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  오차범위 ±3.1%p 뒤에 숨은 또 하나의 얼굴 — 지지율 3%인 정당의 진짜 오차범위는 얼마일까 앞선 글에서 오차범위 ±3.1%p가 상황에 따라 세 가지 얼굴을 가진다는 이야기를 했다. 한 후보 지지율을 볼 때와, 두 후보의 격차를 볼 때, 그리고 지난주와 이번주를 비교할 때가 모두 다르다는 내용이었다. 그런데 사실, 그 첫 번째 얼굴 안에도 또 하나의 얼굴이 숨어 있다. 같은 조사에서 뽑힌 숫자인데도, 지지율이 얼마냐에 따라 오차범위가 다르게 적용되어야 한다는 사실이다. 이건 교과서에는 한 줄로 지나가는데, 실제 기사에는 거의 반영되지 않는다. 기사에 적힌 ±3.1%p는 "최악의 경우"다 결론부터 말하면, 기사 하단에 적혀 있는 ±3.1%p는 지지율이 50%일 때의 값 이다. 그리고 이건 모든 경우를 통틀어 가장 큰 오차범위 다. 50%에서 멀어질수록, 다시 말해 아주 낮거나 아주 높은 지지율일수록 실제 오차범위는 작아진다. 숫자로 보면 이렇다. 지지율 실제 오차범위 (1,000명 조사 기준) 50% ±3.10%p 40% / 60% ±3.04%p 30% / 70% ±2.84%p 20% / 80% ±2.48%p 10% / 90% ±1.86%p 5% / 95% ±1.35%p 3% / 97% ±1.06%p 1% / 99% ±0.62%p 50%일 때 ±3.10%p던 것이, 지지율 3%짜리 군소 후보에게는 ±1.06%p 까지 줄어든다. 거의 3분의 1 수준이다. 왜 50%가 가장 불안한 숫자일까 직관적으로 생각해 보자. 상자 안에 빨간 공과 파란 공이 섞여 있다. 안을 들여다보지 않고 한 개씩 꺼내서 색깔을 맞혀 본다고 하자. 상자 안이 반반(50:50)일 때 다음에 꺼낼 공의 색깔이 뭘지 가장 예측하기 어렵다. 반반이라는 건 가장 애매한 상태니까. 빨간 공이 10%밖에 없다면 다음에 꺼낼 공은 거의 확실히 파란색이다. 예측하기 쉽다. 어쩌다 빨간 공이 나와도 전체 결과의 변동은 크지 않다. 빨간 공이 1%라면 ...