여성의 유방암 발생 확률은 0.8%이다.
유방암에 걸렸을 경우 유방촬영술에서 양성이 나올 확률은 90%이다.
유방암에 걸리지 않더라도 유방촬영술에서 양성이 나올 확률은 7%이다.
한 여성이 유방촬영술 검사에서 양성이 나왔다면 실제로 유방암에 걸렸을 확률은 얼마일까?
이 책의 알파이자 오메가에 해당하는 질문입니다.
아마 정확하게 답을 할 수 있는 사람은 별로 없을 겁니다. 저도 마찬가지구요.
사실 통계를 전문적으로 다루지 않는 일반인에게는 충분히 난해한 질문일 수 있습니다.
최근 세계보건기구대표는 미국에서 진료를 하는 의사들의 40퍼센트만이
환자를 치료하는데 과학적 근거에 기반해 치료 방법을 선택한다고 밝혔다.
나머지 60퍼센트는 효과가 없을 수도 있는 치료법을 사용한다는 것이다.
..중략..
아직도 많은 의사들이 통계로부터 진단적 추론을 이끌어내는 데 어려움을 겪기 때문이다.
그런데 문제는 저런 통계적 판단을 수행해야 하는 전문가들도 크게 다르지 않다는 겁니다.
이 책에서는 주로 의사들을 예로 제시했구요.(돌팔이 의사가 왜그리 많은지 납득이 가네요)
작가의 주장은 단순합니다. 인간은 기본적으로 수식에 약한 계산맹이고 이것을 극복해야 한다는 것입니다.
그리고 그 방법의 하나로 확률에 의한 표현 대신 빈도에 의한 표현을 제시합니다.
1000명 중 8명의 여성이 유방암에 걸린다.
유방암 환자 8명 중 7명에게 유방촬영술 검사결과 양성이 나온다.
유방암에 걸리지 않은 992명의 여성 중 70명에게서 유방촬영술 결과 양성이 나올 것이다.
유방촬영술 검사에서 양성이 나온 여성 중 얼마나 많은 여성이 유방암에 걸렸을까?
이렇게 질문을 바꾼다면 한결 이해가 편하실 겁니다. 잘못된 답을 할 수는 있지만
뭔가 생각을 펼칠 수 있는 여지가 충분히 생기죠.
지식의 활용에 있어 항상 조심스러워야 함은 개인의 편향이 끼어들기 힘들 것으로 생각되는,
수식으로 나타낸 사실들을 적용함에 있어서도 마찬가지라는 중요한 생각을 심어준 책이었습니다.
다만 인간은 계산맹이라는 사실만을 집요하게 주장하는 내용들이라 조금 지루한 감이
없지 않았습니다. 하지만 저자의 주장은 절대 놓쳐선 안된다고 생각되네요.
ps. 그리고 첫번째 질문의 답은 약 9%라고 하네요.
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