랜덤 추첨기

추첨 모드와 순서 정하기 모드는 무엇이 다른가요?

추첨 모드는 명단 중에서 정한 인원만 뽑습니다. 기본은 중복 없는 추첨(비복원 추출)이라 뽑힌 이름은 남은 후보에서 빠지고, 같은 명단으로 "추첨하기"를 반복하면 남은 사람 중에서 이어서 뽑습니다. "중복 허용"을 체크하면 뽑을 때마다 전체 명단이 후보로 유지되어 같은 사람이 여러 번 당첨될 수 있습니다.순서 정하기 모드는 전체를 섞어 1번부터 끝번까지 순서를 부여합니다. 발표·면접 순서, 청소 당번 순서, 게임 시작 순서를 정할 때 씁니다.

어떻게 공정성을 확보하나요?

이 추첨기는 명단을 피셔-예이츠(Fisher–Yates) 셔플로 섞은 뒤 앞에서부터 필요한 만큼 자릅니다. 마지막 칸부터 시작해 i번째 칸에 0~i 중 하나를 균등하게 골라 교환하는 방식으로, n명의 가능한 n!가지 배열이 모두 정확히 같은 확률(1/n!)을 갖습니다. 따라서 어느 자리가 당첨 자리든 어떤 이름이든 확률이 같습니다. 난수는 브라우저의 crypto.getRandomValues를 쓰고, 범위에 맞추는 과정에서 모듈로 편향이 생기지 않도록 범위를 벗어난 난수를 버리고 다시 뽑는 거절 샘플링을 적용했습니다. 같은 원리의 설명은 비밀번호 생성기와 UUID 생성기, 그리고 수치 범위로 직접 뽑는 랜덤 숫자 생성기에 정리되어 있습니다.

참고로 arr.sort(() => Math.random() - 0.5) 같은 한 줄 셔플은 많이 쓰이지만 공정하지 않습니다. 비교 결과가 일관되지 않아 정렬 알고리즘의 동작에 따라 특정 순열이 더 자주 나옵니다. 크롬(V8) 환경에서 원소 3개를 이 방식으로 60만 번 섞어 본 결과 원래 순서 [0,1,2]가 약 37.5%, 가장 드문 순서가 약 6.2% 나왔고 (균등이라면 모두 16.7%), 피셔-예이츠는 모든 순열이 16.6~16.7%로 고르게 나왔습니다. 이 도구는 후자를 씁니다.

한 명이 뽑힐 확률은 얼마인가요?

비복원 추첨에서 n명 중 k명을 뽑으면 모든 사람의 당첨 확률은 k/n으로 같습니다. 1번째 뽑기에서 뽑힐 확률 1/n과, 앞에서 안 뽑히고 이어서 뽑힐 확률의 합이 정확히 k/n이 되기 때문에, 먼저 뽑든 나중에 뽑든 유리·불리가 없습니다. 결과 아래에 이번 회차의 확률을 표시합니다.

검산 예시. 20명 중 3명을 중복 없이 뽑으면 각자 3/20 = 15.00%입니다. 같은 20명에서 3번을 중복 허용으로 뽑으면 특정인이 한 번 이상 뽑힐 확률은 1 − (19/20)³ = 14.26%로 조금 낮아지고, 3명 중 같은 사람이 겹칠 확률은 1 − (20×19×18)/20³ = 14.50%입니다. 한 명씩 매번 복원 추첨을 10번 반복하면 특정인이 한 번도 안 뽑힐 확률은 (19/20)¹⁰ = 59.9%이므로, 열 번을 해도 안 뽑히는 일은 흔합니다. "나만 계속 안 걸린다"는 느낌이 있어도 조작 신호가 아닙니다.

순서 정하기: 경우의 수와 한계

n명의 순서는 n!가지입니다. 이 가운데 하나를 균등하게 고르는 것이 순서 정하기 모드의 목표입니다.

이론적으로 공정한 셔플을 만들려면 난수 생성기의 내부 상태가 n!가지 이상을 표현할 수 있어야 합니다. 128비트 상태의 일반 난수(Math.random을 구현한 엔진이 흔히 쓰는 규모)는 34명까지의 순열(34! ≈ 2.95×10³⁸ < 2¹²⁸)을 모두 표현할 수 있지만 35명 이상(35! ≈ 1.03×10⁴⁰)은 일부 순열이 아예 나올 수 없습니다. 암호학적 난수는 이런 상태 제약이 없어 이 도구에서는 명단 크기와 무관하게 공정성이 유지됩니다. 실제 모임 규모(수십 명)에서는 어느 쪽이든 체감 차이는 없습니다.

공정한 추첨을 위한 운영 요령

• 명단을 먼저 확정하고 추첨하세요. 결과를 본 뒤 명단을 바꾸거나 마음에 들 때까지 다시 돌리면 공정성은 사라집니다.
• 횟수를 미리 공지하세요. "한 번만 뽑는다"가 가장 투명합니다. 이 도구는 시드를 지정할 수 없어 결과를 재현할 수 없으므로, 확정한 결과는 "결과 복사"로 바로 기록해 두세요.
• 동명이인은 구분하세요. 같은 이름이 여러 줄이면 각각 별개 후보로 취급합니다. 한 사람이 여러 줄에 들어가면 그 사람의 확률이 그만큼 커지므로 "김민준 A", "김민준 B"처럼 구분하세요. 반대로 가중치(응모권 개수)를 주고 싶다면 의도적으로 같은 이름을 여러 줄 넣을 수 있습니다.
• 탈락자 제외 방식을 정하세요. 상품 여러 개를 한 사람에게 몰아주지 않으려면 중복 없음, 사람마다 여러 번 받을 수 있게 하려면 중복 허용입니다.
• 화면 공유로 진행하면 참가자가 직접 확인할 수 있어 신뢰가 올라갑니다.

상황별로 어떤 설정을 쓸까요?

• 상품 3개를 서로 다른 3명에게: 중복 허용 해제, 뽑을 인원 3. 한 번에 3명을 뽑거나 1명씩 세 번 눌러도 확률은 같습니다. 1명씩 누르면 발표 분위기를 살릴 수 있습니다.
• 매주 돌아가는 당번: 중복 허용 해제 + 인원 1로 한 명씩 뽑으면, 모두가 한 번씩 할 때까지 같은 사람이 다시 걸리지 않습니다. 명단 전원이 소진되면 초기화 후 새 라운드를 시작하세요.
• 매번 독립적인 뽑기(예: 퀴즈 출제자 지명): 중복 허용을 켜면 직전에 뽑힌 사람도 다시 후보가 됩니다. 연속 당첨이 나와도 정상입니다.
• 발표·면접·시연 순서: 순서 정하기 모드로 전체를 섞고 결과를 복사해 공유하세요. 첫 순번이 부담스러운 모임이라면 "1번 자원자"를 먼저 받고 나머지를 섞는 식으로 운영해도 됩니다.
• 조건부 제외(예: 오늘 결석자): 명단에서 해당 이름을 지운 뒤 추첨하세요. 지우면 후보 풀이 초기화되어 확률이 다시 계산됩니다.

추첨에서 자주 하는 오해

"연속으로 같은 자리가 나왔으니 조작이다"라는 의심이 가장 흔합니다. 5명 순서 정하기에서 지난번과 완전히 같은 순서가 다시 나올 확률은 1/120(약 0.83%)로 낮지만 0이 아니고, 매주 반복하면 언젠가는 나옵니다. 반대로 "한 번씩 골고루 걸려야 한다"는 기대는 중복 없는 추첨을 라운드 단위로 쓸 때만 성립합니다. 각 회차를 독립적으로 돌리면 어떤 사람은 연달아 걸리고 어떤 사람은 오래 안 걸리는 것이 무작위의 정상적인 모습입니다. 골고루가 목적이라면 중복 허용을 끄고 한 라운드를 끝까지 소진하는 방식을 쓰세요.

한계와 이 도구를 쓰면 안 되는 경우

이 도구는 참가자 간 가중치나 조건(성별·부서 안배 등)을 고려하지 않는 단순 무작위 추첨입니다. 법적 효력이 있는 경품 추첨, 선거, 채용·입학처럼 이해관계가 큰 선발은 참관인과 기록이 있는 공식 절차를 따라야 하며, 사행성 용도로 쓸 수 없습니다. 입력한 명단은 브라우저 안에서만 처리되고 서버로 전송·저장되지 않습니다. 기록 목록도 페이지를 닫으면 사라집니다. 팀을 나누려면 랜덤 팀 나누기, 게임식으로 배정하려면 사다리타기, 대진표가 필요하면토너먼트 대진표 생성기가 더 적합합니다.

자주 묻는 질문