통계 정보는 불확실성과 변이성뿐만 아니라 데이터를 다루는 과정에서 주체의 의도에 의해 오류가 발생하거나 왜곡될 소지가 있다. 본 연구에서는 후자와 같은 통계 윤리 문제를 설명하기위한 개념으로 ‘편향’에 주목한다. 구체적으로, 통계학과 심리학에서 사용되는 편향 개념을 교차하여 살펴보고, 그 결과로부터 초․중․고 통계교육에서 편향 개념이 어떻게 다루어질 수 있는지, 어떠한 의의를 지니는지에 대해 논의한다. 연구 결과, 초․중․고 통계교육에서 편향은 “분포의 중심을 잘못 인식케 함으로써 집단의 특성을 오인하게 만드는 맥락적 요인”으로 정의할 수 있으며, 맥락적 지식, 비판적 사고, 그리고 통계 윤리의 측면에서 편향 개념에 대한 이해가 통계교육에서 추구해야 할 중요한 통계적 소양임을 확인하였다. 결론적으로, 이러한 편향 개념이 초․중․ 고 통계교육에서 유의미하게 다루어지려면 통계적 문제해결 경험의 순환을 바탕으로 한 나선형교육과정으로의 재구성과 분포 개념을 중심으로 한 교육과정 내용 구성을 제안하였다.
Statistical errors are caused not only by uncertainty or variability but also by subjectivity or intention in the process of handling data. This study focuses on ‘bias’ as a concept to explain the intended errors as the unethical problems in statistics. I considered the concept of bias in the light of both the perspectives of psychology and statistics, and discussed how to deal with the bias in school statistics education. As a result, I can define ‘bias’ in school statistics as the contextual factors that mislead the characteristics of the data set by making it impossible to find the center of the distribution. Moreover, the understanding of bias has educational significance as statistical literacy in terms of the contextual knowledge, critical thinking, and statistical ethics. I suggest that a spiral and distribution-centered statistics curriculum is required in order for students to understand bias by school statistics education.