퀴즈 응답

Birthday Problem

생일이 같은 사람은 몇 명?

3월16일 3월8일 4월17일 4월30일 4월8일 5월16일 6월24일 8월17일 8월31일 9월5일 계
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 20

\(N\)명 중에 생일이 같은 사람의 수는 대략 \(N\times\{1- (\frac{364}{365})^{N-1}\}\)라고 기대된다. 89명 응답한 중에는 19.1 명 정도로 기대된다. 이때, 오차는 4.4 정도이므로 관찰된 인원 20명은 범위 안에 잘 들어간다.

태어난 달의 분포는?

January February March April May June July August September October November December 계
6 7 10 12 10 12 6 10 2 4 2 8 89
Chi-squared test for given probabilities with simulated p-value (based on 2000 replicates): birth_month.tbl.a[3, -13]
Test statistic df P value
18.46 NA 0.07896

Matching Problem

정답갯수의 분포

  0 1 2 4 계
Red 4 11 11 21 47
Black 6 9 4 24 43
계 10 20 15 45 90

랜덤화 효과

Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): table(quiz1116$group, matching.score)
Test statistic df P value
3.897 NA 0.2789

맷칭 모델 카이제곱 적합도 테스트

Chi-squared test for given probabilities with simulated p-value (based on 2000 replicates): table(matching.score)
Test statistic df P value
476.3 NA 0.0004998 * * *

Framing Effects

인플레이션과 일자리 정책 패키지

실업률이 10%인 것과 취업률이 90%인 것이 동등함에도 불구하고, 실업률과 인플레가 나오면 실업률이 낮아지는 정책을 선호하고 취업률과 인플레가 나오면 인플레가 낮아지는 정책을 선호함에 유의.

Framing Effect
실업률10%(취업률90%), 인플레12% 실업률5%(취업률95%), 인플레17% 결석
Red(실업률 관점) 22 25 3
Black(취업률 관점) 36 7 2
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: tbl.q3[1:2, 1:2]
Test statistic df P value
11.79 1 0.0005953 * * *

% 비교.

실업률10%(취업률90%), 인플레12% 실업률5%(취업률95%), 인플레17% 계
Red(실업률 관점) 47 53 100
Black(취업률 관점) 84 16 100

화폐 착각

인플레이션과 임금인상

인플레 없이 7%를 삭감하는 것과 12% 인플레 상황에서 5%임금 인상은 동등한 조건인데도 ’임금인상’이라는 말에 ’수용가능하다’는 응답 비율이 늘어남에 유의.

화폐 착각
수용가능 불공정 결석
Red(인플레0%, 임금삭감7%) 25 22 3
Black(인플레12%, 임금인상5%) 34 9 2
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: tbl.q4[1:2, 1:2]
Test statistic df P value
5.563 1 0.01834 *

% 비교.

수용가능 불공정 계
Red(인플레0%, 임금삭감7%) 53 47 100
Black(인플레12%, 임금인상5%) 79 21 100