20년 만에 두 배, 11만 5천 명 넘어선 특수교육대상자

비율을 추정할 때 핵심은 표본의 크기입니다. 같은 비율이라도 표본이 작으면 추정의 폭이 넓어지고, 표본이 클수록 좁아집니다. 모비율을 추정한 신뢰구간의 폭은 표본 크기의 제곱근에 반비례해, 표본을 4배로 늘려야 추정의 폭이 절반으로 줄어듭니다.

특수교육 통계로 보면, '대상자 비율 2.03%'라는 한 점의 값만으로는 충분하지 않습니다. 이 비율이 표본조사에서 나왔다면 그 둘레에 신뢰구간이 따라붙고, 표본이 작은 지역일수록 그 폭이 넓어 해석에 주의가 필요합니다. 또 같은 '평균 4.27명'이라도 지역마다 편차가 크다면, 평균만으로는 일부 지역의 과밀 상황이 가려집니다. 평균과 비율이라는 한 점의 값 뒤에 분포와 추정의 폭이 함께 있음을 읽어 내는 것이, 통계로 정책을 따지는 출발점입니다.