혜원 친구 반가워요. 

리즈 쌤이에요. 

Random selection 과 Random assignment 의 차이가 헷가리는 것 같아서 설명을 다시 해볼게요.

Random selection 은 sampling 할 때 쓰이는 하나의 방법이고, Random selection 을 하게 되면 우리가 Sampling 을 통해서 얻은 결론을 Population 까지 적용할 수 있어요. 

이 말은, Random selection guarantees generalizing the result to the population. 

Random assignment 는 Experiment 를 하게 될 때, Treatments 를 어떻게 Sample 에 분배할 것인가에 관한 문제이고, Treatment 를 Randomly assign 할 수 있을 때, Cause-and-effect 결론을 낼 수 있다는 것이에요. 

두개의 상관 관계(Correlation)를 넘어서, 어떤 것이 일어나는 것의 이유를 정확하게 말 할 수 있는 것이에요. 

Experiment 에서 Randomly selected sample 를 사용하는 경우가 있긴 하지만, 사람을 대상으로 실험을 하는 경우는 불가능할 때가 많지요. 대부분 Volunteers 이 하지요. 

그래서 Random selection 이 Experiment 과정에서 꼭 필요한 건 아니에요. 

Observational study 나 Survey 같은 경우는 Random selection 이 아니어도 쓸 수 있지만, Random sample 이 아닌 경우는 Biased result 가 나올 수 있어서, Study 를 하는 의미가 없어요.

예를 들어, 다이어트 제품을 파는 회사 직원들에게, 체중을 빼는 가장 효율적인 방법에 대해서 Survey 를 진행했다고 생각해 보아요. 

그래서 결론이 다이어트 약을 먹는 것이 가장 효율적인 방법이라고 결론이 났어요. 

이런 경우 Diet pill 과 Weight loss 간에 관계가 있지만, 이 결론은 이 회사 직원들에게만 적용할 수 있는 것이고, 결론이 정당하다고 보기가 어려워요. 

그래서 보통 Observational study 나 Survey 를 하는 경우는 Random sample 를 써야 Reliable conclusion 을 얻을 수 있어요. 

설명이 이해가 되었기를 바라요.

그럼, 시험때까지 체력 관리 잘하면서 공부해요! 

리즈 쌤이.