일란성 쌍둥이의 동성애 일치율

2016-01-17 qgpaul 유사과학 기타 음모론 Lgbt

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일란성 쌍둥이의 동성애 일치율이 너무 낮다고 주장하는 글들을 보면

통계를 이해하지 못하는 모습을 볼 수 있습니다. ( 명색이 물리학과 교수인데...) 두 가지만 살펴보겠습니다.

1) Probandwise concordance

베일리 등은 논문에서 같은 성(性)을 가진 쌍둥이에 대해서 쌍생아 두 명 모두가 동성애자일 때에 가중치 2를 곱하는 Probandwise concordance를 사용하였다. 위의 결과를 Probandwise concordance로 나타내면 남성 일란성 쌍둥이의 동성애 일치율은 20%이고, 여성 일란성 쌍둥이의 동성애 일치율은 24%이다. 남성 일란성 쌍생아의 Probandwise concordance가 20%이라는 결과를 보고, 실제로는 9쌍 중의 1쌍이 일치함에도 불구하고 일반인들은 10쌍 중의 2쌍이 일치하는 것으로 오해하기 쉽다. -- 길원평

논문에 20%로 발표된 동성애 일치율을 애써 11.1%로 줄이려고 노력하고 있습니다마...

쌍둥이들의 상호간 일치와 불일치에 대해 연구할때는 "Pairwise concordance" 와 "Probandwise concordance" 두가지 통계기법이 있습니다. 쌍둥이 형제의 특성이 일치하는 수를 C, 일치하지 않는 수를 D라고 할때 각각의 결과는 다음과 같습니다.

  • A) Pairwise concordance = C/(C+D)
  • B) Probandwise concordance = 2C/(2C+D)

결론 부터 말하자면 A)는 임의의 쌍둥이 형제들에 대한 평가 방법이고, B)는 둘 중 한명이라도 동성애자인 형제만을 미리 선택했을때의 평가방법입니다.

왜 그런지 한번 생각해 볼까요.

어떤 충분히 많은 수의 집단에서 동성애 비율이 p 라고 생각해 봅시다.

이제 이 집단에서 무작위로 두 명씩 선택을 할때, 집단의 인원이 충분히 많다고 가정했으므로 선택되는 쌍의 확률은 다음과 같습니다. ( 표본수 N 은 나누어 소거되므로 생략하겠습니다. )

경우 확률
둘 다 동성애자 $ C_1 = p^2 $
한명만 동성애자 $ D = 2p(1-p) $
둘 다 이성애자 $ C_2 = (1-p)^2 $

실제 실험에서는 한명이라도 동성애자인 쌍둥이만 선택했기 때문에 $ C_2 $ 는 pre-selection 에서 소거 되었고 일치 $ C=C_1=p^2 $,불일치 $ D=2p(1-p) $ 가 됩니다. 각각의 평가방법에 적용해 보면

  • A) Pairwise concordance = $C/(C+D) = p^2/(p^2+2p(1-p)) = p/(2-p) $
  • B) Probandwise concordance = $ 2C/(2C+D) = 2p^2/(2p^2+2p(1-p)) = p $

결과와 같이 B) Probandwise concordance는 원래의 확률인 p 를 그대로 보여줍니다. 이것이 pre-selection 된 쌍둥이 집단에 대해 Probandwise concordance 를 사용하는 이유입니다. 그러니 이걸 과대 평가 되었다고 Pairwise concordance 를 써야 한다고 말하는 건, 통계에 대한 무지를 보여주는 겁니다.

2) 쌍둥이의 동성애 일치율이 너무 낮다

남성 일란성 쌍둥이의 동성애 일치율은 11.1%이고, 여성 일란성 쌍둥이의 동성애 일치율은 13.6%에 불과하다

앞에서 본 것처럼, 쌍둥이의 동성애 일치에 대한 Probandwise concordance 20%와 24%는 전체 인구의 동성애자 비율과 선택된 쌍둥이 집단의 동성애 비율의 차이를 그대로 보여줍니다. 바꿔 말하자면, 쌍둥이가 서로 동성애에 대한 연관성이 없어서 일란성 쌍둥이의 동성애 일치율이 임의의 두 사람의 일치율과 차이가 없다면, 11.1%의 Pairwise concordance 가 생기기 위한 전체 인구의 동성애 비율은 20% 여야 한다는 뜻입니다.

최근의 동성애 인구 조사결과와 (국가별차이와 양성애자를 고려하면) 5~10배 정도 차이가 나는 군요.

https://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_sexual_orientation

이런 걸 보통은 강력한 연관성이 있다 고 표현합니다.

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