apm대신 eapm과 실력의 관계도 마찬가지.

apm과 실력이 관계있다고 말하는 사람들의 근거는 

대체로 잘하는 사람들이 apm이 높다는 것에 근거를 두고 

반면 관계가 없다는 사람들은 반례들을 근거로 둔다. 

결론부터 말하면 선형적인 관계는 없지만 양의 상관관계를 가진다가 맞다. 

선형적인 관계란 A의 apm이 B보다 더 높다라는 사실로 부터 실력도 A가 더 좋다는 말이다. 

그러나 이건 아니란걸 모두 알 것이다. 

양의 상관관계란 A의 apm이 B보다 더 높다면 실력도 A가 더 좋을 확률이 크다는 뜻이다. 

위와 같은 분포가 양의 상관관계의 예시이다. 

실력이 좋아도 낮은 apm을 가진 사람이 있고 실력이 낮아도 높은 apm을 가진 사람들도 있지만

실력과 apm이 위와같은 분포를 가질때 양의 상관관계라 한다. 

양의 상관관계는 실제로 자연과학, 사회과학, 경제학 등 안쓰이는 분야가 없다. 

실생활은 대부분 양의 상관관계이기 때문이다.

바로 이 양의 상관관계만 이해하면 더이상 논란을 일으킬 이유가 더 없다.

apm이 낮아도 실력이 좋을 수 있다는 영호의 말도 맞고 apm이 실력과 밀접한 관련이 있다는 말도 맞다.

그냥 양의 상관관계다 이 한마디로 모두 맞다. 

피지컬과 eapm의 관계도 마찬가지로 양의 상관관계이다. 

피지컬 = eapm은 아니다. 

그런데 사람들이 eapm을 찾는 이유는 피지컬을 수치화한 데이터는 eapm밖에 없기 때문이다. 

피지컬을 객관화하기위해 화면전환률이나 유닛생산안쉬고하는정도를 수치화 할 수있다면 

그것도 좋은 데이터인데 없으니까.

설사 화면전환률등 다양한 수치가 나온다 한들 역시 피지컬을 그대로 설명할 순 없다. 

그냥 양의 상관관계일 뿐. 

김정우가 피지컬이 높은데 eapm이 낮은건 eapm이 피지컬과 관련없다는 주장이 될 수 없다. 

양의 상관관계에서 나타나는 튀는 경우의 한 예시일 뿐이다.