확률 (probability)
쉽게 풀면
주사위를 던져서 3이 나올 가능성을 생각해봅시다. 주사위는 눈이 1부터 6까지 총 6가지이고, 그중 3은 하나뿐이므로 3이 나올 확률은 6분의 1입니다. 이렇게 확률은 "전체 경우의 수 중에서 내가 원하는 경우가 차지하는 비율"로 계산합니다. 확률이 1에 가까울수록 그 일이 일어날 가능성이 높고, 0에 가까울수록 일어나기 어렵다는 뜻입니다. 일기예보의 "강수확률 70%"도 같은 개념으로, "비슷한 기상 조건일 때 100번 중 약 70번은 비가 왔다"는 뜻을 담고 있습니다.
왜 중요한가
확률은 불확실성을 정량적으로 다루기 위한 가장 기초적인 언어로, 통계적 추론, 의사결정 이론, 위험 평가, 기계학습의 예측 모형까지 거의 모든 정량적 연구가 이 개념 위에 세워져 있습니다. 어떤 현상을 확률로 표현할 수 있어야 비로소 그 불확실성을 수치화하고, 다른 조건이나 모형과 비교하며, 향후 발생 가능성을 예측하는 논의가 가능해집니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
이 문장은 "특정 상황에서 어떤 일이 일어날 가능성을 수학적 모형(이항분포)을 이용해 계산해냈다"는 뜻입니다. 공학, 경제학, 생물학 등 다양한 분야의 논문에서 미래 사건이나 위험을 예측할 때 확률 개념을 기본 도구로 사용합니다.
의학 연구에서는 특정 사건(재발, 사망 등)이 일정 기간 내에 발생할 확률을 추정해 환자군 간 위험도를 비교하는 방식으로 확률 개념이 널리 쓰입니다.
조금 더 깊게 보면
논문에서 확률을 다룰 때는 어떤 사건이 조건 없이 일어날 확률(주변확률)인지, 다른 사건이 이미 일어났다는 조건 아래에서의 확률(조건부확률)인지를 구분하는 것이 중요합니다. 또한 확률을 빈도의 극한으로 보는 빈도주의적 관점과, 믿음의 정도로 보는 베이지안적 관점이 서로 다른 해석과 추정 방법으로 이어지기 때문에, 어떤 관점을 취하는지가 논문의 분석 방식 전체에 영향을 줍니다.
주의할 점
여기서 말하는 "확률"은 "어떤 사건이 일어날 가능성" 그 자체를 뜻하는 수학·통계의 기초 개념입니다. 논문에서 흔히 보는 유의확률과는 다른 개념이니 주의해야 합니다. 유의확률은 "지금 관찰된 결과가 우연히 나왔을 가능성"을 나타내는 특수한 통계 지표이고, 확률은 그보다 훨씬 더 일반적이고 기초적인 수학 개념입니다.