Quick Answer
Digital SAT 데이터 분석 영역에서 한 변수가 다른 변수의 변화를 직접 일으키는 관계인 인과관계 (Causation)를 정의합니다.
인과관계 (Causation)는 한 사건이 다른 사건의 직접적인 원인이 되는 관계를 의미합니다. 한국 수학 교육과정의 확률과 통계에서 다루는 상관관계 (Correlation)와 명확히 구분하여 이해해야 합니다.
Question: A researcher observed that people who drink more tea tend to have lower blood pressure. The study did not use random assignment. Can the researcher conclude that drinking tea causes lower blood pressure? (A) Yes, because there is a clear trend. (B) No, because it is an observational study and other factors might be involved. / 풀이: 정답은 (B)입니다. 무작위 배정 실험이 아닌 관찰 연구는 상관관계만 보여줄 뿐, 인과관계를 증명할 수 없습니다.
실수 1: 상관관계 (Correlation)가 높으면 자동으로 인과관계가 있다고 판단하는 것
실수 2: 무작위 추출 (Random Selection)과 무작위 배정 (Random Assignment)의 용도를 혼동하는 것
실수 3: 관찰 연구 (Observational Study) 결과에 'cause'나 'lead to' 같은 인과적 단어를 사용하는 것
750점 이상을 목표로 하는 학생은 문제 지문에서 'Randomly Assigned'라는 표현이 있는지 가장 먼저 확인하세요. 이 표현이 없다면 인과관계를 결론지을 수 없습니다.
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한 변수의 변화가 다른 변수의 결과적 변화를 직접적으로 만들어내는 논리적 관계를 뜻합니다.
실험 대상이 무작위로 그룹에 배정(Random Assignment)되었는지 확인하여 식별할 수 있습니다.
상관관계는 단순히 두 변수가 같이 움직이는 경향이며, 인과관계는 원인과 결과의 관계가 성립해야 합니다.
데이터 분석 모듈에서 실험 설계의 타당성을 묻는 문제로 보통 1~2문항이 출제됩니다.
확률 (Probability)
Digital SAT 데이터 분석 영역에서 확률 (Probability)은 특정 사건이 발생할 가능성을 0과 1 사이의 수치로 나타낸 척도입니다.
