아래 게시물의 오류 정리해 봅니다.
일단 'K'값은
연구자가 '임의'로 정한 수렴값(상수)을 표시(의미)하는 문자입니다.
(조작적 정의 : 연구자의 공식을 통해 수렴되는 값을 'K'라 하자)
(조작적 정의 : 연구자의 공식을 통해 수렴되는 값을 'K'라 하자)
때문에 'K값'을 반박하시려면
연구자의 조작적 정의를 제대로 이해하고 적용하여 반론하셔야 합니다.
K값의 정의(계산식):
K = (미분류 A / 미분류 B) / (분류 A / 분류 B)
즉, (A와 B의 미분류 표의 비율) VS (A와 B의 분류된 표의 비율)
K값이 1인 경우 (미분류 방식이 무작위인 경우, 방식을 막론하고)
① A의 분류표가 100이고 미분류표가 100이라면
B의 분류값이 50일 경우 미분류표는 50,
B의 분류값이 100일 경우 미분류표는 100,
B의 분류값이 200일 경우 미분류표는 200,
B의 분류값이 300일 경우 미분류표는 300이 된다는 의미.
② A의 분류표가 100이고 미분류표가 1이라면
B의 분류값이 50일 경우 미분류표는 0.5,
B의 분류값이 100일 경우 미분류표는 1,
B의 분류값이 200일 경우 미분류표는 2,
B의 분류값이 300일 경우 미분류표는 3이 된다는 의미.
③ A의 분류표가 100이고 B의 분류표가 50이라면
A의 미분류표가 10일 경우 B의 미분류표는 5,
A의 미분류표가 50일 경우 B의 미분류표는 25,
A의 미분류표가 80일 경우 B의 미분류표는 40,
A의 미분류표가 100일 경우 B의 미분류표는 50이 된다는 의미.
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④ A의 분류표가 '110'이고 B의 분류표가 '100'이라면
K=1의 경우 : A의 미분류표가 '11'이라면 B의 미분류표는 '10',
K=1.5의 경우 : A의 미분류표가 '11'이라면 B의 미분류표는 '6'(≒6.0606).
⑤ A의 분류표가 '5,155,000' 이고 B의 분류표가 '4,802,000'이라면
K=1의 경우 : A의 미분류표가 '154,650'이라면 B의 미분류표는 '144,060',
K=1.5의 경우 : A의 미분류표가 '154,650'이라면 B의 미분류표는 '96,040'.
분류된 값의 크기보다 그 양방의 분류표 비율에 비교되는(대비) 양방의 미분류된 표비율의 상대적 비율이 중요
(즉, 분류된 표 자체의 크기(수량 규모)는 의미가 없다고 봐도 무방)
글쓴이의 표(아래 이미지들)로 K값을 계산하는 경우
(1) K 값이 1이어야 하는 경우
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글쓴이의 표를 K값 계산식에 대입한다면
K= (2/1)/(8/4) =1
단순한 비율로 인해 값은 우연히 맞았으나 위 연구자가 정의한 식이 적확하게 적용된 것은 아닙니다.
(2) K 값이 1이 아니어야 하는 경우.
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-------------------------- 이하 글쓴이 게시물 끝 -------------------------------
글쓴이의 표를 K값 계산식에 대입한다면
K = (3/1)/(7/4) =1.71
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 분류되었던 A:B의 비율이 '1'(즉, 1:1) 일 때 미분류되었던 A:B의 비율이 '1.5'(즉, 1.5:1)라는 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
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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.
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