 에서는 높여야 한다는 응답이 높게 나온
것을 볼 수 있고, 따라서 p-value 엄청나게 작은 값을 보여주고
있습니다.
Red

Black

집계표
Red(감세의 긍정적효과 설명) |
189 |
170 |
95 |
454 |
Black(감세의 부정적 효과 설명) |
84 |
271 |
105 |
460 |
계 |
273 |
441 |
200 |
914 |
Pearson’s Chi-squared test: .
63.98 |
2 |
1.279e-14 * * * |
% 비교
Red(감세의 긍정적효과 설명) |
41.6 |
37.4 |
20.9 |
100.0 |
Black(감세의 부정적 효과 설명) |
18.3 |
58.9 |
22.8 |
100.0 |
Mosaic Plot

제출 시간의 분포
과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고
싶어서 하나 추가하였습니다. 아직은 학기초라 덜 한데, 중반 이후가 되면
마지막 날, 그것도 오후2시부터 몰리는 현상을 관찰할 수 있습니다.
여기서조차 랜덤화 효과를 관찰할 수 있네요. p-value 에 유의해 주세요.
제출시간과 관련한 두 가지 현상에 대해서도 여러분의 생각을 들어보고
싶습니다. 첫째, 랜덤화 효과. 둘쨰, 마감날에 몰리는 현상.
일 단위 마감 시간으로부터 제출 시간의 분포
일 단위
Red |
127 |
51 |
33 |
11 |
19 |
7 |
18 |
21 |
32 |
28 |
30 |
23 |
20 |
34 |
Black |
109 |
53 |
29 |
10 |
25 |
19 |
19 |
26 |
38 |
29 |
24 |
27 |
19 |
33 |
Pearson’s Chi-squared test: .
10.15 |
13 |
0.6814 |
