개념과 변수

외생변수와 허위관계, 억압변수

미학습

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두 변수가 함께 움직이는 것이 확인되어도 그 관계가 진짜인지는 따로 따져야 한다. 여기에 걸리는 것이 외생변수와 억압변수다. 외생변수(extraneous variable)는 독립변수와 종속변수 둘 모두에 영향을 주어 마치 둘 사이에 관계가 있는 것처럼 보이게 만드는 제3의 변수다. 이때의 관계를 허위관계(spurious relationship)라 한다. 「아이스크림 판매량이 늘면 익사 사고가 는다」는 관계가 그 예이며, 둘을 함께 움직인 것은 기온이다. 외생변수를 통제하면 원래의 관계는 사라지거나 크게 줄어든다. 억압변수(suppressor variable)는 반대 방향으로 작용해 실제로 있는 관계를 가려 버리는 변수다. 통제하지 않으면 관계가 없어 보이지만, 통제하고 나면 관계가 드러난다. 서로 다른 방향의 두 경로가 상쇄되어 겉으로는 영향이 없는 것처럼 나타나는 경우가 여기에 든다. 비슷한 자리에 놓이는 것으로 왜곡변수(distorter variable)가 있다. 통제하지 않으면 관계의 방향이 반대로 보이게 만드는 변수이며, 통제하고 나서야 실제 방향이 드러난다. 다루는 방법은 둘이다. 설계로 통제하기 — 무작위 배정으로 집단 사이의 차이를 고르게 하거나, 그 변수의 값을 하나로 고정하거나(예: 여성만 대상으로), 짝짓기로 두 집단을 맞춘다. 분석으로 통제하기 — 통계에서 그 변수를 함께 넣어 영향을 걷어 낸다. 어느 쪽이든 무엇을 통제할지 미리 알고 있어야 하며, 그래서 문헌 검토와 이론이 이 자리에서 힘을 발휘한다. 무엇을 통제해야 할지는 자료가 알려 주지 않고 선행연구가 알려 준다.
두 가지가 함께 움직인다고 해서 하나가 다른 하나를 만든 것은 아니다. 뒤에서 둘을 함께 밀고 있는 무언가가 있을 수 있고, 그것을 걷어 내면 관계가 사라진다. 반대로 아무 관계가 없어 보이는데 실은 서로 다른 방향의 힘이 상쇄되어 그렇게 보이는 경우도 있다. 그래서 관계를 확인하는 일보다 그 관계가 진짜인지 따지는 일이 더 까다롭다.
  1. 두 변수가 함께 움직여도 그 관계가 진짜인지는 따로 따져야 하며 여기에 제3의 변수가 걸린다.
  2. 외생변수는 독립·종속 둘 모두에 영향을 주어 관계가 있는 것처럼 보이게 만드는 변수다.
  3. 이때 겉으로 나타난 관계를 허위관계(spurious relationship)라고 부른다.
  4. 아이스크림 판매와 익사 사고의 관계가 그 예이며 둘을 함께 움직인 것은 기온이었다.
  5. 외생변수를 통제하면 원래 보이던 관계는 사라지거나 크게 줄어든다는 것이 판별의 표지다.
  6. 억압변수는 반대 방향으로 작용해 실제로 있는 관계를 가려 버리는 변수를 말한다.
  7. 억압변수는 통제하지 않으면 관계가 없어 보이지만 통제하고 나면 관계가 드러난다.
  8. 왜곡변수는 통제하지 않으면 관계의 방향이 반대로 보이게 만드는 변수를 가리킨다.
  9. 설계로 통제하기 — 무작위 배정, 값의 고정, 짝짓기로 집단 사이의 차이를 없앤다.
  10. 분석으로 통제하기 — 통계에 그 변수를 함께 넣어 영향을 걷어 내는 방법을 쓴다.
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