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챔피언 티어, 승률만 보면 안 되는 이유: 킬각의 통계 보정 방식

데이터 출처 · 표본 수집된 매치 8,162건 표본 · 2026-07-16 기준 · ⚠ 표본은 챌린저·그랜드마스터·마스터 구간에서만 수집됐습니다. 전 티어 통계가 아니며 낮은 구간에서는 승률이 다르게 나옵니다. 여러 패치가 섞여 있는 점도 감안하세요.

챔피언 티어표를 볼 때 가장 먼저 눈이 가는 수치는 승률입니다. 하지만 단순히 승률만 높은 순으로 챔피언을 나열하면, 3판 3승짜리 챔피언이 300판 53% 승률의 챔피언보다 위에 오는 왜곡이 발생합니다. 이런 '통계의 함정' 때문에 좋은 챔피언을 고르기 더 어려워지죠.

킬각의 챔피언 티어는 이런 함정을 피하고자 만들어졌습니다. 승률뿐만 아니라 픽률과 판수까지 고려하고, 통계적 보정을 거쳐 점수를 매깁니다. 이 글에서는 킬각이 어떤 데이터를 기반으로, 어떤 방식으로 티어를 산정하는지 그 원리를 알려드립니다. 이 데이터는 총 8,162건의 매치를 분석한 결과입니다.

표본 보정이 승률을 어떻게 바꾸는가 (사전 판수 50 기준) · 계산 예시
표본(판수)성적원승률보정 후 승률
3판3승 0패100.0%52.8%
10판7승 3패70.0%53.3%
50판28승 22패56.0%53.0%
300판159승 141패53.0%52.6%
현재 상위 챔피언 · 30판 이상 표본만 · 매치 N=8,162건 기준 · 2026-07-16 · ⚠ 표본이 얇아 참고용
순위챔피언티어표본(N)원승률픽률밴률
1NidaleeS+908판59.5%1.1%24.9%
2RellS+771판56.7%0.9%1.9%
3ZeriS+425판57.2%0.5%1.0%
4KaynS+131판58.0%0.2%0.1%
5TaricS+235판56.6%0.3%0.6%
6AnnieS+210판56.7%0.2%0.4%
7GalioS+1,023판54.6%1.2%6.0%
8ZoeS+622판54.8%0.7%25.5%
9SingedS+478판55.0%0.6%1.5%
10PoppyS861판54.4%1.0%31.5%
11TristanaS859판53.7%1.0%2.6%
12UrgotS143판55.2%0.2%0.4%
이 표가 어느 패치에서 왔나 · 매치 N=8,162건
패치매치 수(N)비중
16.136,758건82.8%
16.141,140건14.0%
16.12215건2.6%
15.208건0.1%

승률 100%의 함정

어떤 챔피언이 3전 전승으로 승률 100%를 기록했다고 가정해 봅시다. 이 챔피언이 과연 300전 159승으로 승률 53%를 기록한 챔피언보다 더 좋다고 단언할 수 있을까요? 대부분 아니라고 답할 겁니다. 판수가 적은 데이터는 신뢰도가 낮기 때문입니다.

만약 통계 사이트가 이런 보정 없이 원승률(raw win rate)만으로 순위를 매긴다면, 티어표 상위권은 판수 적은 비주류 챔피언이나 소위 '장인' 유저 한두 명의 전적이 만든 노이즈로 가득 차게 됩니다. 이런 티어표는 실제 랭크 게임에 아무런 도움이 되지 않습니다.

신뢰도를 더하는 '표본 보정 승률'

킬각은 이 문제를 해결하기 위해 '표본 보정'이라는 통계 기법을 사용합니다. 쉽게 말해 판수가 적은 챔피언의 승률은 50%에 가깝게 당기고, 판수가 많을수록 원래 승률을 더 신뢰하는 방식입니다.

예를 들어 데이터에 나온 실제 보정 결과를 보면 이해가 쉽습니다.

  • 3판 3승(원승률 100.0%)은 보정 후 52.8%가 됩니다.
  • 10판 7승(원승률 70.0%)은 보정 후 53.3%가 됩니다.
  • 반면 300판 159승(원승률 53.0%)은 보정 후 52.6%로, 원래 값과 큰 차이가 없습니다.

이처럼 판수가 압도적으로 많으면, 그 데이터는 신뢰할 수 있다고 보고 보정치를 거의 적용하지 않습니다. 반대로 판수가 적으면 우연일 가능성을 고려해 승률을 평균(50%) 쪽으로 강하게 끌어당기는 것입니다. 이 장치 덕분에 소수 플레이어가 만든 극단적인 승률이 티어표를 왜곡하는 현상을 막을 수 있습니다.

킬각 티어 산정 기준

최종 티어는 이렇게 보정된 승률, 챔피언의 인기도를 나타내는 픽률, 데이터의 신뢰도를 나타내는 판수 세 가지를 종합해 점수로 환산합니다.

점수 = (표본보정승률 - 50) × 1.0 + log10(판수 + 1) × 0.5 + 픽률 × 0.15

보정 승률이 가장 중요한 지표지만, 판수가 많거나 픽률이 높을수록 가산점을 받는 구조입니다. 이 점수를 기준으로 상위 5%까지 S+, 15%까지 S 티어로 분류합니다. 예를 들어 니달리(908판, 59.5%), 렐(771판, 56.7%) 등은 높은 원승률과 충분한 표본 수를 바탕으로 S+ 티어에 올랐습니다. 반면 비슷한 승률이라도 판수가 적은 케인(131판, 58.0%) 역시 보정 시스템을 거쳐 S+로 평가되었습니다.

데이터 해석 시 주의할 점

이 분석은 8,162건의 매치를 기반으로 하지만, 아직 표본이 계속 쌓이는 단계입니다. 따라서 개별 챔피언의 승률을 절대적인 지표로 받아들이기보다 참고 자료로 활용하는 것이 좋습니다. 특히 최소 표본 기준인 30판을 갓 넘긴 챔피언의 데이터는 변동 가능성이 큽니다.

또한, 이 데이터는 여러 패치 버전(16.13, 16.14 등)이 혼재되어 있습니다. 아직 특정 패치만 따로 분석하기에는 표본이 부족합니다. 가장 중요한 것은, 이 데이터에는 마스터, 그랜드마스터, 챌린저 간의 티어 구분이 없다는 점입니다. 따라서 '챌린저 구간에서는 이 챔피언이 좋다'와 같은 결론은 이 데이터로 알 수 없습니다.

자주 묻는 질문

제 모스트 챔피언 승률은 65%인데 왜 티어가 낮은가요?

챔피언 티어는 개인의 전적이 아닌, 수집된 8,500여 건의 게임 데이터 전체를 기준으로 산정됩니다. 개인의 높은 승률과 별개로, 전체 데이터에서 해당 챔피언의 승률이 낮거나 판수가 적어 통계적 신뢰도가 낮으면 티어가 낮게 나올 수 있습니다.

챔피언 목록에 없는 챔피언은 무엇인가요?

통계의 신뢰도를 위해 집계 기간 동안 플레이 횟수가 30판 미만인 챔피언은 순위표에서 제외했습니다. 표본이 더 쌓이면 해당 챔피언들도 목록에 추가될 예정입니다.

그랜드마스터 구간에서 좋은 챔피언을 알려주세요.

현재 수집된 매치 데이터로는 마스터 이상 티어를 세분화해서 분석할 수 없습니다. 따라서 '그랜드마스터에서 좋은 챔피언'이나 '챌린저 승률' 같은 특정 티어에 대한 정보는 제공하기 어렵습니다.

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