2022년 고3 6월 모의고사 독서 사회문화 이중차분법 지문(14~17) 분석

안녕하세요

진짜 교육, 진교의 김양붕입니다.

6월 모의고사 독서 지문 중 마지막, 이중차분법 지문입니다. 비타민 K 지문과 마찬가지로 수능특강 연계 지문이구요.

ebsi 기준으로, 오답률 top10 안에 드는 문제가 세 개나 있던 지문이네요. 심지어 그중 두 문제는 오답률 1, 2위...

지문의 수준은 평이했으나 문제와 선지의 내용 좀 까다롭지 않았나 싶습니다.

[1문단]

▷ 경제학에서는 증거에 근거한 정책 논의를 위해 사건의 효과를 평가해야 할 경우가 많다. 어떤 사건의 효과를 평가한다는 것은 사건 후의 결과와 사건이 없었을 경우에 나타났을 결과를 비교하는 일이다. 그런데 가상의 결과는 관측할 수 없으므로 실제로는 사건을 경험한 표본들로 구성된 시행집단의 결과와, 사건을 경험하지 않은 표본들로 구성된 비교집단의 결과를 비교하여 사건의 효과를 평가한다. 따라서 이 작업의 관건은 그 사건 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없는 두 집단을 구성하는 일이다. (가령 어떤 사건이 임금에 미친 효과를 평가할 때, 그 사건이 없었다면 시행집단과 비교집단의 평균 임금이 같을 수밖에 없도록 두 집단을 구성하는 것이다.) 이를 위해서는 두 집단에 표본이 임의로 배정되도록 사건을 설계하는 실험적 방법이 이상적이다. 그러나 사람을 표본으로 하거나 사회 문제를 다룰 때에는 이 방법을 적용할 수 없는 경우가 많다.

▶ 처음 두 문장을 읽으면 연계 지문이라는 느낌이 들 거예요. 수능특강의 이중차분법 지문 내용을 기억하고 계신 분이라면 처음부터 조금 편안하게 읽을 수 있었을 것 같네요.

사건의 효과를 평가 = 사건 후의 결과 vs 사건이 없었을 경우 나타났을 결과 비교

How? -> 시행집단(사건을 경험한 표본) vs 비교집단(사건을 경험하지 않은 표본)

시행집단과 비교집단은 '사건' 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없다.

[2문단]

▷ 이중차분법은 시행집단에서 일어난 변화에서 비교집단에서 일어난 변화를 뺀 값을 사건의 효과라고 평가하는 방법이다. 이는 사건이 없었더라도 비교집단에서 일어난 변화와 같은 크기의 변화가 시행집단에서도 일어났을 것이라는 평행추세 가정에 근거해 사건의 효과를 평가한 것이다. 이 가정이 충족되면 사건 전의 상태가 평균적으로 같도록 두 집단을 구성하지 않아도 된다.

▶ 이중차분법: 시행집단의 변화 - 비교집단의 변화 = 사건의 효과

좀 더 구체적으로 쪼개면,

(시행집단1 - 시행집단0) - (비교집단1 - 비교집단0) = 사건의 효과

평행추세 가정: 사건이 없었더라도 비교집단에서 일어난 변화와 같은 크기의 변화가 시행집단에서도 일어났을 것

'사건이 없었더라도' 라는 가정에 따라 위 식에서 사건의 효과에 0을 대입해보면,

시행집단의 변화 = 비교집단의 변화

즉, 1문단의 표현을 빌리자면 '그 사건 외에는 결과에 차이가 날 이유가 없는 두 집단을 구성'한 것이죠.

수능특강을 공부하신 분이라면 여기까지 이해하는 데 전혀 무리가 없었을 겁니다. 이중차분법의 대략적인 개념은 알고 있을 테니까요. 그렇기에 저는 2문단에서 가장 힘을 주고 봐야 할 문장은 마지막 문장이라고 생각합니다.

평행추세 가정이 충족된다면 사건 전의 상태가 평균적으로 같을 필요는 없다. 이게 무슨 말일까요?

무슨 일이 있어도 매년 10cm씩 자라는 식물 A, B가 있다고 할게요. 얘네는 평균추세 가정을 충족하겠죠?

그리고 새로 개발한 식물용 키 크는 약의 효과를 실험하려고 할 때, A와 B의 현재 키는 같지 않아도 된다는 겁니다.

상황1)

식물 A: 지금 키 10cm, 약물 투여 후 1년 뒤의 키 25cm

식물 B: 지금 키 10cm, 약물을 투여하지 않고 1년 뒤의 키 20cm

이중차분법을 적용하면

(25cm - 10cm) - (20cm - 10cm) = 5cm

사건, 즉 약물 투여의 효과는 5cm가 됩니다.

상황2)

식물 A: 지금 키 10cm, 약물 투여 후 1년 뒤의 키 25cm

식물 B: 지금 키 100cm, 약물을 투여하지 않고 1년 뒤의 키 110cm

이중차분법을 적용하면

(25cm - 10cm) - (110cm - 100cm) = 5cm

여전히 약물 투여의 효과는 5cm가 됩니다.

이게 2문단 마지막 문장의 의미이고, 이걸 제대로 파악하지 못한 분들은 14번 문제에서 4번을 골랐을 확률이 높습니다. 실제로 ebsi 기준 14번 문제에서 4번 선지를 고른 학생은 31.7%나 됩니다. (정답을 고른 학생은 10.7%)

[3문단]

▷ 이중차분법은 1854년에 스노가 처음 사용했다고 알려져 있다. 그는 두 수도 회사로부터 물을 공급받는 런던의 동일 지역 주민들에 주목했다. 같은 수원을 사용하던 두 회사 중 한 회사만 수원을 바꿨는데 주민들은 자신의 수원을 몰랐다. 스노는 수원이 바뀐 주민들과 바뀌지 않은 주민들의 수원 교체 전후 콜레라로 인한 사망률의 변화들을 비교함으로써 콜레라가 공기가 아닌 물을 통해 전염된다는 결론을 내렸다. 경제학에서는 1910년대에 최저임금제 도입 효과를 파악하는 데 이 방법이 처음 이용되었다.

▶ 최초의 이중차분법에 대해 알려주는 동시에, 이중차분법의 개념을 다시 한 번 설명해주는 문단입니다. 예시를 통해서 말이죠.

3문단의 예시에서, 사건은 '수원 교체'가 됩니다. 두 집단은 수원이 교체된 것 말고는 달라진 게 없다고 보았겠죠.

2문단에서 세웠던 식을 활용해 봅시다.

a) 수원 교체 집단의 수원 교체 후 콜레라 사망률 - 수원 교체 집단의 수원 교체 전 콜레라 사망률

b) 수원 유지 집단의 수원 교체 후 콜레라 사망률 - 수원 유지 집단의 수원 교체 전 콜레라 사망률

a-b=0 이라면 우리가 2문단에서 정리했던 것처럼 사건의 효과, 즉 '수원이 콜레라에 미치는 영향'이 없다는 결론이 났겠죠? 그렇지만 스노는 콜레라가 물을 통해 전염된다는 결론을 내렸다고 했으니, a-b의 값이 꽤 유의미한 수치로 나타났다는 것을 예상할 수 있습니다.

[4문단]

▷ 평행추세 가정이 충족되지 않는 경우에 이중차분법을 적용하면 사건의 효과를 잘못 평가하게 된다. 예컨대 ㉠어떤 노동자 교육 프로그램의 고용 증가 효과를 평가할 때, 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 비교집단에 비해 시행집단에서 더 큰 경우에는 평행추세 가정이 충족되지 않을 것이다. 그렇다고 해서 집단 간 표본의 통계적 유사성을 높이려고 사건 이전 시기의 시행집단을 비교집단으로 설정하는 것이 평행추세 가정의 충족을 보장하는 것은 아니다. 예컨대 고용처럼 경기변동에 민감한 변화라면 집단 간 표본의 통계적 유사성보다 변화 발생의 동시성이 이 가정의 충족에서 더 중요할 수 있기 때문이다.

▶ '평행추세 가정이 충족되지 않는 경우'가 뭘까요? 앞서 저는 평행추세 가정을 다음과 같이 정리했습니다.

사건의 효과가 0일때, 시행집단의 변화 = 비교집단의 변화

그러니까 평행추세 가정이 충족되지 않는다는 것은 사건의 효과가 0이어도 시행집단의 변화와 비교집단의 변화가 같지 않다는 말이 됩니다.

이걸 위의 예시에 적용한다면,

노동자 교육 프로그램을 도입하지 않을 때 시행집단과 비교집단의 변화가 같지 않은 경우가 되겠죠.

평가 대상: 고용 증가 효과

시행집단: 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 높은 집단

= 고용률 증가가 낮은 집단

비교집단: 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 낮은 집단

= 고용률 증가가 시행집단보다는 높은 집단

애초에 기울어진 운동장이었던 거죠. 노동자 교육 프로그램이 도입하지 않고 시행집단과 비교집단을 가만히 내버려 둔다면, 결국 시행집단은 비교집단에 비해 고용률 증가가 낮아질 거니까요.

다음으로, '통계적 유사성'이라는 단어가 나옵니다. 뜻을 아시는 분도 계시겠지만 그렇지 않은 분들도 있을 거예요. 이럴 때는 역사서 지문에서 말씀드린 것처럼 그냥 빈 문서를 만들고 넘어가도 괜찮지만, 그 앞의 '그렇다고 해서' 라는 표현에서 힌트를 얻을 수 있습니다.

'그렇다고 해서 통계적 유사성을 높이려고 ~'라는 말은, 이 문장 앞의 사례가 통계적 유사성이 낮다는 의미로 해석할 수 있습니다. 즉, 앞에서 비교한 시행집단과 비교집단의 통계적 유사성이 낮다는 거겠죠. 이를 통해 '통계적 유사성이라는 건 그래도 어느 정도 비슷한 놈들끼리 비교해야 한다는 거구나' 정도만 생각하고 넘어가시면 될 것 같습니다.

아무튼, 이 통계적 유사성을 높일 수 있는 방법이 '사건 이전 시기의 시행집단을 비교집단으로 설정하는 것'이라고 하네요. A와 B를 비교하는 게 아니라, A와 더 옛날의 A를 비교한다는 거죠. 이렇게 하면 통계적 유사성이 높아지지만, 그렇다고 해서 무조건 평행추세 가정이 충족되는 것은 아니라고 합니다. '변화 발생의 동시성'이 더 중요할 수 있기 때문이라서요.

통계적 유사성보다 변화 발생의 동시성이 더 중요한 경우가 있다, 정도만 체크하고 넘어가겠습니다.

[5문단]

▷ 여러 비교집단을 구성하여 각각에 이중차분법을 적용한 평가 결과가 같음을 확인하면 평행추세 가정이 충족된다는 신뢰를 줄 수 있다. 또한 시행집단과 여러 특성에서 표본의 통계적 유사성이 높은 비교집단을 구성하면 평행추세 가정이 위협받을 가능성을 줄일 수 있다. 이러한 방법들을 통해 이중차분법을 적용한 평가에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

▶ 이중차분법을 적용한 평가에 대한 신뢰도를 높이는 방법을 설명하고 있습니다.

여러 비교집단을 설정하는 것, 표본의 통계적 유사성이 높은 비교집단을 사용하는 것.

4문단에서 통계적 유사성보다 변화 발생의 동시성이 더 중요한 경우가 있다고 해서 상대적으로 통계적 유사성의 지위를 낮추는 뉘앙스였지만, 통계적 유사성은 여전히 중요하다는 것을 잊지 맙시다.

[문제 14] ★1

▷ ebsi 기준 오답률 1위, 89%의 문제지만 절대로 그럴 만한 문제는 아니라고 생각해요. 2문단에서도 잠깐 언급했었구요.

① 실험적 방법에서는 시행집단에서 일어난 평균 임금의 사건 전후 변화를 어떤 사건이 임금에 미친 효과라고 평가한다.

▶ 이렇게 바로 답을 고를 수 있는 문제입니다. 이 지문에서 '실험적 방법'이라는 단어는 1문단에서 딱 한 번 나옵니다. '이를 위해서는 두 집단에 표본이 임의로 배정되도록 사건을 설계하는 실험적 방법이 이상적이다.' '두 집단'이라고 했잖아요. 그 앞에서는 시행집단과 비교집단을 설정한다고도 했구요. 바로 답으로 고르면 됩니다.

② 사람을 표본으로 하거나 사회 문제를 다룰 때에도 실험적 방법을 적용하는 경우가 있다. (23.7%)

▶ 1문단의 마지막 문장으로 해결할 수 있는 선지입니다. '그러나 사람을 표본으로 하거나 사회 문제를 다룰 때에는 이 방법을 적용할 수 없는 경우가 많다.'는 표현의 의미는 많은 경우 이 방법을 적용할 수 없다는 것이고, 많지는 않지만 이 방법을 적용하는 경우도 있다는 것입니다.

③ 평행추세 가정에서는 특정 사건 이외에는 두 집단의 변화에 차이가 날 이유가 없다고 전제한다. (24%)

▶ 이 선지를 24%의 학생들이 골랐다고 하네요. 문단별 해설에서 충분히 설명했으니 넘어가겠습니다.

④ 스노의 연구에서 시행집단과 비교집단의 콜레라 사망률은 사건 후뿐만 아니라 사건 전에도 차이가 있었을 수 있다. (31.7%)

▶ 2문단, 특히 마지막 문장에 대한 해설을 참고하시면 됩니다.

⑤ 스노는 수원이 바뀐 주민들과 바뀌지 않은 주민들 사이에 공기의 차이는 없다고 보았을 것이다. (9.9%)

▶ 그러니까 수원 교체 전후를 비교하고, 물을 통해 콜레라가 전염된다는 결론을 내렸겠죠?

[문제 15] ★4

▷ 오답률 75%, 2위의 문제입니다. 개인적으로 6월 모의고사 독서 문제 중 가장 까다로운 문제였다고 생각하고, 실제로 여러 커뮤니티를 둘러보아도 그런 것 같네요. 이 문제를 푸는 핵심은, 문제에 등장하는 집단들을 제대로 파악하는 것이라고 생각합니다.

시행집단: 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 높은 집단

= 고용률 증가가 낮은 집단

비교집단 1: 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 낮은 집단

= 고용률 증가가 시행집단보다는 높은 집단

비교집단 2: 일자리가 급격히 줄어드는 산업에 종사하는 노동자의 비중이 높은 집단

= 고용률 증가가 낮은 집단 (시행집단과 비슷한 수준)

비교집단 2는 문제에 나온 '평행추세 가정이 충족되는 비교집단'입니다. 즉, 프로그램을 제외하면 시행집단의 변화와 차이가 없는 집단이죠. 그렇기 때문에 이렇게 설정하고 상황을 보겠습니다.

▷ 프로그램이 없었다면 시행집단에서 일어났을 고용률 증가는, 비교집단에서 일어난 고용률 증가와/보다 ( A ) 것이다. 그러므로 ㉠에 이중차분법을 적용하여 평가한 프로그램의 고용 증가 효과는 평행추세 가정이 충족되는 비교집단을 이용하여 평가한 경우의 효과보다 ( B ) 것이다.

▶ A는 위에 정리한 내용으로 쉽게 해결할 수 있습니다. 시행집단은 고용률 증가가 낮고, 비교집단 1은 고용률 증가가 시행집단보다는 높다고 했었죠. 그러니 '작을'이 들어가면 됩니다.

이 문제의 오답률은 75%이며, 4번 선지를 고른 사람이 31.4%입니다. 4번과 5번 선지는 B만 다르구요. 그러니 많은 학생들이 B를 구하지 못해 오답을 골랐다고 볼 수 있겠네요.

B는 시행집단과 비교집단 1을 비교한 것과, 시행집단과 비교집단 2를 비교한 것을 비교하는 것입니다.

1) 시행집단과 비교집단 1을 비교

(낮은 고용률 증가) - (시행집단보다는 높은 고용률 증가) = 매우 낮은 고용률 증가 (<0)

2) 시행집단과 비교집단 1을 비교

(낮은 고용률 증가) - (낮은 고용률 증가) = 낮은 고용률 증가

1)과 2)를 비교하면, 1)은 무조건 0보다 작은 반면 2)는 0이거나 0에 가까운 값이겠죠. 비교집단 2는 평행추세 가정이 성립하기 때문에 고용률 증가가 시행집단과 비슷한 수준이니까요.

그러니 1)은 2)보다 작을 것입니다. 정답은 5번이네요.

[문제 16] ★2

▷ <보기> 문제이지만 사실상 내용 일치 문제라고 생각합니다. 최근 독서 파트의 지문과 선지가 불친절하게 변하고, 점점 더 많은 추론을 요구하고 있는 추세에 비하면 꽤 친절한 3점짜리 문제였습니다.

① 최저임금 인상 후에 시행집단에서 일어난 변화는 1.3명이다.

▶ 표에서 확인할 수 있죠. 이중차분법을 적용한 것도 아니고, 그냥 변화를 묻는 것이기에 표에 나와 있는 그대로 1.3명이 맞습니다.

② 시행집단과 비교집단의 식당들이 종류나 매출액 수준 등의 특성에서 통계적 유사성이 높을수록 평가에 대한 신뢰도가 높아진다.

▶ 5문단을 통해 확인했던 내용입니다.

③ 비교집단을 Q주 식당들로 택해 이중차분법을 적용하면 시행집단에서 최저임금 인상에 따른 임금 상승의 고용 효과는 3.4명 증가로 평가된다.

▶ (1.3) - (-2.1) = 3.4

이중차분법의 개념만으로 쉽게 해결할 수 있습니다.

④ 비교집단의 변화를, P주 고임금 식당들의 1992년 1년간 변화로 파악할 경우보다 시행집단의 1991년 1년간 변화로 파악할 경우에 더 신뢰할 만한 평가를 얻는다.

▶ 언뜻 보면 복잡한 선지지만, 우리는 이 내용을 분명 지문 어딘가에서 본 적이 있습니다. 이걸 떠올릴 수 있으셔야 해요. <보기>의 상황은 1992년이 기준이고 선지에서는 1992년의 다른 집단이 아닌 1991년, 그러니까 '사건 이전 시기의 시행집단'을 비교집단으로 선정한다고 했습니다. 이때 '변화 발생의 동시성'이라는 표현이 떠오르시나요?

심지어 이 상황은 4문단의 마지막 문장에서 설명하는 것과 똑같은 상황입니다.

"예컨대 고용처럼 경기변동에 민감한 변화라면 집단 간 표본의 통계적 유사성보다 변화 발생의 동시성이 이 가정의 충족에서 더 중요할 수 있기 때문이다."

<보기>에서는 정확히 '고용'에 대해 이야기하고 있고, 이런 경우 변화 발생의 동시성이 더 중요할 수 있다고 했죠. '변화 발생의 동시성'이라는 표현, 혹은 비슷한 뉘앙스를 기억하고 계셨더라면 쉽게 정답을 고르실 수 있었을 겁니다.

⑤ 비교집단을 Q주 식당들로 택하든 P주 고임금 식당들로 택하든 비교집단에서 일어난 변화가 동일하다는 사실은 평행추세 가정의 충족에 대한 신뢰도를 높인다.

▶ '평행추세 가정의 충족에 대한 신뢰도'를 얘기하고 있으니 5문단을 보면 되겠죠.

"여러 비교집단을 구성하여 각각에 이중차분법을 적용한 평가 결과가 같음을 확인하면 평행추세 가정이 충족된다는 신뢰를 줄 수 있다."

[문제 17]

▷ 어휘 문제는 생략하겠습니다.

이중차분법 지문을 마지막으로 6월 모의고사 독서 분석이 모두 끝났네요.

조금 정리한 뒤, 간단한 총평으로 다시 돌아오겠습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.