탐색·기술·설명

실무에서 가장 자주 하는 조사가 욕구조사인데, 이것이 어느 목적에 서는지가 헷갈린다. 기본은 기술적 조사다 — 누가 무엇을 얼마나 필요로 하는지를 정확히 그리는 것이 목적이기 때문이다. 그래서 대표성 있는 표집과 신뢰할 수 있는 측정이 요구된다. 다만 실제 욕구조사는 대개 세 목적이 섞인다. 탐색이 앞에 온다 — 무엇을 물어야 할지 모르는 상태에서 설문지를 만들 수 없으므로, 주민 초점집단이나 실무자 면접으로 항목을 먼저 뽑는다. 기술이 중심이다 — 뽑은 항목으로 조사해 규모와 분포를 잰다. 설명이 뒤따르기도 한다 — 「왜 서비스를 이용하지 않는가」를 물으면 인과에 가까운 물음이 된다. 여기서 조심할 것이 하나 있다. 욕구조사의 결과는 「필요하다고 답한 비율」인데, 이것을 곧바로 실제 이용 수요로 읽으면 어긋난다. 설문에서 필요하다고 답한 사람의 상당수가 실제로는 이용하지 않으며, 그 간격을 메우는 것이 접근성의 문제다. 그래서 욕구조사에는 「이용을 막는 것이 무엇인가」를 함께 묻는 문항이 들어가야 쓸모가 커진다.

기술적 조사에서 두 변수가 함께 움직이는 것이 확인되어도 그것은 상관이지 인과가 아니다. 인과라고 말하려면 세 요건을 갖추어야 한다. 첫째, 공변(covariation). 두 변수가 실제로 함께 변한다 — 상관이 여기까지다. 둘째, 시간적 선행. 원인이 결과보다 먼저 일어나야 한다. 횡단조사로는 이것을 확인하기 어려워, 종단조사나 실험이 필요해진다. 셋째, 외생변수의 통제. 두 변수를 함께 움직이게 하는 제3의 변수가 없어야 한다. 이것이 가장 어려운 요건이며, 무작위 배정이 있는 실험설계가 강한 이유가 여기에 있다. 실무에서 자주 걸리는 예를 보자 — 「프로그램에 많이 참여한 사람일수록 우울 점수가 낮다」는 결과가 있다고 하자. 공변은 확인되었지만, 원래 상태가 나은 사람이 더 잘 참여했을 수 있고(선행의 문제), 건강과 소득 같은 제3의 변수가 둘을 함께 움직였을 수도 있다(외생변수). 그래서 이 결과로 말할 수 있는 것은 「관련이 있다」까지이며, 인과를 말하려면 설계 자체를 바꾸어야 한다.