측정오류

체계적 오류와 무작위 오류

미학습

읽고 나면 회독 완료

어떤 측정도 참값을 그대로 담지 못한다. 관찰한 점수는 참값에 오류가 얹힌 값이며, 그 오류는 성질에 따라 둘로 갈린다. 체계적 오류는 한쪽으로 일관되게 치우치는 오류다. 저울이 늘 2킬로그램을 더 얹어 주듯 방향이 정해져 있어, 여러 번 재어 평균을 내도 사라지지 않는다. 소득을 실제보다 낮춰 답하는 경향, 바람직해 보이려는 사회적 바람직성 편향, 문항 방향을 살피지 않고 아래로 내려찍는 묵종반응, 조사자의 태도가 응답을 밀어 주는 것, 문화에 맞지 않는 척도를 그대로 옮겨 쓴 것이 모두 여기에 든다. 체계적 오류는 타당도를 무너뜨린다 — 재려던 것이 아닌 다른 것을 함께 재고 있기 때문이다. 무작위 오류는 방향 없이 그때그때 흩어지는 오류다. 응답자의 그날 기분과 피로, 문항을 잘못 읽은 일, 응답을 옮겨 적다 생긴 실수처럼 우연에서 온다. 방향이 없으므로 사례가 늘고 문항이 늘수록 서로 상쇄되어 평균에서는 옅어지지만, 점수를 들쭉날쭉하게 만들어 신뢰도를 갉아먹는다. 둘을 가르는 물음은 「다시 재도 같은 방향으로 틀리는가」이다. 같은 방향이면 체계적, 잴 때마다 다르면 무작위다. 이 구분이 중요한 까닭은 처방이 다르기 때문이다. 무작위 오류는 문항을 늘리고 표본을 키우고 조사 절차를 표준화하면 줄지만, 체계적 오류는 아무리 크게 재고 여러 번 재도 줄지 않는다. 익명성을 보장하고, 문항 표현에서 유도하는 말을 걷어 내고, 역방향 문항을 섞고, 조사자를 훈련하는 식으로 치우침의 원인 자체를 없애야 한다. 두 오류는 서로를 대신하지 않으므로 함께 살펴야 한다. 무작위 오류만 줄이면 값은 안정되지만 여전히 엉뚱한 자리에 안정되고, 체계적 오류만 걷어 내면 겨냥은 맞았으되 값이 계속 흔들린다. 그래서 척도를 검토할 때는 신뢰도 계수와 함께 다른 검증된 척도와의 관계, 집단 간 차이가 예상대로 나타나는지까지 살펴 두 종류의 오류를 각각 겨눈다.
과녁을 떠올리면 쉽다. 화살이 늘 오른쪽 위에 몰려 박히면 겨냥 자체가 틀어진 것이고, 이것은 몇 발을 더 쏘아도 고쳐지지 않는다. 반면 화살이 과녁 둘레에 고르게 흩어지면 겨냥은 맞았으되 손이 떨린 것이어서, 여러 발의 한가운데를 잡으면 참값에 가까워진다. 앞의 치우침이 체계적 오류이고 뒤의 흔들림이 무작위 오류이며, 전자는 타당도를, 후자는 신뢰도를 문제 삼는다.
  1. 관찰점수는 참값 + 오류이며, 오류는 방향이 있는 것과 없는 것으로 갈린다.
  2. 체계적 오류는 한쪽으로 일관되게 치우쳐 여러 번 재도 사라지지 않고 타당도를 해친다.
  3. 사회적 바람직성 편향·묵종반응·조사자 편향·문화적 편향이 대표적인 체계적 오류다.
  4. 무작위 오류는 방향 없이 흩어져 점수를 들쭉날쭉하게 만들고 신뢰도를 해친다.
  5. 무작위 오류는 문항 수와 표본을 늘리고 실시 절차를 표준화하면 서로 상쇄되어 줄어든다.
  6. 체계적 오류는 크기를 키워서는 줄지 않고 치우침의 원인을 없애야 줄어든다.
  1. 「표본을 키우면 오류가 준다」고 뭉뚱그리는 것 — 체계적 오류는 표본을 키워도 그대로 남는다.
  2. 체계적 오류를 신뢰도 문제로 아는 것 — 치우침은 타당도의 문제이고, 흔들림이 신뢰도의 문제다.
  3. 익명성 없이 민감한 항목을 묻고 응답을 그대로 믿는 것 — 바람직성 편향이 통째로 얹힌다.

두 오류

체계적 오류

방향이 있다. 여러 번 재도 같은 쪽으로 틀린다. 타당도를 해친다. 익명성·문항 표현·조사자 훈련으로 원인을 없앤다.

무작위 오류

방향이 없다. 잴 때마다 다르게 흩어진다. 신뢰도를 해친다. 문항 수·표본 수를 늘리고 절차를 표준화하면 준다.

오류의 원인과 처방
오류대표 원인줄이는 길
체계적사회적 바람직성·묵종반응·조사자 편향·문화적 편향익명 보장, 유도 표현 제거, 역문항, 조사자 훈련
무작위그날의 기분·피로·오독·기록 실수문항 수 늘리기, 표본 키우기, 절차 표준화

더 알아보기

사회적 바람직성 편향이 사회복지 조사에서 특히 위험한 까닭

사회복지 조사는 음주와 약물, 학대와 방임, 소득과 부채, 차별 경험처럼 응답자가 남에게 보이고 싶지 않은 것을 자주 묻는다. 이런 항목에서는 응답이 「좋아 보이는 쪽」으로 일제히 밀리므로, 문제 행동은 실제보다 적게, 바람직한 행동은 실제보다 많게 잡힌다. 더 나쁜 것은 이 치우침이 집단마다 다른 크기로 일어난다는 점이다. 서비스를 계속 받고 싶은 이용자는 만족도를 높여 답할 유인이 크고, 감독을 받는 기관의 종사자는 절차 준수를 과장할 유인이 크다. 그러면 집단 간 비교에서 실제로는 없는 차이가 만들어지거나 있는 차이가 지워진다. 그래서 민감한 항목은 익명 자기기입으로 받고, 문항을 중립적으로 쓰며, 「그런 일은 흔히 있는 일입니다」처럼 응답 부담을 낮추는 도입문을 두고, 필요하면 바람직성 척도를 함께 재어 보정한다.

신뢰도와 타당도로 오류를 나누어 읽는 법

두 오류를 나누는 실익은 결국 무엇을 고쳐야 하는지를 가려 주는 데 있다. 척도의 크론바흐 알파가 낮게 나왔다면 그것은 점수가 흔들린다는 뜻이므로 무작위 오류를 의심해 문항 수와 문항의 명료함, 실시 절차의 일관성을 살핀다. 반대로 알파는 높은데 다른 검증된 척도와의 상관이 낮거나, 뻔히 달라야 할 두 집단의 점수가 같게 나온다면 그것은 흔들림이 아니라 일관되게 다른 것을 재고 있다는 신호이므로 체계적 오류를 의심한다. 이때 문항을 더 늘리는 처방은 도움이 되지 않고, 오히려 잘못 겨냥한 자를 더 정밀하게 만드는 셈이 된다. 「일관되지만 틀린 것」과 「맞지만 흔들리는 것」은 전혀 다른 병이고, 진단을 잘못하면 처방이 문제를 굳힌다. 두 진단을 가르는 실마리는 대개 자료 밖에 있어, 척도를 만든 과정과 실시한 상황을 되짚어 보아야 짚인다.

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