4. 표본과 착시: 적은 데이터의 함정

최근 10회, 20회 데이터만 보면 특정 번호가 강해 보일 수 있습니다. 하지만 표본이 작을수록 우연한 흔들림이 크게 보입니다. 작은 데이터에서 확신을 만들면 잘못된 규칙을 만들기 쉽습니다.

통계 해석은 항상 "얼마나 긴 기간을 봤는가"와 "변동성이 얼마나 큰가"를 함께 봐야 합니다. 복권처럼 무작위성이 큰 영역에서는 단기 그래프가 과장된 신호를 자주 보여줍니다.

따라서 데이터 분석은 판단 보조 수준으로 쓰는 것이 적절합니다. 숫자 자체보다 해석의 한계를 이해하는 태도가 더 중요합니다.