[데이터분석] 생존자 편향의 오류(Survivorship Bias)

2차 세계대전 당시 미군은 비행기의 생존력을 높이기 위해 많은 고민을 하였다.

 

전투에서 살아온 비행기에 박힌 총알의 위치 데이터를 통해 비행기 어느 곳의 철판을 강화해야 비행기의 생존력이 높아지는지에 대하여 연구하였다.

많은 연구원들이 총알이 많이 박힌 부분의 철판을 강화해야 한다고 보고서를 작성하였지만, 에이브러햄 왈드라는 통계학자만이 다른 의견을 제시했다.

 

해당 연구는 살아돌아온 전투기를 대상으로 하였기 때문에, 전투기에서 빨간 점이 없는 부분에 총알을 맞은 전투기는 돌아오지 못했고, 따라서 총알이 박히지 않은 부분의 철판을 강화해야 한다는 것이었다.

 

---

 

위의 사례에서 아브라함 왈드 외의 다른 연구자들처럼 일부의 데이터만으로 분석 및 판단을 할 때 잘못된 결론에 도달하는 오류를 '생존자 편향의 오류'라고 한다.

 

이는 데이터 분석 시에 데이터에 대한 통찰력의 중요성을 보여준다.

눈에 보이는 데이터 뿐만 아니라 그 이면에 숨겨진 의미까지 알아채는 능력은 데이터 분석가에게 꼭 필요한 능력이라고 볼 수 있겠다.