'몇배'라는 것에 속지 말자 (상대수치의 오류)

'몇배'라는 것에 속지 말자 (상대수치의 오류)

두개의 약이 있다. 가격은 아래와 같다. 

A약 - 10000원

B약 - 17000원

약사는 이렇게 말한다. 

"A약의 가격이 7000원 싸긴 한데, 부작용이 2배 큽니다. 효과는 둘다 동일합니다."

아마 이 이야기를 들은 대부분의 사람들은 7000원 더 주고 B약을 살 것이다.

알고 보니 A약은 부작용이 10만명중 2명 발생했고, B약은 10만명중 1명 발생했다. A약의 부작용 발생률은 

0.002%이고, B약은 0.001% 인 것이다. 

이 사실을 알았다면 어느 약을 사겠는가. 고민이 된다면 가격차이를 늘려보겠다. 

아마 많은 사람들이 A약을 살 것이다. 

약사가 거짓말을 한 것은 아니다. 단지 진실을 덜 말했을 뿐이다. 

건강식품의 구성물에도 이런 수법이 적용됩니다. 어떤 재료의 함량이 기존 제품 대비 2배라고 광고를 합니다. 함량을 자세히 보니 1mg에서 2mg로 늘어난 것이었습니다. 이 재료의 하루 권장량이 200mg인데 말이죠. 

의술에도 이런 수법이 적용됩니다. 새로운 수술기법이 적용됐고, 병의 재발률이 절반으로 줄었다고 홍보합니다. 알고보니 기존의 의술로 수술을 받은 사람은 10000명 중 5년 안에 2명에서 재발했고, 새로운 의술로는 1명이 재발했습니다. 재발률은 2배 감소했다는 것이 거짓말은 아니다. 하지만 실제 수치로 보면 0.02%에서 0.01%로 줄어든 것이고 이 차이에 의미가 있는지는 잘 모르겠다. 

위의 사례들은 실제 사례가 아닌 예시만, 이렇게 %를 가지고 의미없는 차이를 의미 있게 과장하는 일이 우리 주변에도 많이 존재할 것입니다. 거짓말은 아니지만 진실이라고 할 수도 없습니다. 속지 않으려면 통계 리터러시를 갖춰야 합니다. 

'몇배'라는 것에 속지 마시고, 정말 의미 있는 차이인지를 꼭 확인해보시기 바랍니다. 

통계의 거짓말(게르트 보스바흐)에 나오는 내용을 각색한 글입니다.