체계적 오차(systematic error)와 비체계적 오차(random error)는 측정된 데이터의 정확도와 신뢰성에 영향을 미치는 요소라고 할 수 있다.
체계적 오차는 측정과정에서 발생하는 오차 중에서 일정한 패터이나 규칙성을 가지는 오차라고 한다. 이 오차는 측정 도구나 측정 방법 자체에 내제된 문제로 인해 발생할 수 있다. 예를 들어 온도를 측정하는 적외선 온도계에서 온도 측정 위치와 거리에 따라서 측정된 온도가 일정한 값만큼 오차가 발생할 수 있다. 이 경우오차의 크기와 방향이 일정하므로, 이를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있다.
반면, 비체계적 오차는 즉정 과정에서 발생하는 무작위한 오차로 일정한 패턴이나 규칙이 없다. 그래서 비체계적 오차는 측정된 데이터를 순위화시키거나, 집단화, 도구변수(대체변수)를 적용하여 오차를 최소화 할 수 있다.
먼저, 순위화는 데이터를 순위 순서대로 나열하여 순위값을 부여하는 것이다. 순위화를 통해 데이터 값이 무엇인지는 중요하지 않고, 상대적인 크기와 작은 차이를 파악하는 것이 중요합니다. 따라서, 순위화를 통해 데이터를 비교하고 분석하는 경우, 비체계적 오차가 크게 영향을 미치지 않는다.
두 번째, 집단화는 데이터를 몇 개의 그룹으로 나누는 것이다. 집단화를 통해 데이터를 각각의 그룹으로 분류하여 분석하면, 그룹 단위로 오차를 최소화할 수 있다. 예를 들어, 연령대에 따른 소비패턴을 분석하는 경우, 연령대별로 데이터를 나누어 각 그룹 내에서 비체계적 오차를 최소화할 수 있다
마지막으로, 도구변수(대체변수)는 원래의 변수와 관련이 있는 다른 변수를 사용하여 오차를 최소화하는 기법이다. 도구변수는 원래 변수에 대한 대체변수로 사용되며, 이를 통해 비체계적 오차를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 직접 측정이 어려운 신체적 건강상태를 측정하기 위해 체중과 키를 이용하여 체질량지수(BMI)를 구하는 경우, 체중과 키는 직접 측정 가능한 변수이며, BMI는 체중과 키에 대한 대체변수로 사용되어 비체계적 오차를 최소화할 수 있다.
따라서, 순위화, 집단화, 도구변수(대체변수)를 적용하여 비체계적 오차를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 데이터 분석 결과의 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있다.