Red, Black을 잘못 표시한 사람들
랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black
이 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다만, 바꿔 적은 인원들이 4명에
불과합니다. Red를 Black 이라고 한 사람은 없고, Black을 Red 라고 한
사람의 수효가 4명입니다.
Red(랜덤화출석부) |
374 |
0 |
Black(랜덤화출석부) |
4 |
378 |
퀴즈 응답 비교
Q1. 통계학의 기본원리

공평하게 추출하면 …
Red |
256 |
25 |
10 |
87 |
378 |
Black |
279 |
16 |
7 |
76 |
378 |
계 |
535 |
41 |
17 |
163 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
4.236 |
3 |
0.2371 |
Q2. 리터러리 다이제스트의 실패

Selection Bias
Red |
225 |
49 |
88 |
16 |
378 |
Black |
249 |
59 |
61 |
9 |
378 |
계 |
474 |
108 |
149 |
25 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
8.994 |
3 |
0.02937 * |
Q3. 1948년, 여론조사가 듀이를 당선시킨 해

할당법의 문제점
Red |
56 |
232 |
67 |
23 |
378 |
Black |
35 |
249 |
78 |
16 |
378 |
계 |
91 |
481 |
145 |
39 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
7.538 |
3 |
0.05659 |
Q4. 1948 미 대선 이후

확률적 표본추출방법 도입
Red |
253 |
49 |
39 |
37 |
378 |
Black |
253 |
51 |
36 |
38 |
378 |
계 |
506 |
100 |
75 |
75 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
0.1733 |
3 |
0.9818 |
Q5. 표본오차를 반으로 줄이려면?

4배로 늘려야
Red |
90 |
249 |
30 |
9 |
378 |
Black |
73 |
254 |
36 |
15 |
378 |
계 |
163 |
503 |
66 |
24 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
3.868 |
3 |
0.2761 |
Q6. 대선 여론조사의 목표모집단?

선거당일 투표하는 유권자 전체
Red |
21 |
94 |
67 |
196 |
378 |
Black |
20 |
96 |
48 |
214 |
378 |
계 |
41 |
190 |
115 |
410 |
756 |
Pearson’s Chi-squared test: .
3.975 |
3 |
0.2642 |
Wason Selection
추상적 표현과 구체적 표현?
같은 내용의 문제를 추상적으로 물어볼 때와 구체적으로 사례를 들어서
물어볼 때의 정답률에 큰 차이가 있음에 유의. Red 집단에게는 추상적 질문을
먼저 던지고, 구체적 사례를 든 질문을 나중에 던졌으며 Black 집단에게는
구체적 사례를 든 질문을 먼저 던지고, 추상적 질문을 나중에 던졌다.
추상적인 질문에 대해서는 매우 낮은 정답률을 보이지만 구체적인 질문에
대해서는 정답률이 훨씬 올라가는 것을 관찰할 수 있다. 추상적인 질문에
쩔쩔매는 것이 정상이다.
Q7. Red에 추상적 문제, Black에 구체적 문제


집계
Wason Selection 1 in Red
Red(추상적 질문) |
48 |
330 |
378 |
Black(구체적 질문) |
185 |
193 |
378 |
계 |
233 |
523 |
756 |
% 비교
Red(추상적 질문) |
12.7 |
87.3 |
100.0 |
Black(구체적 질문) |
48.9 |
51.1 |
100.0 |
Mosaic Plot

Q8. Red에 구체적 문제, Black에 추상적 문제


집계
Wason Selection 1 in Black
Red(구체적 질문) |
176 |
202 |
378 |
Black(추상적 질문) |
35 |
343 |
378 |
계 |
211 |
545 |
756 |
% 비교.
Red(구체적 질문) |
46.6 |
53.4 |
100.0 |
Black(추상적 질문) |
9.3 |
90.7 |
100.0 |
Mosaic Plot

학습 순서의 영향
집계표
구체적 질문을 먼저 학습하고 추상적 질문을 학습하는 것과 추상적 질문을
먼저 학습하고 구체적 질문을 학습하는 방식 중에 어느 것이 더 나은지
비교한 결과 정답 인원은 매우 닮았는데, 순서에 따라 정답인원의 차이에는
통계적으로 유의한 차이가 관찰되지 않았습니다. 어떻게 해석할 수
있을까요?
Wason Selection
Red(추상적 질문 먼저) |
48 |
176 |
224 |
Black(구체적 질문 먼저) |
35 |
185 |
220 |
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction:
.
1.876 |
1 |
0.1708 |
% 비교
이 표는 추상적 질문에 대한 Red, Black 간 정답률 차이와 구체적 질문에
대한 Red, Black 간 정답률 차이를 비교하는 것입니다. 1번효과라기 보다는
학습 순서가 정답률에 영향을 미치는 지 알아보려는 것인데, 관찰된 숫자
상으로 보면 추상적 질문 먼저 던졌을 때 정답 비율이 높게 나타나지만 그
차이는 통계적으로 유의하지는 않습니다.
Wason Selection
Red(추상적 질문 먼저) |
57.8 |
48.8 |
Black(구체적 질문 먼저) |
42.2 |
51.2 |
계 |
100.0 |
100.0 |

합산
집계표
실험에 참여한 어느 누구나 추상적 문제와 구체적 문제를 한 번씩 풀게
됩니다.학습 순서의 영향은 없는 것으로 파악되었으니까 추상적 문제의
정답률과 구체적 문제의 정답률을 합쳐서 비교하는 것이 합리적입니다.
추상적 문제 |
83 |
673 |
756 |
구체적 문제 |
361 |
395 |
756 |
% 비교
추상적 문제 |
11.0 |
89.0 |
100.0 |
구체적 문제 |
47.8 |
52.2 |
100.0 |
Barplot

제출 시간의 분포
과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고
싶어서 하나 추가하였습니다. 7주차에 접어들어가는 시점에서 마지막 날에
몰리는 현상이 뚜럇해지고 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
분포표
일 단위
Red |
135 |
17 |
8 |
8 |
3 |
9 |
10 |
48 |
23 |
27 |
34 |
20 |
13 |
23 |
Black |
129 |
22 |
7 |
5 |
4 |
9 |
12 |
40 |
30 |
21 |
29 |
18 |
27 |
25 |
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on
2000 replicates): .
9.748 |
NA |
0.7136 |
막대그래프

Mosaic Plot
