요약

이번 글은 '교란인자 (confounder)'가 인과 추정을 왜곡하는 원리를 다룹니다. 전체적으로 '여성이 합격률이 낮다'고 보이지만, 학부별로 보면 '모든 학부에서 여성이 합격률이 높다'는 역설적인 상황을 통해 심슨의 패러독스를 설명합니다. 교란인자를 제대로 식별하지 못하거나 부적절하게 조정할 때 발생하는 오류와 그 결과를 구체적인 사례를 통해 직관적으로 이해할 수 있습니다.

핵심 포인트

• 전체 데이터에서는 여성 합격률이 낮아 보이지만, 학부별로 나누어 보면 모든 그룹에서 여성이 더 높은 합격률을 보이는 심슨의 패러독스 현상이 발생합니다.
• 교란인자 (confounder) 는 독립변수와 종속변수 모두에 영향을 미쳐 인과 관계를 왜곡시키는 제3의 변수입니다.
• 교란인자를 식별하지 못하거나 잘못된 변수로 조정할 경우, 인과 추론의 결과가 완전히 반전되거나 오류가 발생할 수 있습니다.
• 이제부터는 심슨의 패러독스와 계수 부호 반전 (sign reversal) 을 실제 사례를 통해 깊이 있게 분석합니다.