(위험 인식과 승부의 확률) 절대적 숫자와 상대적 숫자 — 백신 부작용 확률 읽는 법

통계기초
확률
’이 백신은 저 백신보다 이상반응이 4배 많다’는 말은 사실이면서도 오해를 부른다. 질병관리청 집계로 보면 얀센 0.59%, 노바백스 0.15% — 배수로는 4배지만, 둘 다 1%가 채 안 되는 작은 숫자다. 상대위험과 절대위험을 함께 읽어야 하는 이유를 백신 신고율로 다시 살펴본다.
Author

권세혁

Published

November 3, 2026

“4배 위험하다”는 말, 틀린 말은 아니다

이 시리즈 8월 글 “위험이 두 배 증가했다는 뉴스는 얼마나 위험한가”에서 가공육과 대장암을 예로 상대위험과 절대위험의 차이를 다룬 적이 있다. 이번에는 더 민감한 주제인 백신으로 같은 원리를 다시 짚어본다. 질병관리청이 2022년 6월까지 집계한 코로나19 백신 이상반응 신고율은 전체 접종(1억 2,530만 9,520건) 중 0.38%였다. 백신 종류별로는 얀센 0.59%, 아스트라제네카 0.54%, 모더나 0.45%, 화이자 0.31%, 노바백스 0.15%로 나타났다. 얀센의 신고율은 노바백스의 4배에 가깝다 — 이 문장 자체는 사실이다. 문제는 “4배”라는 말만 들었을 때 머릿속에 떠오르는 위험의 크기와, 실제 숫자(0.59% vs 0.15%)가 보여주는 위험의 크기가 전혀 다르다는 데 있다.

KDCA-reported adverse-event report rates by vaccine type (cumulative through June 2022). Janssen’s reported rate is nearly 4x Novavax’s - a dramatic-sounding ratio - but both numbers sit well under 1% in absolute terms.

작은 숫자의 세계에서는 배수가 쉽게 부풀려진다

두 비율이 모두 작을 때는, 약간의 차이만으로도 “몇 배”라는 표현이 쉽게 커진다. 0.15%가 0.2%p 늘어 0.35%가 되면 “2배 이상 증가”라고 쓸 수 있지만, 실제로는 1만 명 중 2명이 1만 명 중 3.5명이 된 것뿐이다. 이 글이 강조하려는 것은 백신이 안전한지 위험한지를 판단하라는 게 아니라, “몇 배”라는 말이 작은 절대값 위에서는 특히 과장되게 들린다는 점이다. 아래 그림은 같은 0.2%포인트의 차이가 기준값이 작을수록 얼마나 큰 “배수”로 보이는지 보여준다.

The same 0.2-percentage-point increase, expressed as a ratio, depending on the baseline rate it is added to. Against a small baseline (0.1%), a 0.2pp increase sounds like a 3x jump; against a larger baseline (1%), the identical 0.2pp increase is only a 1.2x change.

신고 건수와 인과성 확정은 다르다

또 하나 짚어야 할 것은, 질병관리청이 밝힌 이상반응 “신고” 건수는 백신 때문이라고 확정된 사례가 아니라는 점이다. 보도자료도 “인과성이 확정된 것을 의미하지 않는다”고 명시한다. 2022년 6월 기준 피해보상 신청 7만 8,462건 중 실제로 보상이 결정된 것은 1만 8,458건(약 23.5%)이었다. 즉 신고율 0.38%라는 숫자조차도, 그 전부가 “백신 때문에 생긴 부작용”이라고 확정된 것은 아니다. 절대위험·상대위험을 구분하는 것만큼이나, “신고된 것”과 “확인된 것”을 구분하는 일도 중요하다.

부작용 확률 보도를 읽는 법
  1. “몇 배”라는 말을 보면 바로 절대값을 찾아보라. 0.15%와 0.59%처럼, 둘 다 작은 숫자일 수 있다.
  2. 기준값(분모)이 작을수록 배수는 쉽게 커진다는 걸 기억하라. 같은 차이라도 기준이 작으면 더 극적으로 보인다.
  3. “신고”와 “인과성 확정”을 구분하라. 신고율은 상한에 가까운 숫자이지, 실제 부작용 발생률의 확정치가 아니다.
  4. 상대위험과 절대위험을 항상 같이 제시하라. 하나만 말하면 그림의 절반을 가린 것이다.

더 깊이: 이상반응 신고율은 조건부확률이다

강의노트 〈수리통계학 1. 확률론 — 조건부 확률〉의 정의로 쓰면, 신고율은 \(P(\text{이상반응 신고}\mid\text{해당 백신 접종})\)이라는 조건부확률이다. “얀센이 노바백스보다 위험하다”는 비교는 사실 두 조건부확률의 비율, 곧 \(P(\cdot\mid\text{얀센})/P(\cdot\mid\text{노바백스})\)을 말하는 것이다. 비율만 보면 차이가 커 보이지만, 두 조건부확률 자체가 모두 1%에 못 미친다는 사실은 비율만으로는 드러나지 않는다.

SDV 관점: 비율과 절대값을 동시에 공개하는 것이 신뢰를 만든다

상대위험과 절대위험을 함께 읽는 습관은 요약과 추론(1~2단계)의 기본이며, SDV(통계적 데이터 가치화) 관점에서는 공중보건처럼 신뢰가 핵심인 영역에서 특히 중요하다. “이상반응이 4배 많다”는 숫자만 공개하면 불안을 키우고, “0.38%만 신고됐다”는 숫자만 공개하면 과소평가로 보일 수 있다. 데이터를 가치 있는 의사결정으로 연결하려면 절대값과 상대값, 신고와 인과성 확정을 모두 투명하게 나란히 제시해야 한다. 그래야 정책 결정자도, 일반 시민도 같은 숫자를 보고 같은 수준의 이해에 도달할 수 있다. (SDV(데이터 가치화))

결론: 배수 뒤에 숨은 절대값을 항상 확인하라

나는 학생들에게 “몇 배 위험하다”는 보도를 보면 반사적으로 “그래서 원래 숫자는 몇이었는데?”를 물으라고 말한다. 0.59%와 0.15%는 분명 4배 차이가 나지만, 둘 다 100명 중 1명이 채 안 되는 작은 숫자다. 상대위험과 절대위험을 함께 읽을 때에만 숫자가 제대로 된 크기로 보인다.