확률과 인지

전체를 들여다볼 수 없을 때, 사람은 일부를 보고 전체를 짐작한다. 시장에서 과일 하나를 골라 맛을 보고 한 상자의 품질을 판단하듯, 통계학에서도 전체 집단 가운데 일부만 뽑아 살피는 일을 표본조사라 부른다. 이 방법은

동전을 한 번 던져 앞면이 나왔다. 이 동전이 공정한지 판단할 수 있을까? 한 번의 시행으로는 아무것도 말할 수 없다. 열 번을 던지면 어렴풋한 윤곽이 보이고, 천 번을 던지면 상당히 좁은 범위 안에서

세 개의 문이 있다. 하나의 문 뒤에는 자동차가 있고, 나머지 둘 뒤에는 염소가 있다. 참가자가 문 하나를 고르면, 사회자는 나머지 두 문 중 염소가 있는 문 하나를 열어 보여준다. 그리고 묻는다. 선택을

두 학급의 시험 평균이 70점으로 같다고 하자. 한 학급은 모든 학생이 65점에서 75점 사이에 모여 있고, 다른 학급은 30점대와 100점이 섞여 있다. 두 학급의 평균은 동일하지만, 교육적 상황은 전혀 다르다. 평균이라는 숫자

두 가지 현상이 함께 변할 때, 사람들은 본능적으로 하나가 다른 하나를 일으킨다고 생각하기 쉽다. 아이스크림 판매량과 익사 사고가 함께 늘어나면, 아이스크림이 익사를 유발한다는 결론을 내리고 싶은 충동을 느끼는 것이다. 물론 둘 다

확률론의 역사를 거슬러 올라가면, 거기에는 순수한 지적 호기심보다 훨씬 세속적인 동기가 놓여 있다. 17세기 프랑스에서 확률론의 기초를 놓은 편지들이 오간 이유는 도박 문제였다. 누군가 게임에서 공정한 몫을 계산하고 싶었고, 그 질문이 수학의

어떤 선수가 이번 시즌 놀라운 성적을 냈다면, 다음 시즌에는 그보다 못할 가능성이 높다. 반대로, 유난히 부진했던 시즌 다음에는 성적이 나아질 가능성이 높다. 이것은 선수의 실력이 변해서가 아니라, 극단적 결과 뒤에는 덜 극단적인

동전을 던져 앞면이 다섯 번 연속 나왔다. 다음 번에는 뒷면이 나올 차례라고 느끼는 사람이 많다. 균형이 맞아야 한다는 직감이 작동하기 때문이다. 그러나 동전은 자신의 과거를 기억하지 않는다. 여섯 번째 던지기의 확률은 여전히

성공한 사람의 이야기는 넘쳐나지만 실패한 사람의 이야기는 잘 들리지 않는다. 이 비대칭이 우리의 판단을 조용히 왜곡한다. 살아남은 것들만 눈에 보이고, 사라진 것들은 기억에서도 지워진다. 이 편향은 확률을 가늠하는 능력에 직접적인 손상을 입힌다.

평균은 숫자를 다루는 가장 익숙한 도구다. 시험 성적의 평균, 월급의 평균, 기온의 평균. 여러 수를 하나로 요약해주는 이 편리한 장치에 우리는 너무 쉽게 기대고, 그래서 너무 쉽게 속는다. 평균이라는 하나의 수가 전체를