작년 11월 23일 북한 연평도 기습포격 도발에 대응하다 다친 해병 장병들의 의병전역에 따른 국가 유공자 지정 문제를 둘러싸고 당사자들을 가슴아프게 하고 있다.
당시 군병원을 방문했던 대통령을 포함한 정부와 고위 정치인들의 "나라 위해 싸우다 다쳤으니 당연이 국가 유공자가 될 것"이라던 약속이 지켜지지 않고 있기 때문이다.
국가 유공자 지정 규정에 합당하지 않기 때문이다. 만약 그렇다면 지하철에 떨어진 시민을 구한 사람들인 의사상자 법률에 의한 유공자 지정 등 다른 법률 군인사법에 따른 국가유공자 지정에 차이가 없는지 살펴봐야 한다.
대부분의 사람들은 통계지식이 전무하거나 아주 초보적이다. 많은 이들에게 통계는 불쾌한 단어며, 반대로 일부 행정부처 공무원이나 학자들로부터는 모든 것은 통계를 통해서만 입증할 수 있다는 터무니없는 주장도 듣는다.
하지만 이것은 통계가 잘못 사용될 경우에만 진실일 수 있다. 일반적으로 사람들이 통계나 기본적인 확률이론을 잘 알지는 못하지만, 살아가면서 직관적 판단은 대부분 통계적 기준에서 만들어지고 있다.
큰 대학 병원에서의 수술 성공률이나 실패율이 나캍은 작은 의원의 수술 성공률이나 실패율보다 적은 것은 당연하다. 신문이나 언론에 병원들의 홍보자료로 사용되는 통계에는 그만큼 위험한 오류가 포함되어 있음을 알아야 한다.
환자 수가 많은 병원일수록 실제로 일어나는 사건의 발생빈도가 그 사건들의 정해진 확률인 원래빈도에 가까워지기 마련이다. 제약회사들에서 신약의 효과에 대한 연구라고 발표하는 논문이나 정치인들이 수시로 사용하는 여론조사의 결과에 숨겨진 위험도 이와 유사하다.
예를 들어 동전을 네 번 연속하여 던졌을 때 앞면과 뒷면이 나올 가능성은 1/2x1/2x1/2x1/2=1/16로 16가지이다. 그 중에서 앞면만 계속 나오는 경우는 단 하나다. 100번 계속 던졌다면 가능한 경우의 수는 1,024가지가 나오고, 그 중 앞면만 나오는 경우도 오직 하나로 확률상 1000분의 1도 안된다.
표본의 크기가 클수록 그 표본 내에서 발생할 수 있는 사건의 발생빈도가 진짜 빈도와 가까워진다는 대수의 법칙이 여기서 나온다.
표본의 크기를 고려하지 못하는 것 중의 좋은 예가 "우리 아버지는 하루에 담배를 3갑 이상 피웠지만, 90살까지 사셨어."라거나 "우리 아버지는 매일 아침부터 소주 한 되를 마셨지만, 잔병치례라고는 없어셨어."다.
이런 사례는 항상 찾기 쉽고 드라마틱하여 쉽게 써먹고 건강에 해롭다는 상대의 말을 막기에 안성맞춤의 답변이지만, 중요한 것은 흡연 및 과음 인구를 대표하는 충분한 크기의 표본이 안되는 개별 사례가 아니라 알콜과 흡연은 분명한 건강위해 요인이라는 것이다.
통계적인 유의성을 따지는 것이 국가 행정의 수행에 중요한 것은 확실하고 또 그렇게 되어야 하지만, 정부 고위관료나 정치인들이 한 말에 대한 책임을 지는 것도 신뢰받는 국가 행정업무의 중한 방식의 하나다.
이런 것이 행정 담당자들의 업무에서 잘 지켜지지 않기 때문에, 지난 번 6.25 사변 때 순직한 전사자의 사망 보상금 5,000원 씩의 어처구니 없는 행정판단이 실무자에게서 나오게 되는 것이다.
문제는 국민들은 신뢰할 수 있는 정부관리나 정치인들의 언행을 바라고 있으며, 또 그들이 진정한 지도자인지를 바라보고 판단하게 된다는 것이다.
북한의 연평도 도발에 따른 피해 장병들의 처우문제는 기준이 무엇인가 근거를 찾는 과학적인 문제가 아니라, 어떻게 해결할 것인지의 합리적 대응기술의 문제라는 말이다.
오늘도 즐겁고 건강한 하루 만드시길 빕니다. 이동윤 드림 |
다음글 : 
이전글 : 
