[정치/사회][더플랜] "더플랜", 에 대한 고찰

더 플랜을 본 바로 다음날,

공개된 자료들을 통해서 나름의 데이터 분석을 해보고 난뒤, 나는 조금 다른 가능성을 떠올렸다. 

하지만, 이 시기에 굳이 이런 주장을 하는 것이 도움이 되는가... 라는 생각때문에 몇일을 망설이다. 그냥 싼다. 

뭐 누가 크게 관심이나 갖겠나.....?? 

 

 

더 플랜의 주요 주장은 3가지로 압축된다. (기억이 정확하다면.) 

1. 시간의 역순에 대한 의심.

2. 미분류표의 높은 비율에 대한 의심.

3. 미분류표의 비율에 관한 K값에 대한 내용. 

 

 

 1번에 대해서는 코멘트 할 것이 없다.

 공무원 스럽게 그저 방만하게 컴퓨터의 시간설정을 잘못해둔건 아냐?? 라는 생각이 스치고 지나갔지만 별로 중요하지 않은 이야기인듯 하다.

 2번에 대해서는 나도 의심이 된다. 요즘 시대에 3%의 오차나 나는 기계라니.

 물론 기계의 문제가 아니고 찍는 사람들의 문제로 인해서 평균 3%가까운 오차가 났다고 이야기 하면 할 말은 없어지긴 하지만,

 실제의 표들은 어떻게 찍혀있는지, 그것에 따라서 어떤 정도 비율로 미분류를 하는 것인지에 대한 재 검표를 반드시 해보아야 하는 문제라고 생각된다. . 

 

 내가 오늘 이야기를 더 해보고 싶은 부분은 3번, 더플랜에서도 아주 중요하게 다루어진 K값에 관한 내용이다.

 K값에 대해서는 대다수 딴게이들은 알고 있으리라고 생각하지만 간단하게 서술해보자. 

 

 

 여기 특정한 비율로 섞여있는, n수(총 갯수)가 10000이 넘는 (충분히 큰) 집단이 있다고 생각해보자. 

 위의 경우에는 빨간공과 파란공이 1:2의 비율로 섞여있으니, 30000개의 공이 있다고 하면 10000개는 빨강 20000개는 파랑색이다. 

 여기에서 "무작위로" 총수인 30000에 비해서는 상대적으로 작지만, 통계적인 수치를 낼 수는 있을만큼의 숫자 (1%정도에 해당하는 300개 정도)를 

 뽑는다면, 대략 300개의 공중에서 빨간색과 파란색의 비율은 1:2의 원래집단의 평균(모평균)과 거의 같은 값이 나올 확률이 몹시 높다. 

(이는 고등학교 2학년 수학인 확률통계 부분에 나와있는 모평균과 표본평균에 관한 관계에서 나와 있는 내용이다.) 

 

 

 여기에서 우리가 한가지 중요하게 봐두어야 하는 내용은 "무작위로"라는 내용이다. 뽑히는 공에 대한 어떤 경향이나 편향성이 없이,

 모든 공이 뽑힐 확률이 동일한 상태에서 새로운 표본을 만들었을때만 그 확률이 모평균과 같은 형태를 띄게 된다.

 누군가 빨간색공에 자석을 붙여서 빨간색 공만 잘 끌어당기는 쇠가루 붙인 장갑을 끼고 뽑는다거나,

 빨간색을 보고 뽑는것과 같은 행위가 벌어진다면 표본평균은 "비 무작위 추출"로 인하여 모평균과는 다른 값을 가지게 될 수 있다.

 K값에 관한 의심은 바로 여기에서 시작된다. 전체 표본의 평균과 일종의 무작위 추출로 생각되는

 "미분류표"의 평균값이 차이가 나고 일정한 비율을 가지는 경향이 나타난다는 것이다.

 

 

 미분류표는 기계가 판단하기에 이것은 박근혜의 표인지 문재인의 표인지 판단하지 못한 표라는 이름이고, 이것에 대한 판단은 기계가 하게 된다. 

 만약 박근혜를 찍은 사람들의 인장 찍는 방식과 문재인을 찍은 사람들의 인장 찍는 방식에 큰 차이가 없고, 기계에 어떤 편향성이나 조작이 존재 하지 않는다면, 이 미분류표는 "무작위 추출"에 가까운 형태가 되어야 하고 그러므로 미분류표 내에서의 평균또한 모평균인 총수의 평균과 값이 비슷해야 한다. 

 하지만 실재의 결과는 두개의 평균은 서로 같은 값이 아니고 특정한 비율을 가지게 나타났다는 것이 K값에 대한 의심의 시작이다.

 

 

 이 K 값은, 각 지역의 박근혜 대 문재인 총 득표율의 비율로 미분류표의 박근혜 대 문재인 득표율을 나누어서 만든 값으로 

 정규분포를 가지는 평균 1.5의 값을 가지는 값으로 나타났다 라는 것이 결과론적인 의심을 시작하게 되는 계기이다. 

 만약 "무작위"로 추출 했다는 가정이 들어간 경우에는 1.5라는 값이 나오는 것은 당연히 무언가 자연스럽지 않은 상황이다. 

 자연추출로 뽑는 경우 위에 서술했듯 모평균과 표본평균의 평균은 거의 같은 값이 나와야 하기 떄문에 이 값은 1에 수렴해야하고, 

 정규 분포로 퍼져있는 값이 나타나야 한다.

 

 

 그런데 이 값이 1.5가 나왔다는 사실은, 미분류표에서만 박근혜의 비율이 더 높게 나오는 이상현상이 발생했다는 것을 의미하게 된다. 

 여기에서 정규분포가 나왔다는것 자체를 가지고 의심을 하는 대목이 나오기도 하는데 이는 그저 단순한 통계에 대한 이해의 부족이 아닌가 싶다. 

 조작을 가해서 통제한다고 하면, k값이일률적으로 비율을 바꾸는 경우가 더 쉬운 경우라 생각된다. 내가 조작했다면 일부러 정규분포값을 리젬블링 하기 위해서 정규분포가 나오도록 조작을 가하거나, 아니라면 3개의 봉이 나오는 통계데이터가 나오도록 조작을 가했을 것이다. 물을 흐리기 위해서... 

 그러므로 정규분포가 나온것 자체를 조작의 원인으로 지목하는 것은 명백한 오류가 될수 있다. 조작으로 그렇게 만들 수는 있겠지만, 인위적인 조작보다는 자연적으로 발생하는 현상에서 더 잘 나타나는 것이 정규 분포이기 때문이다. (k값이 1 -> 1.5로 바뀐것이 조작이다 라고 한다면 그것은 수긍가능하다.) 

 

 

 

 여기에 대한 선관위의 반박을 살펴보자. 

<< 특히 이들은 '왜 박근혜 표에서 미분류율이 더 높은지'에 대해 "명확하지 않은 기표로 인해 미분류 처리된 투표지의 원인은 여러 가지가 있겠으나, 연령이 특히 중요한 요소로 작용하고 있다"고 설명하면서 "실제 18대 대선 결과를 보면 노년층이 많은 시골 지역(군단위)의 미분류율은 5% 초반대로 청년층이 많은 도시 지역(시지역)의 2% 후반대보다 1.8배 정도 높게 나타나는바, 이는 노년층의 투표에서 미분류표로 처리되는 비율이 청년층보다 더 높다는 것을 의미한다"고 반박했다. >> 

 

  이말은 한마디로 노년층 비율이 많을수록 미분류 표가 많아졌다. 라는 주장이고 

 

<<이들은 "지난 대선에서 방송3사(KBS, MBC, SBS) 출구조사 결과 박근혜 후보자의 예상 득표율은 20대에서는 33.7%, 30대는 33.1%인 반면, 50대에서는 62.5%, 60대 이상에서도 72.3%로 나타나 50대 이상 연령층에서 박근혜 후보자의 예상득표율이 높았다는 사실을 확인할 수 있다"며 "이를 통해 노년층의 투표지가 더 많이 미분류 처리되었을 것이라는 사실과, 미분류된 투표지에서 박근혜 후보자의 상대득표율이 정상 분류된 투표지에서보다 더 높게 나올 수밖에 없었다는 것을 알 수 있다"고 주장했다.>>

 

 이말은 고령층일수록 박근혜를 지지하는 사람들이 많았다. 라는 주장이다. 

 

 이 두가지를 합쳐보자. 

 나이가 많을수록 미분류를 많이 낸다. 

 나이가 많을수록 박근혜를 지지한다. 

 그러므로 미분류표를 낸사람들중에는 박근혜 지지하는 사람이 많으니까 K값은 그렇게 나온 것이다.!! 라는 이야기가 된다. 

 타당한 추론으로 보인다. 내가 처음으로 의심한것도 바로 이런 포인트 였으니까. 하지만 정확하게 통계자료를 이어 붙여서 설명하지 않아서, 빈틈이 있는 것으로 보인다. 

 

 

 

 

 이에 대한 어준이 형의 반박은 이렇다. 

 그렇다면 나이 많은 사람들이 많을수록 K값이 높아야 하는데 그렇지 않다.!! 라는 것인데 

 내게는 이게 너무 동문 서답으로 보인다. K값의 의미를 양쪽다 다르게 이해 했다는 생각인 것이다. 

 k값 자체는 고령층의 많고 적음으로 판단 되는 것이 아니다. 이제부터 본격적으로 그 이야기를 풀어보도록 하자. 

 

 

  먼저 선관위의 첫주장인 고령층이 많을 수록 미분류 표율이 올라갔다는 주장에 대한 검증먼저 해보자. 

 이 주장의 당위성을 판단하기 위해서는 각 지역별 연령대별 투표인의 수가 어떻게 되는지를 알 수 있는 자료가 필요하다. 

 하지만 실제 선관위를 조금 뒤져본 결과로는 그 자료를 찾을수가 없어서 조금 다른 자료를 통해서 이를 비교 분석해보려 한다. 

 

 내가 참고한 자료는 2012년 10월 각 지역별 총 인구수 조사의 결과이다.

 이 데이터에는 각 시군구별 인구의 총 수가 연령대별 10대 20대 30대...90대 까지 나뉘어져 기록되어 있다. 

 이중에서 투표가 불가능한 10대 인구를 제외한 인구수를 사용한다. 

 2012년 부터 2개월 동안의 지역간 인구이동수는 전체의 수에 비해서 미미한 숫자일거라 가정하여 과감하게 그 부분은 생략한다.

 

 그렇다고 하여도 한가지 큰 문제가 남는데, 인구총수가 곧 투표를 한 사람들의 수와 같지 않다는 것이다. 

 각 지역별로 투표율의 차이는 반드시 존재하게되고, 그것보다 우선하여 세대별 투표율의 숫자 차이가 있기 때문에 내가 사용하려는 통계자료는 

 정확한 투표를 한 사람들을 반영하는 자료는 되지 않는다.  그러므로 한가지 더 가정을 덧붙여야만 이 통계자료를 이용 할 수가 있다.(실제로는 선관위가 가지고 있는 선건인단 명단이 있다면 이런 과정이 없어도 되니 더 정확한 데이터를 얻을수 있으리라.) 그것은 전국적으로 연령대별 투표율이 거의 비슷 할 것이라는 가정이다. 하여 나는 18대 대선의 연령대별 투표율을 2012년 10월의 연령대별 인구 총수에 곱하여서 실제 선거했으리라 추산되는 선거인원 총수 데이터를 만들어서 그 자료를 기반으로 고령층이 많을수록 미분류 표율이 올라갔다는 주장이 타당한지 분석해 보겠다. 거기에 덧붙여서 연령대별 투표율을 반영했을때와 안했을때의 데이터중 어느것이 더 잘 맞는지에 대한 상호 분석을 시도하여 이 분석시도가 유의미 한지 아니한지에 대한 이야기를 덧붙이려하였으나 두개의 결과가 큰 차이가 없이 비슷한 결과를 내므로 별도로 언급하지 않고, 혹여나 관심 있으신 분이 있다면 댓글로 메일주소를 주시면 비교 도표를 따로 보내드리는 방편으로 하도록 하겠다. 

 

 

 위에 대한 검증은 아주 단순하다. 먼저 우리가 만든 유사 투표인단의 숫자를 연령대별 비율로 나누어 계산을 해준다.

 그리고 그 연령대별로 나누어 계산한 결과에서 20대만 뺀다거나, 20~30대를 뺀다거나 20~40대를 뺀다거나 하여, 미분류 표율을 덜 냈으리라 판단되는 집단이나, 더 냈으리라 판단되는 집단의 비율을 따로 계산해낸다.

 그리고 그 비율 대비 미분류 표가 나온 정도를 비교하여서 과연 각 연령층의 비율에 따라서 미분류표율이 늘어나거나 줄어드는 경향성이 있는지를 확인해 보면 된다. 그리고 20 , 30, 40대 등을 차례대로 누적하여 빼봄으로써 고령층의 인구만 있을때 미분류 표율과의 유관성이 얼마나 나오는지를 그래프로 살펴보면 된다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 평균연령 VS 미분류표율의 그래프이다. 각 시군구의 데이터를 기반으로, X축에는 평균연령을, Y축에는 미분류표율을 값으로 이용하여 좌표를 찍었다. 

 R스퀘어 값이 0.6146으로 명백한 상관관계를 보이면서 투표인의 평균연령이 높을수록 미분류 표율이 올라가는 경향성을 명백히 보여준다. 

 

 

<30~90대 연령 비율 VS 미분류표율 부터 40~90대 연령 비율 VS 미분류표율, 50~90대 연령 비율 VS 미분류표율, 60~90대 연령 비율 VS 미분류표율>

 

데이터에서 보이듯이, 고령층의 인구들의 비율로만 데이터를 낼수록 미분류 표율과의 유관성이 점점 커지는 것을 확인 할 수가 있다.  이 반대의 그래프인, 20대 연령 비율 VS 미분류표율, 20~30대 연령비율 Vs 미분류 표율 과 같은 그래프를 살펴본다면 반대경향, 낮은 연령층의 비율이 높을수록 미분류 표율이 낮아지는 현상이 발생 하는 것을 확인 할 수가 있다. 

 

 

 

 

 

 

그런 고로 우리는 미분류 표율이 왜 이렇게 높아야 하는가에 대한 대답은 여전히 의문으로 남았지만, 

고령층의 비율이 높을수록 미분류 표율이 올라간다는 선관위의 첫번째 설명은 실제로 그런 경향을 보인 다는 것을 확인 할 수가 있다. 

 

 

 

이제 두번째 주장인 고령층일수록 박근혜 지지율이 높았다. 라는 주장을 고려해 본다면, 

K값의 평균값이 왜 1보다 커진 1.5의 값을 가지게 되는가에 대한 부분은 설명 가능하다. 

실제로 K값의 평균값은 위와 같은 효과로 인하여 발생 하였을 것이라는 것은 바른 추측이다.

왜냐하면 미분류 표를 낼 확률이 높은층에서 박근혜의 지지율이 실제로 높았기에 그 총 합인 K의 평균 값이 1.5라는 값에 수렵하게 된것이다. 

다만 이 방식으로 각 지역구별 K값에 대한 계산 결과는 맞출수 없기에 어준이 형으로 부터 이 부분을 공략 당해서 파훼 되긴 했다. 

 

 

여기에서 막간의 모델링으로 전국 평균 케이값을 산출해보자

아까 우리가 가상으로 산정해보았던 총 선거인수에 미분류 표율을 곱하여 가상의 총 미분류 표의 갯수를 계산한다. 

그 미분류 표 갯수에 각 지역별 미분류표의 박근혜 대 문재인의 비율을 곱하여 각 지역별 가상의 각각의 미분류 표를 실제 비율과 같게 생성한다. 

그리고 그 값을 전체 합계를 취한다. 

그러면 전국적으로 박근혜가 얻은 미분류표는 56만 9033표이고 문재인이 얻은 미분류표는 38만 7602표가 나오게 된다. 비율은 약 1.468 : 1 정도이다.

 

이제 우리가 가상으로 산정했던 각 연령대별 총 선거인수를 합계내어서 각 연령대별 총 투표인수를 계산한다.

그리고 고의로 우리가 산정한 각 연령대별 가상의 미분류율을 총 투표인수에 곱하여서 연령대별 미분류 표수를 조절한다. 

그리고 그 값에, 각 연령대별 박근혜 지지율과 문재인 지지율을 곱하여서, 각 연령대별 미분류율을 우리가 고의로 지정하였을때

각 세대별로 미분류 박근혜표와 미분류 문재인표가 어떤 갯수라 나오게 되는지를 계산해 낸다. 

그리고 그 계산된 값을 각 박근혜끼리와 문재인 끼리 묶어서 고의로 미분류율을 지정하였을때(weight를 가한 데이터조작)의 

전국 합산 미분류표의 갯수를 박근혜 : 문재인으로 각각 따로 세어본다.  

 

이와 같은 방식을 통해서, 가상으로 미분류 표율을 넣어 보았을때, 어떤 비율로 넣었을때 실제 데이터와 더 잘 맞는 결과를 내게 되는지를 역계산 해볼수 있는 상태를 만들 수 있다. 이 상태에서 비율을 적절히 조절해줌으로써 실제 연령대별 미분류율이라 추정되는 값의 근사값들의 비율을 계산해낼수 있다. 

 

 

실제로 이와 같은 토이모델로 계산해 보았을때, 

20대와 30대 40대 50대의 미분류율 2 : 60대 70대 80대 90대의 미분류율을 8로 산정하여 계산해 보면, 실제 미분류표가 발생한 수와  비율에 거의 근사한 값과 비율이 나오는 상태를 만들수 있음을 알수 있다. (어차피 뭉뚱그려 통계 계산 한것이므로 각 지역구의 개별 K값을 선정하는 것에는 아무 도움이 되지 않지만, 전체 평균에 대한 설명으로는 이용 가능하다.) 

 

이를 기반으로 하여 미분류표가 발생했다고 추산하고 계산했을태 나타나는 가상비율에 따른 미분류율과 실제 미분류율의 그래프를 각 지역구 별로 찍어보면 아래와 같은 결과가 나오게 되고 말이다. 

 

 

굳이 가상으로 시도하는 것에 큰 의미를 둘 필요가 없기에 아주 정밀한 계산을 진행하진 않았지만, 대충 비율적으로 잡았을때 이상적으로 데이터가 나오는 경우는 (20,30,40,50,60,70,80,90 ; 1 : 1.5 : 3 : 3 : 6 : 7 : 7 : 7) 정도로 생각된다. 

 

 

(사실 이상적인 형태의 결과가 나오려면, 실제미분류율과 가상으로 산정해본 미분류율의 결과가 똑같은 값으로 나타나야 하지만 그렇지는 않다.)

 특히나 미분류율이 높게 나타나는 지역들에 대해서는 지역적 특성을 고려한 다른 요소들이 영향을 미친것으로 생각되어진다.

 

 

참고로, 20대와 80대의 비율을 역으로 바꾸어 입력한뒤에 그래프를 그리게 되면, 전혀 일치하지 않는 형태의 그래프가 나타나게 된다. 

 

 

 

그로 인해 선관위의 주장이 전국적 통계를 뭉뚱그려서 생각해 보았을때는 맞는것이 아닐까?? 하는 추론을 가능하게 한다. 

 

 

 

 

그럼 K값의 전국적인 경향은 선관위의 말처럼 설명이 되지만, 개별 지역의 k값은 같은 방식으로 설명 되지 않는 이유는 무었일까? 

이 부분에 대한 어준이형의 반박은, 고연령층이 많은 지역의 k값이 더 많지 않았음을 들어서 경향이 없기때문에 이 주장이 기각된다고 하였지만 

그것은 사실이 아니다. 

 

이는 K값을 산정하는 방식으로부터 기인되는 문제이다. 위의 선관위 반박의 두가지만 따지고 보면 마치 연령층이 높은 사람들이 있는 지역에서는 k값또한 높아지는 형상이 발생할것 같이 느껴지지만 그것은 꼭 그렇지만은 않다. 전국적인 평균에 대해서는 아까 반박했으니 지역적 편차를 따져보자.

이를 위해서는 아까도 이야기 했던 K 값은 어떻게 산정 된 값인가를 면밀히 따져봐야 한다. 

 

K값은 해당지역의 총 득표비율로 미분류표의 획득비율을 나누어서 만드는 값이다. 

즉 그 지역의 총 각 후보 득표 비율 대비 미분류표로 분류된 사람들이 뽑은 각 후보 득표 비율을 계산한 값이라고 할 수 있다. 

그러므로 K값이 커진다는 것은 정확한 의미로는 그 지역의 전체 민심과, 미분류 표를 낸 사람들의 민심이 얼마나 불일치 하는가를 나타내는 값이라는 것이다. 

 우리의 첫 선관위 주장의 긍정으로 인해, 미분류표율을 낸사람들은 대다수 연령층이 고령층에 해당할거라는 추론을 우리는 사실로 근거하여 판단 하고 있다. 그러므로 이것을 기반으로 하여 K값의 의미를 다시 산정해 본다면 K값의 정확한 의미는 각 지역구별 총 투표자의 민심과 미분류표를 낸 고령층의 민심이 얼마나 동떨어져 있는가 하는 것을 나타내는 지표로 귀결된다는 것이다.

 

그러므로 전국적으로 보았을때 K값은, 미분류표률 더 많이 발생시킨것으로 생각되는 고령층의 민심이 전체 민심과는 얼마나 동떨어 졌는가를 나타내는 지표로써 설명되어지고, 

 각 지역에서의 K값은, 해당 지역의 고령층의 민심이 그 지역의 전체 민심과는 얼마나 동떨어 졌는가를 나타내는 지표가 되어진다.

결과적으로는 K값이라는 것은 해당 지역에서 고령층으로 추정되어지는 미분류표를 낸 사람들의 민심과 전체 평균의 민심이 얼마나 상반되었는지를 나타내는 지표로 보는것이 타당해 보인다.

 

 이를 중심으로 하여 K값의 실제 값들을 비교한 표의 데이터들을 살펴보면 이 해석이 타당해 보이는 정성적인 결과를 얻을 수가 있다. 

K값을 기준으로 하여 가장 낮은 값을 가지고 있는 지역 10개를 뽑는다면  

 (서울 강남구 0.96 , 전북 무주군 0.98, 전남광양시 1.01, 전남 신안군 1.06, 전남 함평군 1.06, 전북정읍시 1.07, 전남장성군 1.09, 서울 서초구 1.10 

  부산시 북구 1.10, 전북 진안군 1.12) 이다. 

 

 정확한 정성 분석을 진행해 보아야하고, 선거법상 할수 없을만한 행동(18대 대선에 누글 뽑았는지 각 지역에서 연령별로 재조사한다.)등을 해보아먄 확실하게 결론 지을수 있는 내용이기는 하지만 위의 10개 지역에서 어떤 것이 느껴지는가?? 

 나의 경우에는 가장 먼저, 연령대별 갈등보다는 지역갈등이 더 심했던 지역들 이라는 생각이 들었다. 유래없이 강남과 서초의 경우 박근혜 지지율이 평상시 대선때의 지지성향과는 다른 중도적 결과를 낳기는 했지만, 전체 지역들은 평균적으로 보기에 세대간 갈등보다 지역갈등(지역에 따른 정당지지가 더 강한 결정을 내리는)이 심화되어 있는 지역이라는 추론에 도달 할 수가 있었다. 

 

반대로 K값이 가장 높았던 지역들은 ( 경남 거제시 2.21, 경남 거창군 2.20, 경남 사천시 2.14 , 경남 의령 2.087, 마산 합포구 2.06, 경남 진주시 2.06, 경남 고성군 2.00, 마산 회원구 1.97, 부산 강서구 1.97, 경기 여주군 1.95 ) 등으로 지역갈등이 강했었던 곳이나 점차로 완화되는 추세가 강한 지역들에 집중되어 있는 것을 알 수가 있다. 만약 이 추론이 정당하다면, 해당 지역갈등이 완화되는 추세인 지역들의 변화는 고령층의 마음의 변화가 아닌 20~40대층의 연령대의 사람들의 마음이 지역갈등에 사로잡히지 않는 경향을 띄면서 일어나게된 일이라는 것을 생각해 볼수 있다. 

 

 

계산하고 계산값을 통해서 추론 하는것에 있어서는, 나름의 확신이 있지만, K값의 상위 10개지역과 하위 10개 지역에 대한 세대갈등 양상평가에 대해서는 정확하게 맥을 짚었는지에 대한 확신이 조금 부족하다. 다만 18대 17대 16대 대선에서의 지지율 변화 추이를 통해서 지역갈등의 정도에 따른 이야기를 조금더 넣어 보았으나 정확한 정성 추론에 대해서는 이에 대해 더 많은 지식을 갖춘 분들의 도움과 해석이 필요하다고 느낀다. 

 

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너무 길고 수와 계산이 난무한 글이니 정리를 조금 해보자. 

 

 1. 선관위의 해명처럼, 고연령층일수록 미분류표를 많이 찍었다는 이야기는 실제 미분류표율 VS 고연령층 비율의 그래프를 통해 그려보았을때 강한 상관관계가 있음의 결과를 보임으로 인해 사실인 것으로 생각된다. 

 

2. 고령층이 박근혜를 지지했기때문에 K값이 높게 나왔다는 해석은 전국 평균 K값을 설명하는데는 쓸수 있으나, 지역별 K값을 설명하는데 완벽하지 않다.  그리고 전국 K값을 선관위의 주장대로 추측해 보았을때, 실제 k값에 근사한 형태의 결론에 도달 할 수 있다. 

 

3. K값의 진정한 의미는 각 지역구별 전체 투표인들의 민심과 미분류표율을 낸 사람들의 민심이 얼마나 동떨어 졌는지를 나타내는 지표이다. 

  그 추론에 따라서 K값을 해석해 보았을때, 나름 타당하다 생각되는 결론에 도달 할 수 있음을 알 수 있다. 

 (그러나 그것의 정확한 증명은, 헌법 파괴적인 형태로만 증명 가능하다 생각되어진다.) 

 

와 같다. 

 

 

긴 뻘글 읽으시느라(안 읽으셨을 가능성이 농후하지만) 수고 하셨습니다...;; 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. 프레시안 기사 "선관위 투표지 남아있다 김어준 영화 <더 플랜> 검증 요구" [http://www.pressian.com/news/article.html?no=156346]