(2) K 값이 1이 아니어야 하는 경우.
당연히 K값은 1이 될 수 없지요.
주장하시고자 하는 바와 상관없이
글쓴이의 위 내용들은 더 플랜의 연구자가 정의한 'K값'을 계산하는 방식도 아니고
그 의미 자체를 정확히 이해하고 있다고 보기 어렵습니다.
자 그럼 본론이자 결론,
글쓴이의 오류를 정리해 보겠습니다.
오류 1. 일방의 전체 득표값은 무의미함.
미분류되었던 표가 합산된 값은 K값 계산(공식)에서 사용되지 않으므로(조작적 정의와 불일치) 무의미 하다 판단됩니다.
'전체 득표수 중 미분류되어던 표' 가 아닌 '이미 분류되었던 표'와 '미분류 후 재검하여 유효가 된 표'의 비교값입니다.
오류2. {한 대상의 분류표 대비 미분류표 비율} VS {다른 대상의 분류표 대비 미분류표 비율}
{한 대상의 분류표 대비 미분류표 비율} VS {다른 대상의 분류표 대비 미분류표 비율}의 계산값이 아닙니다.
기본적으로는 양방의 분류 비율값(분모) 대비 양방의 미분류 비율값(분자)이지요.
(즉 K=1.5라 함은 미분류되었던 A:B의 비율이 '1.5'(즉, 1.5:1) VS 분류되었던 A:B의 비율이 '1'(즉, 1:1)이라는 의미)
(2)번 예의 '3/20 : 1/10'는 K값의 계산과는 전혀 관계가 없으며,
제대로 한다면 20은 7(벽적7칸), 10은 4(벽청4칸)으로 다시 계산해야 합니다.
--> K= (3/1)/(7/4) = 1.71
오류3. 기표모호성표들만 뽑았다는 가정
-------------------------- 이하 글쓴이 글 -------------------------------
-------------------------- 이하 글쓴이 글 끝 -------------------------------
더플랜이 의심을 하고 있는 부분을 명확한 근거 없이
반론의 의도가 보이는 글 자체에 반론의 결과로서 도출되어야 하는 바를 확정된 사실로 가정하는 오류를 범하고 계십니다.
기표모호성표들만 뽑았다(미분류표로 분류했다고) 가정한다해도
분류된 표와 미분류되었다가 재검을 통해 유효로 확정되어 추후 분류된 표는
작위적이거나 부작위적·돌발적인 특이사항이 없는 한
양방의 분류된 표 비율과 유사하게 나와야 하는 것(K=1, 즉 {양방 분류표비 1}:{양방 미분류표비1})이 자연스럽겠죠.
표본 집단(조사 대상)의 규모가 커지면 커질수록 상식적으로 K값은 1에 수렴되어야 합니다.
(양방 분류표 비와 양방 미분류 후 유효표 비가 정비례 관계로 수렴되는 정규분포)
하물며 표본이 아닌 모집단 수천만 명 전체를 대상으로 하는 것이라면 더욱 그러하겠지요.
오류4. K값에 대한 오해
K값을 제대로 이해하지 못한 상태로
K값을 본인의 판단대로 임의 정의하시고
타인에게 설명한다는 것은 무리수가 아닌가 싶습니다.
그 'K값'은 '글쓴이의 K값'이지
더 플랜에서 거론하고 있는 K값이 아닙니다.
반론을 하고자 한다면 먼저 반론하고자 하는 내용을
정확히 이해하시고 적용하신 후 오류를 검증하셔야 합니다.
