# 모집단 (Universe)

통계학에서 모집단(유니버스)은 분석 대상이 될 수 있는 모든 개체나 값 전체의 집합으로, 표본은 이 모집단에서 뽑은 일부입니다. 영어 universe를 '우주'로 옮기는 것은 이 맥락에서 맞지 않습니다. 투자 분야에서는 같은 단어를 '투자 유니버스', 즉 투자 대상으로 고려하는 종목 전체라는 뜻으로 쓰기도 합니다.

## 자세히 알아보기

통계 분석은 대개 모집단 전체를 조사할 수 없어서 표본을 뽑아 모집단의 성질(평균, 분산, 비율 등)을 추정합니다. 이때 모집단의 특성을 나타내는 값을 모수, 표본에서 계산한 값을 통계량이라고 합니다. 추정이 믿을 만하려면 모집단이 명확히 정의되어야 하고, 표본이 모집단을 고르게 대표해야 합니다. 특정 집단만 과도하게 뽑히면 표본이 아무리 커도 결론이 한쪽으로 치우치는 표본 편향이 생깁니다.

수학적으로는 확률 변수가 가질 수 있는 모든 값의 집합을 표본 공간 또는 전체 집합이라고 하며, '모든 가능한 관련 값의 집합'이라는 정의는 이 의미에 가깝습니다. 예를 들어 주사위를 한 번 던질 때의 전체 집합은 {1, 2, 3, 4, 5, 6}입니다. 암호학에서도 키 공간(가능한 모든 키의 집합), 메시지 공간 같은 개념이 같은 역할을 합니다.

모집단은 유한할 수도, 무한할 수도 있습니다. 한 반 학생 30명의 키는 유한 모집단이고, 동전을 끝없이 던질 때 나올 수 있는 결과는 개념상 무한 모집단입니다. 금융 시계열처럼 시간이 흐르며 계속 생성되는 데이터는 과거 데이터를 '아직 관측되지 않은 미래까지 포함한 모집단'의 표본으로 보고 분석하기 때문에, 시장 구조가 바뀌면 과거 표본이 미래를 대표하지 못할 수 있습니다.

## 블록체인·암호화폐에서는

온체인 데이터 분석에서는 모집단을 어떻게 정의하느냐가 결론을 크게 바꿉니다. "비트코인 보유자"를 분석할 때 주소 하나를 한 사람으로 보면 거래소 지갑 하나가 수많은 고객을 대표하는 문제가 생기고, 한 사람이 여러 주소를 쓰는 경우도 놓칩니다. 그래서 주소를 실체 단위로 묶는 클러스터링이 필요합니다. 스테이블코인 동결 통계를 낼 때도 특정 네트워크만 볼지, 이더리움·트론 등 모든 발행 네트워크를 볼지에 따라 숫자가 달라집니다. 투자 쪽에서는 시가총액 상위 100개 코인 같은 기준으로 투자 유니버스를 정하고 그 안에서 지수나 전략을 만듭니다. 이때 이미 상장 폐지된 코인을 빼고 과거 수익률을 계산하면 결과가 실제보다 좋아 보이는 생존 편향이 생깁니다.

## 쉽게 말하면

국 한 냄비가 모집단이고, 간을 보려고 뜬 한 숟가락이 표본입니다. 잘 저은 뒤 떠야 냄비 전체의 맛을 알 수 있습니다.

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출처: https://achivx.kr/glossary/universe-%EB%AA%A8%EC%A7%91%EB%8B%A8/ · ACHIVX 용어 사전 · 수정일 2026-10-20