Gage 선형성 및 치우침 연구(Gage Linearity and Bias Study)를 통해 계측기가 기준값대비
얼마나 정확하게 측정하는지 확인할 수 있다.

Gage Linearity and Bias Study에서 여러 기준 값에 걸쳐 치우침의 가장 적합한 선을
그래프로 표시해 주는데, 기울기가 작으면 Gage의 선형성이 우수함을 나타낸다.

치우침(Bias)은 측정값이 기준값에 얼마나 가까운지 나타내는데, 양의 치우침은
Gage가 기준보다 크게 추정한다는 것을, 음의 치우침은 Gage가 기준보다 작게 추정한다는 것을 나타낸다.
 

계측기가 작은 기준 값에서 낮게 측정하고 큰 기준 값에서 높게 측정할 경우,
선형성은 크게 나타나며 기울기의 p-value로 유의성을 판단해준다.

아침에 출근하면 습관적으로 커피를 마시는 직장인들이 많다.
이때 내 몸에 조금은 미안한 생각은 들지만 졸음도 깨고 동료들과 대화하기 위해
모닝 커피 한 잔쯤은 마셔줘야 한다고 생각하는 사람이 대부분이다.
 

그런데 이런 마음속 죄책감을 떨쳐버려도 되는 연구결과가 언론에 공개되면서 화제가 되고 있다.
하버드대학 공공보건대학원 연구팀의 조사에 따르면 하루 3∼5잔 정도의 커피를 마신 사람은
그렇지 않은 사람보다 3∼7년 정도 수명이 긴 것으로 파악됐으며 심장병, 파킨슨병, 성인 당뇨병, 뇌졸중에 따른 사망률이 줄어들고, 자살 가능성도 낮은 것으로 나타났다.

연구팀은 지난 30년 동안 여성 16만 8천명과 남성 4만명을 대상으로 4년마다 이들이 마시는 커피의 분량과
수명간 관계를 추적한 결과 이러한 결과를 얻었다고 발표했다.

여기서, 하루 3∼5잔 정도라는 측정 단위를 주목해 볼 필요가 있다.
보통의 경우 길이나 무게 부피 등은 측정하기 위한 적합한 계측기가 있는데
위의 실험의 경우에는 계측기가 지난 30년 동안 여성 16만 8천명과 남성 4만명이 마신 커피잔인데...

커피를 계량컵에 마시는 것이 아니라 개인의 취향에 따라 조금씩 다른 잔의 크기에
그리고 커피 한잔이라고 판단하는 양의 차이도 개인마다 차이가 있으며
커피 한잔에 포함되어 있는 카페인의 양 또한 천차반별일 가능성이 높다.

여기 개인이 생각하는 커피 한잔의 양에 대한 계측기의 편의에 대한 연구결과가 있다

검토자는 조금씩 다른 크기의 커피잔에 커피를 계량컵으로 정확히 한잔(100%) 측정한 다음
계량컵의 50%에 해당하는 커피를 채운잔(4개), 계량컵의 75%에 해당하는 커피를 채운잔(4개),
계량컵의 100%에 해당하는 커피를 채운잔(5개)를 준비하여

이 잔을 이용하는 사람들에게 3종류의 커피량이 개인이 판단하는 기준으로 볼 때
한잔 기준으로 몇%에 해당하는지 질문을 하여 13개의 측정값을 구하고
그 결과를 Gage Linearity and Bias Study를 통해 분석한 결과 다음을 구했다.

Y 축은 계측기와 마스터 또는 기준값을 이용하여 관찰 측정값 간의 차이인 바이어스의 양을 나타낸다. 
작은 실험이지만 모든 사람이 계측한 결과는 실제의 용적보다 아주 적게 평가를 했다.
즉 편의(Bias=측정값-기준값)가 모두 마이너스로 나왔다는데 주목할 필요가 있다.
물론 측정값이 기준값과 일치하면 0 이 될것이데, 기준용적이 커질 수록 편의(Bias)가 크게 나타나고 있다.

이 결과는 시료수의 부족으로 인한 명백한 한계에도 불구하고 커피 한잔의 정의에 대한 시사점이 있다.
위의 기사내용 "연구팀은 지난 30년 동안 여성 16만 8천명과 남성 4만명을 대상으로 4년마다
이들이 마시는 커피의 분량" 과연 여기에서 제시하는 "커피 한 잔"은 얼마 정도의 양을 의미할까?

우리가 구체적으로 정의하는 커피잔 크기와 카페인 양과 관련된 부족한 내용은 없을까?
미국 커피잔 크기와 우리나라 커피잔 크기는 같은 걸까? 미국 사람이 커피한잔이라는 양과
우리나라 사람이 커피한잔이라는 양은 서로 어느 정도나 차이가 있을까?