어느 농업기술센터에서 달걀의 품질을 확인하기 위하여 통계적인 분석을 하려고 한다.
먼저 그 지역에서 생산되는 달걀의 집하장으로 가서 달걀을 무작위(랜덤하게)로 채취해야 한다.

어떻게 해야 할까 질문을 던져 본다.
그러면 예상되는 답은, 농산물 집하장으로 가서 어떠한 생각없이 "그냥 어떤 달걀"을
집어서 원하는 샘플 개수를 확보하는 방법일 것이다.

여기에 "직관"이라는 것이 등장한다. 일상적인 "무작위(Random)"이라는 단어의 개념은
우리를 잘못된 방향으로 끌고간다. "무작위(Random)"에 대한 일상적인 의미는 "되는대로"
혹은 "아무것이나 그냥 집은 것" 이라는 것에 더 가깝다.

이렇게 하면 엄격한 통계적 정의인 "동등하게 발생 가능한" 관점에서 부족한 점이 있다.
만일 분석을 위해서 농산물 집하장 선반에 보관되어 있는 달걀을 채취한다고 하면
"동등하게 발생가능한" 수준으로 선택할 수 있을까? 아마도 그렇게 할 수는 없을 것이다.

선택하려는 곳에서 가까이에 위치한 달걀, 선반 위에 보관되어 있는 달걀의 위치,
달걀의 색상, 달걀의 모양 혹은 의식적이든 무의식적이든 모든 조건들이 선택에 영향을 미칠 것이다.

"무작위성(Randomness)"에 대해 통계적으로 왜 그렇게 사소한 것을 들추어 내느냐구요?
만일 어떤 샘플이 선택의 편의를 일으키기 좋도록 되어있다면 이 경우의 샘플로 부터
분석한 통계랼 결과는 단지 해당 표본에 대해서는 적용할 수 있지만 샘플을 취한 모집단의
모수를 추정하는 데에는 그 결과를 사용할 수가 없다.

무작위(랜덤) 데이터는 일상적인 상식으로는 통계적인 의미 "동등하게 발생가능한" 데이터로
랜덤하게 선택할 수가 없다. 통계적인 의미 "동등하게 발생가능한" 데이터를 선택하기 위해서는
사전에 고려해야 할 사항이 있으며 계획적으로 선택해야 한다.

만일 1~10,000 사이이의 숫자 10,000개 중에서 랜덤하게 10개를 선택하고자 한다면
어떻게 해야할까?

엑셀에서 10개의 난수를 생성시켜 보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.

여러분이 직접해보신다면 물론 다른 결과가 나오겠지만, Column A에 있는 1~10,000 까지의 10,000개의
숫자를 손으로 하나 하나 고르면 절대로 "동등하게 발생가능한" 데이터를 선택할 수 없다.
혹시 믿지 못하시겠다면 작은 실험을 한 아래 동영상을 한번 꼭 보시기 바란다.