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조사론 요약
조사실험설계의 유형
순수실험설계
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솔로몬 4집단 설계
요인설계
플라시보 통제집단 설계, 가실험 통제집단 설계
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실험설계 – 나무위키
처치가 문제가 아니라 두 집단이 근본적으로 이질적일 수 있다는 것이다. 위의 일본 여행의 예시를 다시 빌린다면, 일본 여행객들은 여행을 계기로 호감도 …
Source: namu.wiki
Date Published: 10/13/2022
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06. 실험 설계
이럴 경우에는 헌혈 의향이 과연 광고만의 영향인지는 알 수 없다. 진실험설계, 예). ① 두 집단 사후 설계. Page 12. – 177 …
Source: contents.kocw.net
Date Published: 5/24/2021
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실험연구설계 – 네이버 블로그
실험연구설계 · 1) 변수의 조작 (manipulation) •실험군에 연구자가 실험처치나 간호중재 주는 것(반드시 연구자가 처치, 중재 해줘야한다.) · 2) 외생변수 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 9/27/2022
View: 1914
11. 실험설계 (01. 순수[진]실험설계) – 좋아서 하는 사회복지
실험설계는 실험을 통하여 수집된 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 밝혀내는 조사설계를 말한다. 실제로 사회복지현장에서는 이용인(클라이언트) …
Source: likesocialwelfare.tistory.com
Date Published: 10/20/2022
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실험연구(실험설계, 가설의 설정과 검증, 메타분석과 델파이 방법 )
: 실험연구란 ①변인들간의 관계를 밝혀내기 위해, ② 통제된 상황에서 ③ 독립변인들을 인위적으로 조작하여 ④ 그것이 종속 변인에 어떤 영향을 …
Source: vkdlfl11.tistory.com
Date Published: 6/23/2022
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실험 설계 – 다음블로그
1. 실험설계의 개념 : 복잡한 사회현상 중에서 연구목적상 관심이 있는 요소(변수)들만을 선별하여 그들간의 인과관계를 집중적으로 관찰 · 분석하는 방법 …
Source: blog.daum.net
Date Published: 2/16/2021
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교육통계 : 실험설계 (준실험설계, 진실험설계) – 공부하는 체육쌤
그러므로 준실험설계는 실험에서 중요한 내적 타당도 저해요인을 통제하지 못하는 설계 방법이다. 무선적 할당을 하지 못할 경우, 즉 자연 상태의 피험자 …
Source: py-edu.tistory.com
Date Published: 11/28/2021
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실험설계의 종류 – 리치캣
Factorial ANOVA에서는 이 둘 모두 검증 가능하며, 어느 것이 유의미한지에 따라 실험결과의 해석을 달리해야 한다. 분석을 위해 예제 데이터를 생성하기 …
Source: richcat.tistory.com
Date Published: 10/1/2022
View: 717
2. 실험설계의 기본조건 – KINX
2. 실험설계의 기본조건. (1) 독립변수의 조작. – 인위적으로 독립변수의 종류 및 변화의 강도를 조절한 후 실험대상에 가하여. 독립변수의 변화가 종속변수에 미치는 …
Source: kocw.xcache.kinxcdn.com
Date Published: 12/5/2021
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- Date Published: 2020. 4. 4.
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실험연구설계 : 네이버 블로그
간호연구방법론 실험연구설계 진나미 ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 1. 실험연구설계란?
실험연구설계는 인과성을 확인하는 것
인과관계를 위한 조건: 시간적 순서, 공동변화 혹은 연관성, 진실한 관계
1) 시간적 순서 : 어떤 현상이나 문제의 원인을 규명하기 위해서 원인이 되는
독립변수가 먼저 발생하든지 먼저 변화해야 한다는 것.
2) 공동변화 혹은 연관성 : 둘 혹은 그 이상의 변수가 상호 관련되어 있지 않다
면 한 변수가 다른 변수의 원인이 될 수 없다는 것.
3) 진실한 관계 : 다른 모든 외생변수의 영향을 배제하여도 두 변수 간의
관계가 유지되는 것
2. 실험연구설계의 3가지 조건
: 변수의 조작, 외생변수의 통제, 실험대상의 무작위화
1) 변수의 조작 (manipulation)
•실험군에 연구자가 실험처치나 간호중재 주는 것(반드시 연구자가 처치, 중재 해줘야한다.)
•변수를 인위적으로 변화시키거나 조작하는 것.
•독립변수의 변화에 변화를 일으키는 변수 : 종속변수, 결과변수
2) 외생변수의 통제 (cotrol)
•독립변수(실험적처치) 이외에 어떠한 변수도 종속변수에 영향을 미치지 않도록 하는 것
•연구자가 준처치, 조작만이 종속변수에 영향있다.
• 대조군을 두는 것이 통제방법이다. 대조군이 없으면 실험 X
3) 실험대상의 무작위화
•전체 집단에서 각 대상들이 실험대상으로 뽑힐 확률이 모두 동일하도록 배정하는 것 – 무작위
• 모집단을 대표할 수 있는 표본을 선정하여 실험하기 위하여 실험군과 대조군에 무작위로 배정하는 것
3. 실험설계의 유형
: 순수실험설계, 유사실험설계, 원시실험설계
1) 순수실험설계
: 3가지 실험설계의 조건을 모두 갖춘 설계
① 무작위 대조군 사전-사후 설계
② 무작위 대조군 사후 설계
③ 솔로몬 4집단 설계
④ 요인설계
⑤무작위 임상시험
A. 무작위 대조군 사전-사후 설계 (Randomized control group pretest-posttest design)
• 대상자를 모집단에서 무작위 할당법으로 표출해 무작위로 실험군과 대조군에 배정하고 사전조사를 한 뒤 처치를 가한 후 사후조사를 하는 것
•바람직한 연구설계의 하나
예> 심도자 시술 환자들을 실험군과 대조군에 무작위로 배정하고 마사지전의 활력증후, 불안정도, 혈중 코티졸 수준을 측정한 뒤 실험군에게만 일정기간 마사지를 시행하고 다시 활력증후와 불안정도, 혈중 코티졸 수준을 측정해 비교해 보는 경우
•장 점
① 대조군을 두었다는 것
② 선택편중을 최대한 배제할 수 있으며 통계적 회귀도 배제 가능
③ 독립변수가 둘 or 그 이상일 경우 약간의 변형->무작위 솔로몬 4집단설계 등으로 확장 가능
•외적 타당도를 감소시킬 수 있는 원인
① 사전조사와 처치 간에 상호작용: 사전조사 결과가 사전조사가 없었을 경우와는 다른 반응이 나타난 경우, 사전조사를 했다는 것 자체가 사후 결과에 영향 있다 -> 사전, 사후 간격을 2주 둔다.
② 실험진행과정에 대한 반응 효과: 대상자가 실험군에 소속된 것을 모르게 하는 방법으로 해결
③ 처치와 사건이 상호작용을 할 경우
B. 무작위 대조군 사후설계(Randomized control group posttest only design)
•실험군과 대조군을 무작위 할당으로 배정하고 사전조사를 시행하지 않고 실험군에게만 처치를 한 후 두 집단 모두 사후조사를 하여 서로 비교하는 방법
•무작위 할당으로 내적 타당도를 확보했다고 보고 외적 타당도를 확보하는 데 주력하고자 하는 연구설계
•장 점
① 사전조사가 불가능한 상황의 연구에서 유용.
예> 아버지와 신생아 접촉이 부친-신생아간 애착에 미치는 영향
② 사전조사가 사후조사 결과에 영향을 미치리라고 예상되는 연구에 유용.
예> 당뇨교육이 당뇨 환자들의 자가간호수행 정도에 미치는 영향을 알아보고자 하는 연구에서 사전조사로 당뇨병에 대한 자가간호수행 정도를 측정한 경우, 대조군에 포함된 대상자들도 사전조사를 받는 과정에서 자가간호수행에 대한 관심이나 경각심이 증가하여 당뇨교육을 받지 않았음에도 불구하고 자가간호수행 정도가 증가할 수 있다.
•단 점
① 무작위 할당이 모든 경우에 실험군과 대조군의 동질성을 보장하지는 않음
② 집단의 동질성을 확인할 수 없기 때문에 사후조사 결과에서 두 집단간에 차이가 존재하는 경우도 이 차이가 반드시 처치만의 단독 효과라고 확증하기 어려움
③ 집단의 동질성을 확보하기 위해 표본 수를 많이 잡아야 한다.
C. 솔로몬 4집단 설계(Randomized solomon four-group design)
•무작위 대조군 사전-사후설계와 무작위 대조군 사후설계를 결합한 설계
•무작위 대조군 사전-사후설계의 단점인 사전검사로 인한 영향을 통제하기 위하여 무작위 대조군 사전-사후설계에 사전검사를 실시하지 않는 또 다른 실험군과 대조군을 추가한 설계
•장 점
① 연구결과에 영향주는 여러효과들의 영향을 따로 볼수있음
② 사전조사하지 않은 집단을 두어 외적 타당도 감소 위험 배제
③ 무작위 할당으로 집단간 동질성 확보
•단 점
① 2배아상 많은 표본 필요
② 현실적으로 시행 어려움
D. 요인설계(factor design)
•독립변인이 2가지 이상이고, 범주형 변수(ex. 나이 10대, 20대, 30대) 일 때 사용
2-way ANOVA 돌리면 나옴
* 2-way ANOVA : 각각의 독립변수가 종속변수에 영향이 있나, 없나 알아봄,
독립변수 A,B가 상호작용하는지까지 나온다.
1-way ANOVA : 한 독립 변수가 종속 변수에 영향 있나, 없나 알아봄
•한 번의 연구에서 여러 가지 독립변수를 조작해 연구, 여러 독립변수간 상호작용도 분석
•독립변수 -> 요인(factor level), 설계는 요인수준X요인수준으로 표시
•장 점
① 여러개 독립변수의 영향을 한번에 측정
② 독립변수간 상호 작용 영부도 함께 측정
•단 점 : 집단의 구분이 많아질수록 표본수도 증가
E. 무작위 임상시험(Randomized Clinical Trial, RCT)
•임상시험의 4단계 중 3번째 단계인 제3상(phase Ⅲ)에 속하는 순수실험연구설계
•신약개발이나 치료를 위한 임상시험
2) 유사실험설계
•3가지 조건 중 무작위나 통제의 조건이 한 가지 정도 갖추어지지 않았을 때의 설계
•처치 O, 대조군 O, 무작위 X
① 비동등성 대조군 사전-사후 설계
② 비동등성 대조군 사후 설계
③ 비동등성 대조군 전후 시차설계
④ 단일집단 시계열설계
⑤ 대조군 시계열설계
⑥ Counterbalanced design
3) 원시실험설계
•외생변수의 통제가 거의 이루어지지않아 가설 검정보다는 문제를 도출, 문제를 명확히 규명하기 전 탐색적 연구와 같은 설계
•3가지 조건중 처치만있다.
① 단일집단 사전-사후 설계
② 단일집단 사후설계
-> 순수실험설계, 유사실험설계가 진정한 의미의 실험설계연구이다.
-> 의미있는 실험설계를 하고자 한다면 순수실험설계나 유사실험설계를 하는 것이 효과적
참고문헌
김문실 외(2015). 알기쉬운 간호연구방법론. 서울:정담미디어. 인쇄
11. 실험설계 (01. 순수[진]실험설계)
prologue. 실험설계에 대해서
실험설계는 실험을 통하여 수집된 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 밝혀내는 조사설계를 말한다. 실제로 사회복지현장에서는 이용인(클라이언트)의 변화와 그 원인을 규명하기 위해 인과관계를 밝혀내기 위해 여러가지 노력을 기울이고 있다. 이번에는 실험설계 종류인 순수[진] 실험설계, 유사[준] 실험설계, 전실험설계에 대해 살펴보고자 한다. 그 중 첫 번째로 순수실험설계[진실험설계]에 대해 살펴보겠다.
page 0. 순수실험설계(진실험설계)에 대해서
순수실험설계(진실험설계)는 실험대상의 무작위화, 실험변수의 조작, 외생변수의 통제와 같은 실험조건을 갖춘 조사설계 유형이다.
순수실험설계(진실험설계)는 내적타당도를 저해하는 요인을 최대한 통제하는 설계유형으로 내적타당도가 매우 높게 나타나지만, 현실세계에서 발생할 수 있는 변수나 상황을 모두 통제하는 설계이기 때문에 현실에 대한 적용이 어렵다(외적타당도는 낮다)
순수실험설계의 종류에는 통제집단 사전-사후검사설계, 통제집단 사후검사설계, 솔로몬 4집단설계, 요인설계(Factorial Design)가 있다.
page 1. 통제집단 사전-사후검사설계(Pretest-Posttest Control Group Design)
통제집단 사전-사후검사설계는 각각 하나의 실험집단과 통제집단을 두고, 이들 집단에 사전검사와 사후검사를 진행하는 실험설계이다.
이를 세부적으로 살펴보면,
1. 연구대상자를 각각 실험집단과 통제집단에 무작위로 배치한다
↓
2. 각각 집단에 사전검사를 실시한다
↓
3. 실험집단에만 실험에 대한 개입을 한다(통제집단에는 실험개입 X)
↓
4. 각각 집단에 사후검사 후, 사전-사후 차이를 비교한다
[통제집단 사전-사후검사 진행절차]의 절차로 진행된다.
통제집단 사전-사후검사설계는 개입에 의한 변화와 외생변수로 인한 변화를 구분하여 인과관계를 파악할 수 있고, 두 집단의 동질성 확보와 외생변수를 통제할 수 있다는 장점이 있다.
한편 두 번의 측정기간 사이에 역사적 사건이 발생할 수 있고, 성숙효과가 발생할 수 있다는 점. 즉 검사요인을 통제할 수 없고 외부변수의 작용이 개입할 수 있다는 단점이 있다. 또한 사전검사와 실험개입의 효과와의 결합으로 생기는 상호작용 효과도 무시할 수 없다.
[통제집단 사전-사후 검사설계]page 2. 통제집단 사후검사설계(Prosttest-Only Control Group Design)
통제집단 사후검사설계는 무작위로 배치한 실험집단과 통제집단을 대상으로 사전검사를 하지 않고 사후검사만 진행하는 실험설계이다.
이를 세부적으로 살펴보면,
1. 연구대상자를 실험집단과 통제집단에 무작위로 배치한다
↓
2. 실험집단에만 실험에 대한 개입을 한다(사전검사 없이 개입만 진행한다)
↓
3. 각각 집단에 사후검사 후, 집단 간 차이를 비교한다
의 절차로 진행된다.
통제집단 사후검사설계는, 사전검사를 하지 않기 때문에, 검사 및 개입의 상호작용에 의한 영향을 배제할 수 있고, 내적타당도를 저해하는 요인을 통제할 수 있는 점, 통제집단 사전-사후검사설계에 비해 시간과 비용이 적게든다는 장점이 있다.
한편 사전검사가 이루어지지 않아 두 집단의 성격을 정확히 알 수 없다는 점(실험집단과 통제집단의 동질성 확보가 어려움)과 측정결과를 단지 독립변수의 조작으로 이루어진 결과라고 단정할 수 없다는 단점이 있다.
[통제집단 사후 검사설계]page 3. 솔로몬 4집단설계(Solomon Four Group Design)
솔로몬 4집단설계는 통제집단 사전-사후검사설계와 통제집단 사후검사설계를 결합한 방식으로, 각각의 단점을 보완하기 위해 4개의 집단으로 구성한 실험설계이다.
이를 세부적으로 살펴보면,
1. 가능한 모든 외생변수를 통제하기 위해 4개의 집단을 무작위로 선정한다
↓
2. A, B 두 집단에는 사전검사를 실시하고, C, D 두 집단에는 실시하지 않는다
↓
3. A, C 두 집단에는 실험개입을 진행하고, B, D 두 집단에는 실험개입을 진행하지 않는다
↓
4. 사후검사를 실시함으로써 실험개입의 효과성을 비교한다
의 절차로 진행된다.
솔로몬 4집단 실험설계는 가장 이상적인 실험설계 유형으로, 사전검사의 영향을 제거하여 내적타당도를 높이는 동시에, 실험처치의 상호작용을 배제하여 외적타당도를 높일 수 있는 장점이 있다.
하지만 실험집단과 통제집단의 선정과 관리가 어렵고, 설계가 복잡하고 집단간의 분리가 어려워 효과적인 실험을 할 수 없다는 점. 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
[솔로몬 4집단 실험설계]page 4. 요인설계(Factorial Design)
요인설계는 독립변수가 두 개 이상일 경우, 실험집단과 통제집단을 설정한 후, 각각의 독립변수와 종속변수, 복수의 독립변수와 종속변수 간 인과관계를 검증하는 설계형태이다.
이를 세부적으로 살펴보면,
1. 각 독립변수의 조합에 해당하는 모든 집단의 수만큼 행렬을 만든다
↓
2. 무작위로 실험집단을 설정한다
↓
3. 각각의 독립변수의 특성에 맞는 실험처치를 적용하고 결과를 비교한다
요인분석은 둘 이상의 독립변수가 미치는 종속변수에 미치는 상호작용의 효과를 파악할 수 있다는 점과, 검사결과의 일반화가 높아 외적타당도가 높다는 장점이 있다.
반면, 실험설계가 복잡하고, 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
[요인설계]Epilogue. 진실험설계에 대한 설명을 정리하며!
실험조사설계는 비교, 독립변수의 조작, 외생변수의 통제, 실험대상의 무작위화라는 기본요소를 가지고 있으며, 진실험설계는 실험적 조건(기본요소)를 갖추고 있어 내적타당도가 높은 조사설계유형이다.
하지만 현실에서 적용이 어렵다는 단점이 있고, 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 가지고 있는 조사설계 방법이기도 하다. 실제로 사회복지현장에서는 진실험설계를 시간과 비용의 단점을 이유로 잘 사용하지 않는다. 하지만, 통제집단 사후검사의 경우 사전검사가 불가능한 경우에도 실행할 수 있다는 점과 적은 참여자도 조사할 수 있다는 점에서 실제로 활용되고 있는 조사이기도 하다(그럼에도 잘 사용하지는 않지만). 이번 포스팅도 많은 분들에게 실질적인 도움이 되기를 바라며 포스팅을 마치겠다.
교육연구 – 실험연구(실험설계, 가설의 설정과 검증, 메타분석과 델파이 방법 )
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교육연구 14 실험연구
1. 실험연구의 의미
: 실험연구란 ①변인들간의 관계를 밝혀내기 위해, ② 통제된 상황에서 ③ 독립변인들을 인위적으로 조작하여 ④ 그것이 종속 변인에 어떤 영향을 미치는지를 관찰하여, 분석하는 방법이다.
2. 실험연구의 특징
1) 변인의 인위적 조작 : 실험연구는 독립변인과 종속변인 사이에 어떤 관계가 있는 지를 알아보기 위해 독립변인을 인위적으로 조작한다. 예를 들어, 토의법이 인성교육에 가장 좋은 방법이라는 가설을 세웠을 경우 강의법으로 교육을 받던 집단에게 토의법을 실시하는 것과 같은 경우이다.
2) 변인들의 통제 : 독립변인이 종속변인에 영향을 미치는지 여부를 파악하려면, 독립변인 이외의 다른 변인이 영향을 미치는 것을 막아야 하는데, 이를 변인통제라고 한다.
3. 가외적 변인의 통제
(1) 가외적 변인통제의 의미
1) 가외적 변인이란 독립변인 이외에 종속변수에 영향을 줄 수 있는 요인들을 의미한다.
2) 실험연구에 있어 오차를 일으킬 수 있는 이러한 오차요인을 통제하는 것이 변인통제이다.
(2) 변인통제의 방법
1) 무선화: 실험연구의 대상이 되는 표본들이 동질적일수록 오차가 적어지므로 피험자들을 무선으로 배치해야 오차를 줄일 수 있다.
2) 변인을 동일하게 유지 : 교수방법이 성적에 미치는 영향을 연구하고자 하는 실험연구에서 지능이라는 가외변인이 성적에 영향을 미칠 것 같은 경우에는 지능이 같거나 비슷한 피험자들만 표집하여 지능이라는 변인을 제거할 수도 있다.
4. 실험연구의 타당도
(1) 내적 타당도
1) 내적 타당도란 독립변인이 순수하게 종속변인에 영향을 미친 정도를 의미하는 것이다.
2) 따라서 내적 타당도는 독립변인 이외에 종속변인에 영향을 미칠 수 있는 변인들을 얼마나 잘 통제했느냐 여부에 달려 있다.
(2) 외적 타당도
1) 외적 타당도란 실험의 결과를 다른 사태에 일반화시킬 수 있는 정도를 나타내 주는 것이다.
2) 실험의 결과를 많은 다른 상황, 다른 대상, 다른 시기에 적용할 수 있으면 외적 타당도가 높다.
5. 실험연구의 타당도를 저해하는 요인
(1) 내적 타당도를 저해하는 요인
1) 역사: 사전검사와 사후검사 사이에 있었던 여러 가지 특수한 사건을 말한다.
2) 성숙: 시간의 흐름에 따라 나타나는 피험자의 내적 변화가 피험자의 반응에 영향을 줄 수 있다.
3) 검사: 사전검사의 경험이 사후검사에 영향을 줄 수 있다.
4) 도구사용: 측정도구의 변화, 관찰자나 채점자의 변화 등으로 측정치가 변화하는 경우이다.
5) 통계적 회귀: 피험자를 뽑을 때 극단적으로 점수가 높거나 반대로 점수가 극히 낮은 사람들을 선발하여 실험하게 되면, 실험처치의 효과가 없더라도 피험자들이 다음 검사에서 전집의 평균에 좀 더 가까운 점수를 받는 경향이 있는데 이를 통계적 회귀라고 한다.
6) 피험자의 선정: 실험집단과 통제집단을 선정할 때 두 집단간의 동질성 여부가 영향을 준다.
7) 피험자들의 중도탈락: 피험자들이 실험과정에서 중도에 탈락하게 되면 실험결과에 영향을 미치게 된다.
(2) 외적 타당도를 저해하는 요인
1) 검사실시와 실험처치간의 상호작용: 사전검사의 실시로 인하여 실험처치에 대한 피험자의 관심이 증가되거나 혹은 감소됨으로써 실험결과에 영향을 미치는 것을 말한다.
2) 피험자의 선정과 실험처치간의 상호작용 효과: 피험자의 유형에 따라 실험처치의 영향을 서로 다르게 받게 되는 현상을 말한다.
3) 실험상황에 대한 반동효과: 이것은 실험상황과 실제생활 사이의 이질성 때문에 실험의 결과를 일반화하기 어렵게 되는 것을 말한다.
4) 중다처치에 의한 간섭의 효과: 한 피험자가 여러 가지 실험처치를 받는 경우, 이전의 처치에 의한 경험이 이후의 처치를 받을 때까지 계속 남아 있게 됨으로써 일어나는 영향을 말한다.
6. 실험연구의 장․단점
(1) 장점
1) 변인들간의 인과관계의 방향을 명백히 알아 볼 수 있다.
2) 연구하고자 하는 변인들을 마음대로 조작할 수 있다.
3) 같은 실험을 여러 조건하에서 반복실시하여 그 결과를 평균해 봄으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.
(2) 단점
1) 실험실과 실제 세계가 다르므로 실험결과를 일반화하는데 위험이 따른다.
2) 피험자의 표본이 대표성을 가지지 않을 경우 실험결과를 전집에 일반화하는 것이 어려워진다.
3) 실험연구는 인위적 조작, 즉 실험처치가 가능한 변인의 경우에만 사용될 수 있다.
교육연구 15 실험설계
1. 실험설계의 유형
(1) 실험설계구분의 의미
1) 실험설계방법은 실험집단과 통제집단을 무선으로 뽑느냐 아니냐에 따라 진실험설계와 준실험설계로 나뉜다.
2) 즉, 구성원을 무선으로 뽑아 실험집단과 통제집단을 동질적으로 구성하는 것이 진실험설계이며, 집단은 임의적으로 선정해서 이질적으로 구성하는 것이 준실험설계다.
(2) 진실험설계
1) 진실험설계는 연구의 타당성을 위협하는 요인들을 제거하기 위해 각 집단의 조건을 같게 하고 집단원들을 무선으로 표집하여 배치하는 방법이다.
2) 이는 실험변인 외의 다른 변인들을 통제할 수 있기 때문에 타당성이 높다.
(3) 준실험설계
1) 이 방법은 피험자들을 무선적으로 표본하여 배치하기 어려운 경우 사용되는 설계방법으로, 학교현장에서 주로 이용된다.
2) 피험자들을 무선적으로 배치하지 않는다는 점과 가외변인의 통제가 잘 이루어지지 않는다는 점에서 진실험설계보다 타당성이 낮다.
2. 용어의 이해
(1) 실험집단
1) 실험집단이란 독립변인의 조작, 즉 실험처치를 하여 그에 따른 반응의 변화를 관찰하고자 하는 연구의 대상이 되는 집단이다.
2) 컴퓨터 보조수업이 학력상승에 미치는 영향에 대한 연구에서 컴퓨터보조수업을 받게 되는 집단이 실험집단이다.
(2) 통제집단
1) 실험집단과 같은 조건하에 두지만 실험처치는 하지 않는 집단이다.
2) 실험집단과의 비교하기 위해 뽑은 집단이다.
(3) 실험처치
1) 독립변인을 조작하는 것을 의미한다.
2) 컴퓨터보조수업이 학력상승에 미치는 영향을 조사하는 실험연구에서 실험집단에게 컴퓨터보조수업을 실시하는 것이 바로 실험처치이다.
3. 진실험설계방법
(1) 전후검사 통제집단 설계
R O1 X O2 R O1 O2
1) 설계의 절차
① 무선으로 피험자를 표집하고, 이들을 실험집단과 통제집단에 무선으로 배치한다.
② 그런 다음, 이들 두 집단에 사전검사를 실시한다.
③ 일정한 기간이 경과한 후 실험집단에만 실험처치를 한다.
④ 실험처치를 한 후, 실험집단과 통제집단에 각각 사후검사를 한다.
⑤ 두 집단의 사전-사후 검사의 차이를 비교하여 분석한다.
2) 특징 : 실험의 내적 타당도를 위협하는 요인들을 대부분 통제할 수 있어 내적 타당도가 높다.
(2) 사후검사 통제집단 설계
R X O R O
1) 이 방법은 전후검사 통제집단 설계와 기본형태는 같지만 사전검사는 하지 않고 사후검사만 실시하는 방법이다.
2) 실험집단과 통제집단의 사후검사치의 차이로써 실험처치의 효과를 알아보려는 방법이다.
(3) 솔로몬 4개 집단 설계
R O1 X O2 R O1 O2 R X O2 R O2
1) 의미
① 사전검사가 결과에 미치는 영향을 제거하여 전후검사 통제집단 설계의 주요 결함을 보완하기 위해 솔로몬이 고안한 설계유형이다.
② 전후검사 통제집단 설계방식에 사전검사를 하지 않는 실험집단과 통제집단을 추가하여 4개 집단을 대상으로 연구를 하는 방법이다.
2) 절차
① 먼저 피험자를 무선으로 표집한 다음, 네 개의 집단에 무선으로 배치한다.
② 첫째 집단에는 사전검사를 실시하고 실험처치를 한 다음 사후검사를 실시한다.
③ 둘째 집단에는 사전검사를 실시하고 실험처치를 하지 않고 사후검사를 실시한다.
④ 셋째 집단에는 사전검사를 실시하지 않고 실험처치를 한 다음 사후검사를 실시한다.
⑤ 넷째 집단에는 사전검사와 실험처치를 하지 않고 사후검사만 실시한다.
3. 준실험설계방법
(1) 단일집단 사후검사 설계
X O
1) 어느 한 집단의 피험자에게 실험처치를 가하고, 그 실험처치가 미친 영향을 사후 측정하는 방법이다.
2) 단 하나의 집단에 어떤 처치를 하고 한 번만 관찰해서 효과를 알아보려는 것으로 조건의 통제가 제대로 이루어지지 않아 타당도가 낮다.
(2) 단일집단 전후검사 설계
O1 X O2
1) 연구대상으로 한 집단을 선정해 놓고, 실험처치를 하기 전에 사전검사를 실시하여 종속변인을 관찰한다.
2) 그 다음 실험처치를 한 후 사후검사를 실시하여, 두 검사결과의 차이를 살펴보는 방법이다.
(3) 이질집단 사후검사 설계
X O O
1) 2개의 집단을 실험대상으로 하되 하나의 집단에만 실험처치를 가하고, 다른 집단은 그대로 두었다가, 이들 두 집단에 똑같은 사후검사를 실시한 후 그 검사결과를 서로 비교하는 방법이다.
2) 여기서 유의할 것은 두 개의 피험자 집단을 무선으로 나누지 않고 이미 존재하는 두 개의 집단을 대상으로 한다는 점이다.
(4) 이질통제집단 전후검사 설계
O1 X O2 O1 O2
1) 절차
① 자연적으로 형성되어 있는 두 개의 집단을 실험집단과 통제집단으로 선정한다.
② 두 집단에 사전검사를 실시한 후, 실험집단에만 실험처치를 한다.
③ 두 집단에 사후검사를 실시하여 사전검사와의 차이를 비교한다.
2) 특징
① 실험집단과 통제집단이 있지만 두 집단이 실험을 위하여 무선으로 표본된 것은 아니다.
② 대개는 학교나 학급과 같이 기존의 집단을 자연상태 그대로 유지한 채, 실험집단과 통제집단으로 잡아서 연구하는 것으로, 현장교육연구에 많이 사용된다.
교육연구 16 가설의 설정과 검증
1. 가설의 의미
1) 가설이란 실험연구에 있어서 변인들간의 관계에 대해 잠정적으로 내리는 결론이다.
2) 그러므로 가설은 두 개 혹은 그 이상의 변인들 간의 관계로 진술되어야 한다.
2. 가설의 종류
1) 영가설
① 실험연구는 독립변인이 종속변인에 영향을 미친다는 전제하에서 출발한다.
② 그러나 검사치들 사이에 아무런 차이도 나타나지 않거나, 연구되는 변인들간에는 아무런 관계도 나타나지 않을 것이라고 진술하는 것이 영가설이다.
③ 연구를 시작할 때는 이러한 가정이 틀리기를 마음속에서 바라고 있으므로, 영가설은 기각될 것을 기대하고 수립되는 가설이다. 즉 실험결과 틀리기를 바라고 마음속에 수립하는 것이 영가설이다.
2) 대립가설(통제가설)
① 영가설에 상대적으로 대립시켜 설정하는 것으로, 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나, 주장하는 내용이 바로 대립가설이다.
② 즉, 연구를 시작할 때 연구자가 내리고 있는 잠정적인 결론이 바로 대립가설이다.
TR point 영가설과 대립가설의 예- 능력이 낮은 학생이 어느 반에 편성되느냐에 따라 열등감의 정도가 다를 것이라는 가설 하에 연구를 실시할 경우 1. 영가설 : “우수반에 편성된 능력이 낮은 학생들과 무선 배치된 학급에 편성된 능력이 낮은 학생들에게서 측정한 열등감에 아무런 차이가 없을 것이다.” 2. 대립가설 : “우수반에 편성된 능력이 낮은 학생들에게서 측정된 열등감은 무선 배치한 학급에 편성된 능력이 낮은 학생에게서 측정된 열등감보다 의의있게 높게 나타날 것이다.”
3. 가설 검증에서의 오류
(1) 제1종 오류 혹은 α
1) 영가설이 진(眞)인데도 이를 위(僞)로 보고 기각하여 생기는 오류이다.
2) 즉, 연구결과 변인들간의 관계가 입증되지 않았는데도 관계가 있는 것으로 파악하는 것이다.
3) 유의도 수준 또는 유의도치라고도 하며, 일반적으로 0.05(5%) 혹은 0.01(1%)로 설정한다.
(2) 제2종 오류 혹은 β
1) 영가설이 기각되었는데도 이를 수용하여 생기는 오류이다.
2) 다시 말해서 통계치 사이에 차이가 발생했는데도 영가설을 기각하지 않고 수용하여 차이가 없다고 판단하는 경우이다.
TR point 영가설의 수인과 기각 1. 영가설의 수인(수용) 1) 영가설을 수인한다는 것은 영가설이 옳다고 받아들인다는 것을 의미하므로 검사치들 사이에 차이가 없다고 결론을 내리는 것이다. 2) 즉, 실험처치가 아무런 영향을 주지 못했다는 것을 의미한다. 2. 영가설의 기각 1) 영가설을 기각한다는 것을 영가설이 위(僞), 즉 틀렸다는 것이므로 검차치에 차이가 있다는 것을 의미한다. 2) 즉, 실험처치가 종속변수에 영향을 미쳤다는 것을 나타낸다.
4. 영가설의 검증
(1) 영가설의 검증방법
1) 영가설은 집단간 또는 연구의 전후간 검사치의 차이가 없다는 가설이므로, 이를 검증하기 위해서는 검사치의 차이를 가지고 판단한다.
2) 이는 유의도 수준을 얼마로 설정하느냐에 따라 달라진다.
(2) 유의도 수준에 따른 영가설 검증
1) 유의도 수준이 0.05일 경우
① 영가설의 기각: 두 평균치의 평균치의 차이가 중심이 0이고 좌우대칭인 정상분포곡선에서 좌우로 0.025범위를 벗어나게 되면 영가설은 기각된다.(아래 그림의 B와 C부분)
② 영가설의 수용: 두 평균치의 차이가 좌우 0.025범위 내에 들면 영가설이 수용된다.(그림의 A 부분)
2) 유의도 수준이 0.01일 경우
① 영가설의 기각: 두 평균치의 차이가 정상분포곡선에서 좌우로 0.005의 범위를 벗어나게 되면 영가설을 기각된다.
② 영가설의 수용: 두 평균치의 차이가 좌우로 0.005이내에 들면 영가설이 수용된다.
교육연구 17 메타분석과 델파이 방법
1. 메타분석
(1) 메타분석의 의미
1) 메타분석이란 이미 이루어져 있는 많은 수의 개별연구들을 분석하여 통합하고자 하는 의도로 이루어지는 방법이다.
2) 예를 들어 교수방법이 학업성취에 미치는 영향에 대한 개별연구들이 각자의 독특한 방법과 기준으로 시행되었을 경우 이러한 연구결과들을 분석하여 통합하고자 하는 것이 메타분석이다.
(2) 메타분석의 특징
1) 메타분석은 수많은 연구들의 결과들을 함축성있게 통합하여 의미를 추출하기 위해 계량적․통계적 방법을 사용한다.
2) 메타분석은 단편적인 결과들로부터 보편적이고 일반적인 결론을 도촐해 내려는 데에 목적이 있다.
(3) 메타분석을 요하는 상황
1) 단일주제의 연구에 두 개의 상반된 결론이나 논쟁이 야기되어, 보다 신뢰롭고 타당한 대결론을 내려야 할 필요가 있을 때
2) 현장에서 원자료를 수집할 만한 시간적 여유가 없을 때
3) 각종 학술 정보의 범람 속에서 체계적으로 압축된 지식 또는 정보들을 필요로 할 때
2. 델파이 방법
(1) 델파이 방법의 의미
1) 델파이는 고대 그리스 신화 중 아폴로 신이 미래를 통찰하고 신탁을 하였다는 신전인 델파이(Delphi)를 따라 명명된 것이다.
2) 이는 전문가 집단의 의견과 판단을 추출하고 종합하여 합의점을 찾아내는 방법이다.
(2) 델파이 방법의 특징
1) 델파이 방법이란 일반적으로 면밀하게 계획된 익명의 반복적 질문지 조사를 실시하여,
2) 조사 참가자들이 직접 한 곳에 모여 논쟁을 하지 않고도 집단성원의 합의를 유도해 내고자 하는 조사방법이다.
(3) 델파이 방법의 용도
: 이는 해결하고자 하는 문제에 대한 전문가 집단의 아이디어를 신속하고도 효율적으로 수집하기 위한 방법으로, 교육에 있어서의 미래예측, 교육과정 계획, 예산의 우선 순위 결정, 교육정책 수립 등에 이용되고 있다.
(4) 델파이 방법의 실행
1) 델파이 방법은 일반적으로 동일 대상자에게 3-4회를 계속하여 익명이 보장되는 질문지를 보내 실시하는데, 각 질문지는 전문가(개별응답자)로부터 나온 정보와 함께 배부된다.
2) 각각의 연속적인 질문은 전회의 질문결과와 함께 주어지므로, 질문의 횟수가 거듭될수록 예측이 서로 접근하게 되어 결론을 도출해 낸다.
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실험 설계
실험설계
제1절 실험설계의 의의
과학적 문제해결을 위해서는 특정한 사회현상이 야기된 원인과 그 결과 사이의 관계를 정확이 밝혀내야만 현상에 대한 근본적 이해와 올바른 의사결정을 할 수 있게 된다. 이러한 인과관계의 규명을 위해 주로 사용되는 방법이 실험설계(experimental design)이다. 즉 실험설계는 현상들간의 원인과 결과를 구분하고 그들간의 상호관계에 대해 보다 정확한 이해와 예측을 위한 정보를 얻기 위하여 실시된다.
1. 실험설계의 개념 : 복잡한 사회현상 중에서 연구목적상 관심이 있는 요소(변수)들만을 선별하여 그들간의 인과관계를 집중적으로 관찰 · 분석하는 방법이다. 즉 엄격하게 상황을 통제한 상태에서 원인변수(독립변수)를 의도적으로 조작함으로써 나타나는 결과변수(종속변수)의 변화를 관찰하는 방법을 말한다. 실험설계는 외생변수의 영향을 통제하기가 용이하고, 변수들간의 명확한 인과관계 검증이 가능한 반면, 조사상의 복잡성 및 실험 상황의 인위성으로 인한 일반화의 한계 등이 단점으로 지적된다.
2. 실험설계의 기본조건 : 변수들간의 인과관계를 규명하기 위한 가장 과학적인 조사방법이라 할 수 있는데, 완벽한 실험을 위해서는 다음과 같은 세 가지 조건들이 충족되어야 한다.
(1) 독립변수의 조작 : 연구자는 관찰하고자 하는 현상이 일어나는 조건을 인위적으로 조작(manipulation)함으로써 연구에 보다 적합한 현상을 선별하여 관찰할 수 있다. 즉 인위적으로 독립변수의 종류 및 변화의 강도를 조절하여 실험대상에 가함으로써 독립변수의 변화가 종속변수에 미치는 영향을 관찰하게 된다.
(2) 외생변수의 통제 : 외생변수란 독립변수 이외에 결과변수에 영향을 미칠 수 있는 모든 변수로서, 이러한 외생변수의 영향을 제거하지 못하면 실험변수와 결과변수의 사이의 인과관계를 정확히 파악하는 데 문제가 생기게 된다. 따라서 독립변수만의 순수한 영향력을 조사하기 위해서는 외생변수가 통제되어야 한다. 따라서 과학적이고 정밀한 조사방법이 되기 위해서는 이러한 외생변수의 영향을 체계적으로 방지 또는 제거할 수 있도록 실험이 설계되어야 한다.
(3) 실험대상의 무작위화 : 변수들간의 인과관계를 연구한 실험결과가 일반화되기 위해서는 실험대상들이 무작위적으로 추출되어져야 한다. 실험대상의 무작위화(randomization)란, 전체집단에서 각 대상들이 실험대상으로 선택될 확률이 모두 동일하도록 하는 것을 말한다.
3. 실험설계의 기본모형 : 변수는 실험설계에서 연구목적이나 내용에 따라서 독립변수, 종속변수, 외생변수(통제변수)로 나누어질 수 있다. 독립변수는 연구자에 의하여 조작되는 변수로서 관찰하고자 하는 현상의 원인이 되는 변수이며, 종속변수는 독립변수의 영향을 받아 변화하는 변수를 말한다. 그러나 실험설계에서는 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 모든 변수를 다 고려하는 것은 아니고, 특히 관심이 있는 변수들만을 선택하여 고려하게 된다. 이는 특정한 변수의 효과만을 파악하기 위한 목적도 있지만, 변수의 수를 줄임으로써 설계상의 복잡성을 줄이려는 목적도 있다.
제2절 실험설계의 타당성
타당성(validity)이란 측정하고자 하는 바를 정확히 축정했는가에 대한 개념이다. 따라서 실험설계의 타당성이란 주어진 실험설계를 통해 해당 가설이나 연구문제를 얼마나 정확하게 검증할 수 있는 가를 말하는 것으로, 실험과정에서 외생변수들의 영향이 통제되어 변수간의 관계가 정확히 검증되고 또한 실험결과가 일반화 될 수 있을 때 그 실험설계는 타당성이 있다고 할 수 있다.
1. 내적타당성과 외적타당성 : 이 두 가지 타당성을 모두 높게 확보하는 것이 바람직하다, 내적타당성과 외적타당성은 서로 상충된 면을 지니고 있다. 즉, 내적타당성을 높이기 위해서는 외적타당성을 어느 정도 희생해야 하는 경우가 생기는 것이다.
(1) 내적타당성(internal validity) : 측정된 결과가 과연 실험변수의 변화 때문에 일어난 것인가에 관한 문제이다. 만약 독립변수 이외의 다른 외생변수들이 종속변수의 변화에 의미 있는 영향을 미쳤다면, 이 실험은 내적타당성이 높다고 할 수 없을 것이다. 내적타당성을 높이려면 가능한 한 순수한 독립변수에 의한 효과만을 정확히 추출해 낼 수 있는 실험설계가 필요할 것이다.
(2) 외적타당성(external validity) : 실험결과의 일반화에 관련된 문제로서, 결과의 적용대상, 시점, 상황의 확장과 관련된 것이다. 만약 내적타당성을 높이기 위해서 실험조건을 엄격히 통제한다면 실험상황이 현실과 동떨어질 수 있기 때문에 그 실험결과를 현실적인 상황에서 일반화시키는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 외적타당성을 높이기 위해서는 최대한 현실과 맞는 조건에서 실험이 이루어져야 한다.
2. 타당성의 저해 요인 : 외생변수
(1) 우연적 사건(history) : 연구자의 의도와는 관계없이 어떤 사건이 우발적으로 발생하여 이로 이해 종속변수에 영향을 미치게 되는 경우이다. 종속변수인 독립변수에 의한 영향과 외생변수인 우연적 사건에 의한 영향이 혼합되어 있으므로 실험의 내적타당성을 해치게 된다.(예, 신용카드 오남용으로 소비자의 반응에 영향을 미칠 수 있음)
(2) 성숙효과(maturation effect) : 실험기간 중에 실험집단의 육체적 · 심리적 특성이 자연적으로 변화함으로써 종속변수에 영향을 미칠 수 있다. (예, 어린이용 영양제가 성장에 어떠한 영향을 미치는지를 보기 위한 실험을 한다고 하자. 1년 동안 어린이들에게 이 영양제를 복용시킨 후에 성장한 정도를 측정하였을 때, 그 성장에는 영양제의 효과뿐만 아니라 자연성장이라는 성숙효과가 포함되어 있다. 이때 자연성장이라는 요인은 영양제의 효능과 어린이의 성장 사이의 인과관계를 왜곡할 수 있는 외생변수가 되는 것이다.)
(3) 시험효과(testing effect) : 측정이 반복됨으로써 얻어지는 학습효과로 인해 실험대상자의 반응에 영향을 미치는 경우를 말하는 것으로, 주시험효과(main testing effect)와 상호작용시험효과(interaction testing effect)로 나누어진다. 주시험효과는 독립변수와 관계없이 동일한 측정을 반복하게 됨으로써 생기는 현상으로, 첫번째 측정으로 인한 학습효과가 두번째 측정에 영향을 주는 경우를 말한다. 상호작용시험효과는 독립변수의 조작을 가하기 전에 실시한 측정이 독립변수 자체에 영향을 미치게 되어 일어나는 현상이다. 독립변수에 영향을 미친다는 것은 사전측정을 하지 않은 경우보다 독립변수의 효과가 강하게 작용할 수 있다는 것이다.(예, 광고가 인지도에 미치는 영향을 측정하는 경우, 광고를 노출시키기 전에 해당상품에 대한 인지도를 측정하게 되면 나중에 그 광고에 노출될 때 보다 주의를 기울이게 되어 광고의 효과가 더욱 커질 수 있다.) 주시험효과는 독립변수 이외의 요인에 의해 종속변수가 영향을 받기 때문에 내적타당성을 해치게 되는 반면에, 상호작용시험효과는 실험집단과 모집단간의 독립변수에 대한 반응의 차이를 유발하므로 실험결과를 모집단에 적용하여 일반화시키는 데 한계가 생겨 외적타당성을 저해하게 된다.
(4) 측정수단의 변화(instrumentation) : 측정자나 측정방법이 달라지는 경우에도 측정결과에 영향을 미칠 수 있다. (예, 면접원 또는 면접원의 화술이나 태도, 측정기술 등이 달라지게 되면, 측정결과에는 상당한 차이가 있을 수 있다.)
(5) 통계적 회귀(statistical regression) : 실험대상으로 선정된 집단이 잘못 선정되어 측정하고자 하는 종속변수의 수준에 있어서 아주 낮거나 아주 높은 상태에 있다면, 독립변수를 가한 후에 측정결과가 독립변수의 영향을 정확히 반영하지 못하여 외적타당성을 저해할 수 있다.(예, 양궁선수들의 정확도를 조사한 뒤, 특별훈련을 실시하고 나서, 다시 정확도를 조사한 경우, 양궁선수가 사전측정에서는 바람의 영향으로 부진한 성적을 보였으나, 사후측정에서는 정상적인 성적을 보였다면, 이것이 특별훈련에 의한 효과라고 볼 수 있을까?)
(6) 표본의 편중(selection bias) : 독립변수의 조작을 가한 후에 두 집단의 종속변수의 수준을 측정해 본 결과 차이가 발견된 경우, 그 차이는 독립변수의 영향에 의한 차이일 수도 있으나 어떤 경우에는 독립변수의 조작을 가하기 전에 처음부터 두 집단이 이질적이었기 때문에 차이가 발생할 수도 있다.(예, 인터넷 쇼핑몰의 안전성에 대한 소비자들의 의식을 측정하기 위한 실험에서 실험집단을 인터넷 쇼핑몰 가입자로 구성한 경우와, 비가입자로 구성한 경우에는 상이한 결과가 나타날 수 있다.
(7) 실험대상의 소멸(mortality) : 실험대상으로 선정되었던 실험대상이 실험기간 중에 실험대상에서 이탈하게 됨으로써 독립변수의 효과가 왜곡될 수 있다. 즉 사전측정을 한 실험대상들이 독립변수를 가한 후 사후측정을 하기 저에 실험대상에서 제외된 경우 실험의 결과가 달라질 수 있다.
(8) 인과방향의 모호성(causal time – order) : 실험을 할 때 모든 가능한 외생변수가 통제되었다 할지라도 변수들 중 어느 것이 원인고 어느 것이 결과인지 모를 경우가 발생할 수 있다. (예, 월급이 올랐기 때문에 일을 열심히 하는지 또는 일을 열심히 했기 때문에 월급이 올랐는지가 명확하지 않으며, 기업의 경우 광고를 많이 해서 매출액이 증대되었는지 또는 매출액이 증대되어서 광고비가 증액이 되었는지 확실하지 않은 경우가 많다.)
(9) 실험변수의 확산 또는 모방(diffusion or imitation of treatments) : 실험변수가 정보적인 내용을 포함하는 특성을 가지고 있으며, 많은 실험집단간에 서로 의사소통이 가능한 경우, 응답자들은 다른 실험집단 또는 통제집단으로부터 사전에 정보를 얻을 수 있다. (예, 실험집단의 구성원이 통제집단 구성원에게 독립변수인 정보의 내용을 미리 알려준다면, 통제집단은 이러한 정보의 영향을 받게 되어 진정한 통제집단의 역할을 하지 못한다는 것이다.)
(10) 실험변수의 효과를 상쇄하는 보상(compensation) : 실제로 실험을 하는 경우에 있어서, 통제 집단으로 분류되어 손해가 발생하는 경우가 있다. 이 경우에 그러한 손해에 대한 보상을 다른 방법으로 주게 되어 순수한 통제집단으로서의 효과를 잃게 되는 경우가 있다.(예. 병원에서 특정 약에 대한 효과를 실험하는 경우에, 통제집단이 된 환자들은 치료의 혜택을 받지 못하는 경우가 있을 수 있다. 이 경우에 병원에서는 통제집단의 활자들에게 독립변수와 관련된 치료를 하지 못하는 것에 대해 미안함을 느껴 이에 대한 보상으로 특별히 다른 보호를 하는 경우가 있다.)
(11) 실험목적에 대한 예상(demand artifact) : 실험대상들이 실험과정에서 실험의 목적을 파악하고 조사자가 의도하는 방향으로 행동하는 것을 말한다. (예, 기업의 사회사업 활동이 기업의 이미지 제고에 어느 정도 효과가 있는지를 조사하는 과정에서, 조사자가 특정 기업명을 언급하게 되면, 실험 대상은 실제 본인이 생각하고 있는 기업 이미지보다 의도적으로 이 기업에 대한 이미지를 높게 평가할 가능성이 있다.)
(12) 보상적인 대항(rivalry) 혹은 사기저하(demoralization) : 통제집단에 속하게 되어 독립변수에 노출되지 않은 실험대상들의 경우에 실험집단과의 경쟁의식에서 열심히 노력해서 그에 대한 보충을 하려는 경우가 있다.(예, 실험집단에게 새로운 체력훈련 프로그램을 독립변수로 가하는 경우, 이에 노출되지 않은 통제 집단의 구성원들은 특별한 취급을 받는 실험집단에 대항하기 위해 보다 열심히 자기 나름의 체력훈련을 하는 경우가 있을 수 있다. 이를 보상적 대항이라 하며, 이러한 상황이 발생하면 순수한 독립변수의 효과를 측정하는 데 어려움이 발생한다.
3. 외생변수의 통제방법 : 실험설계를 통해 변수간의 인과관계를 검증하고 타당성을 확보하기 위해서는 어떠한 외생변수가 종속변수에 영향을 미칠 가능성이 있는지를 파악하고, 이를 통제 또는 제거할 수 있어야 한다. 외생변수를 통제하기 위한 방안은 다음과 같다.
(1) 제거 : 외생변수가 될 가능성이 있는 변수를 제거하여 외생변수의 영향이 실험상황에 개입하지 않도록 하는 방법이다.(예, 강의방식에 따른 학생들의 학습태도의 차이를 알아보고자 하는 경우, 군복무경험에 따라 학습태도가 달라질 수 있다고 판단되면, 사전 조사를 통하여 군복무경험자를 실험대상에서 제외한다.)
(2) 균형화 : 실험집단과 통제집단의 동질성을 확보하기 위한 방법이다. 외생변수로 작용할 수 있는 요인들을 알고 있을 경우, 독립변수를 가하는 실험집단과 독립변수를 가하지 않는 통제집단을 선정할 때 해당 외생변수의 영향을 동일하게 받을 수 있도록 하여 균형을 맞춰주는 방법이다.
(3) 상쇄 : 하나의 실험집단에 두 개 이상의 실험변수가 가해질 때 사용하는 방법이다.(예, 두 가지 정책대안에 대한 사람들의 선호도를 조사하고자 하는 경우 두 가지 정책대안의 제시 순서나 조사지역에 따라 정책대안에 대한 선호도게 차이가 발생 할 수 있다고 판단되면, 제시 순서를 달리하거나 지역을 바꾸어서 재실험 하는 경우가 이에 해당한다.)
(4) 무작위화 : 외생변수들을 제거하기 위한 다양한 노력을 기울였다고 하여도 여전히 오류의 가능성이 존재하는 것이 현실이다. 더욱이 어떠한 외생변수들이 작용할지 모르는 경우에는 실험집단과 통제집단을 조사대상 모집단에서 무작위 추출함으로써 연구자가 조작하는 독립변수 이외의 모든 변수들에 대한 영향력을 동일하게 하여, 동질적인 집단으로 만들어 준다.
제3절 실험설계의 종류
변수들간의 인과관계를 조사하기 위해서는 연구목적이나 측정대상, 조사상황 등을 종합적으로 고려하여 이에 맞는 실험설계방법을 선택하여야 한다.
1. 사전실험설계(pre-experimental design) : 사전실험설계는 독립변수를 조작하기 어렵고 실험대상을 무작위화 할 수 없는 등 실험적 통제가 거의 불가능하기 때문에 인과관계를 규명하는 데는 취약한 방법이다. 따라서 가설의 검증보다는 순수실험설계를 하기 전에 문제의 도출을 위하여 시험적으로 실시하는 탐색조사의 성격을 지닐 때가 많다.
(1) 단일집단 사후측정설계(one group posttest-only design) : 단일사례연구(One-shot case study)라고도 하며, 연구자가 임의로 선정한 단일집단을 대상으로 독립변수를 조작하여 이에 노출시키고, 사후적으로 결과를 축정하는 실험설계이다.(예, 선거 기간 중 임의로 조사대상자를 선정하여 후보자 TV연설을 시청하도록 한 후, 투표의사에 변화가 있는지를 측정하는 경우가 이에 해당한다.)
(2) 단일집단 사전사후 측정설계(one group pretest-posttest design) : 독립변수의 조작이 가해지기 전에 종속변수에 대한 사전측정을 하고, 독립변수의 조작이 이루어진 뒤에 종속변수의 수준을 다시 측정하여 두 결과의 차이로 독립변수의 효과를 측정하게 되는 실험설계이다.(예, 후보자 연설을 보여주기 전에 투표의사를 측정하고, 방송을 보여 준 후에 다시 투표의사를 측정하여 그 차이로써 방송의 효과를 측정하는 경우)
(3) 집단비교설계(static-group comparison) : 두 집단 사후측정방법으로서, 독립변수를 가하는 실험집단(experimental group : EG)과 독립변수를 가하지 않은 통제집단(control group : CG)으로 구분하여 두 집단을 비교하는 실험설계이다.(예, 독립변수를 후보자 연설 방송이라고 할 때, 실험집단은 방송을 시청하게 한 후 측정을 하고, 통제집단은 방송을 시청하지 않은 상태에서 측정을 하여 방송에 의한 투표의사 제고 효과를 두 집단의 측정치의 차이로 얻게 된다.)
2. 순수실험설계(true experimental design) : 순수실험설계의 가장 큰 특징은 실험대상을 선정할 때 무작위화를 거친다는 것이다. 또한 독립변수의 조작, 측정의 시기 및 측정대상에 대한 통제 등이 연구자의 의도에 따라 가능한 실험설계로서 외생변수의 영향을 효율적으로 제거할 수 있는 설계방법이다.
(1) 통제집단 사전사후 측정설계(pretest-posttest control group design) : 실험대상을 무작위적으로 두 집단으로 할당하여, 실험집단에는 독립변수의 노출 전 · 후에 각각 종속변수를 측정하고, 통제집단에는 독립변수를 가하지 않은 채 종속변수를 두 번 측정하는 방법이다. 독립변수의 효과는 실험집단과 통제집단의 사전측정치와 사후측정치 사이의 차이를 계산하고 실험집단의 차이에서 통제집단의 차이를 계산하면 순수한 독립변수에 의한 실험효과를 구할 수 있다. 이 경우는 두 집단의무작위화를 통하여 외생변수의 영향이 두 집단에 동일하게 작용할 것이라는 가정하에서 이루어지기 때문에 대부분의 외생변수는 통제가 가능하다.
(2) 통제집단 사후측정설계 : 통제집단 사전사후측정설계에서 사전측정을 하지 않은 형태이다. 사전측정을 하지 않음으로써 모두가 외생변수의 영향을 동일하게 받는 다는 것을 가정할 수 있다. 사전측정을 하지 않기 때문에 시험효과 등 외생변수의 개입을 방지할 수 있는 반면, 실험대상들의 반응에 있어서 변화과정을 파악할 수 없고, 두 집단의 최초 상태가 동질적임을 보장하기 어렵다는 단점이 있다. 그러나 실제 사회현상에서는 사전측정이 불가능한 경우가 많으며, 상대적으로 적은 수의 실험대상으로도 실험이 가능하고 집단간의 격리도 쉽게 할 수 있다는 점에서 널리 활용되고 있는 실험설계이다.
(3) 솔로몬 4집단 설계(Solomon four-group design) : 통제집단 사전사후측정설계와 통제집단 사후측정설계를 합친 형태로서, 가능한 모든 외생변수를 통제하기 위한 설계방법이다. 우선 A,B,C,D 네 집단을 무작위로 선정하고, A,B 집단은 사전측정을 하며, C,D 집단은 사전측정을 하지 않는다. 또한 A,C 집단은 독립변수를 가하고, B,D 집단은 통제집단의 성격으로 실험변수를 가하지 않는다. 이 설계방법은 다른 설계 방법에서는 불가능한 각종 외생변수의 영향을 완벽히 분리해 낼 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다. 특히, 통제집단 사전 사후 측정설계에서 문제가 되는 상호작용 효과와 기타 외생변수의 효과를 분리해 낼 수 있다.
3. 유사실험설계(Quasi-experimental design) : 유사실험설계는 실험실 상황이 아닌 실제 상황에서 독립변수를 조작하여 연구하는 설계를 말하는 것으로, 현장 실험설계(field experimental design)라고도 한다. 유사실험설계의 장 · 단점은 다음과 같다. 우선 장점으로는, 첫째, 실제 상황에서 이루어지므로 다른 상황에 대한 일반화 가능성(외적타당성)이 높다. 둘째. 일상생활과 동일한 상황에서 수행되므로 이론검증 및 현실 문제해결에 유용하며, 복잡한 사회적 · 심리적 영향과 과정변화 연구에 적절하다. 단점으로는 첫째, 현장상황에서는 대상의 무작위화와 독립변수의 조작화가 어려운 경우가 많다. 둘째, 실제 상황에서의 실험이므로 독립변수의 효과와 외생변수의 효과를 분리해서 파악하기 힘들다. 셋째, 측정과 외생변수의 통제가 어려우므로 연구결과의 정밀도가 떨어진다. 따라서 유시실험설계는 순수실험설계보다 현실성 · 일반화 능력은 좋으나, 통제력이 훨씬 약하기 때문에 인과관계의 명확한 규명은 다소 뒤떨어진다.
(1) 비동질 통제집단 설계(nonequivalent control group design) : 실험대상을 실험집단, 통제집단으로 나눌 수 있으나, 무작위화를 통한 동질화가 이루어지지 않은 경우를 말하는 것으로, 외생변수의 영향이 순수실험설계보다 크고 이를 통제하기도 어렵다. 이러한 유형은 다시 측정의 성격 및 회수, 집단구분, 실험변수의 특성에 따라 다음과 같이 다섯 가지 모델로 나눌 수 있다.
① 비동질 통제집단 사전사후측정설계(nonequivalent control group design with pretest-posttest) : 사회과학에서 가장 빈번히 사용되는 유사실험방법으로, 일반적으로 더 바람직한 다른 조사설계방법이 존재하지 않는다고 판단될 때는 이 방법을 사용하는 것이 무난하다. 독립변수의 효과는 실험집단과 통제집단의 사전측정치와 사후측정치 사이의 차이를 계산하고 실험집단의 차이에서 통제집단의 차이를 계산하면 순수한 실험효과를 구할 수 있다. 이 방법은 실험 조건상 조사대상을 실험집단과 통제집단으로 나눌 수 있으나, 실험자가 무작위적으로 대상자를 배정할 수 없는 경우에 행하여지는 실험설계이다.
② 비동질 통제집단 유사사전측정설계(nonequivalent control group design with proxy measures) : 사전 조사가 불가능한 경우에 주로 사용되는 방법이다.(예, 영어를 전혀 모르는 아동들에게 영어를 가르치기 위한 영어교육 프로그램의 효과를 측정한다고 하자. 이 경우 측정대상이 되는 아동들이 영어를 전혀 모르므로 사전조사를 할 수가 없다. 따라서 사전조사 대신에 아동들의 언어 적성검사를 실시하여 이를 사전조사의 측정값으로 사용하고, 독립변수 노출 후의 영어성적을 측정하여 두 집단의 성적 차이를 영어교육 프로그램의 효과로 간주하려는 실험설계이다.)
③ 비동질 통제집단 사전사후분리설계(nonequivalent control group design with separate – posttest sample) : 사전측정이 사후측정에 영향을 미치는 경우, 즉 주시험 효과가 확실하게 나타나리라고 예상되는 경우에 사용하는 방법이다.(예, 달걀 세우기 등과 같이 문제 해결의 실마리를 한 번 인지하게 되면 나중에는 언제라도 달걀을 세울 수 있게 되는 것 같이, 사전 · 사후측정간에 시간의 간격을 두는 것으로는 그 영향을 제거하기 힘들 때 사용한다.)
④ 비동질 통제집단 반복사전측정설계(nonequivalent control group design with pretest measures at more than on time interval) : 사전 측정을 2회 이상 수행함으로써, 두 집단을 사용하는 실험설계에서 내적 타당성을 저해하는 가장 큰 외생변수인 편중성숙효과를 어느 정도까지 배제할 수 있는 실험설계방법이다. 사전측정을 2회 이상 수행함으로써 독립변수가 영향을 미치지 못하고 있을 때의 두 집단의 사전측정의 차이를 비교해 봄으로써 편중성숙효과에 의한 오류가 있는지를 확인할 수 있다. 또한 이 설계는 2회 이상 실시된 사전측정치를 서로 비교함으로써 통계적 회귀효과의 제거가 비교적 용이하다.
⑤ 비동질 통제집단 역실험 사전사후측정설계(reversed-treatment nonequivalent control group design with pretest-posttest) : 서로 반대의 효과를 가진 두 개의 독립변수의 영향력을 알아보기 위한 모델이다. 실험집단에 독립변수를 노출시키고, 통제집단에는 이와 반대의 효과를 노출시켜 측정치를 비교한다.(예, 조직의 민주적 의사결정시스템이 구성원의 만족도에 미치는 영향을 보고자 하는 경우, 실험집단에는 민주적 의사결정시스템을 적용하고, 통제집단에는 권위적 의사 결정시스템을 적용한 후, 두 집단 구성원의 만족도를 비교하여 독립변수의 효과를 파악할 수 있다.)
(2) 동류집단설계(cohort design) : 시간이 경과해도 비슷한 특성을 보이는 실험대상 집단들이 서로 다른 경험으로 인해 차이가 발생할 경우, 이 차이를 통하여 알고자 하는 변수의 효과를 측정하는 방법을 동류집단설계라 한다.(예, 외국인 영어강사에 의한 회화수업이 중학생들의 영어성적에 미치는 영향을 보고자 한다고 하자. 이 때 그 회화수업이 실시되기 이전의 학생들의 영어 성적이 나오 있다고 한다면, 이제 그 회화수업이 실시되고 난 후, 이를 수강한 학생들의 영어성적을 측정함으로써 회화수업의 효과를 파악할 수 있을 것이다.) 이 실험설계의 장점으로는 첫째, 어느 한 동류집단은 이와 유사한 다른 동류집단과 큰 차이가 없다고 가정할 수 있다. 둘째, 특정 동류집단에는 독립변수를 노출시키고, 다른 동류집단에는 독립변수를 노출시키지 않는 등의 조작이 가능하다. 셋째, 측정전후에 독립변수에 노출되거나 도는 노출될 동류집단과 그렇지 않은 동류집단을 비교하기 위해 공식적인 기록을 이용할 수 있다. 그러나, 이 설계는 표본편중에 의한 오차와 우발적 사건에 취약한 단점을 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 수정된 동류집단설계를 할 수 있으며, 독립변수의 노출 정도를 다양하게 변화시킬 수 있느냐의 여부에 따라 다음과 같이 나누어진다.
① 동류집단 분리설계(the cohort design in which treatment partitioning is possible) : 독립변수의 노출 정도를 변화시킬 수 있다는 것은 각 동류집단에 독립변수를 차이가 나게 줄 수 있다는 것으로, 결국 독립변수에 의해서 집단을 분리할 수 있다는 것을 말한다.(예, 외국인에 의한 회화수업이 중학생들의 영어성적에 미치는 영향을 보고자 할 때, 한 집단 내에서 이 수업을 수강한 학생과 그렇지 않은 학생을 구분할 수 있다거나, 또는 오랜 기간 수강한 학생집단과 단기간 수강한 학생집단으로 구분할 수 있다면, 집단내 적응능력의 차이보다는 집단간 적응능력의 차이가 훨씬 큰 것으로 기대할 수 있을 것이다. 즉 이렇게 독립변수의 경험 정도에 따라 대상들을 나누는 것은 동류집단설계의 내적 타당성을 크게 강화시키는 방법이 될 것이다.
② 동류집단 비분리설계(the cohort design in which treatment partitioning is impossible) : 실제로는 독립변수의 노출 정도를 기준으로 대상들을 분리할 수 없는 경우가 많이 있다.이러한 상태에서 내적 타당성을 유지하기 위해 사용할 수 있는 실험설계이다.(예, 외국인 회화수업이 도입되기 이전에 중학교 1학년 학생들의 영어성적과 그들이 2학년이 되었을 때의 성적이 있다고 하자. 이제 작년 중학교 1학년 학생들이 회화수업을 받지 않았을 때의 성적과 이들이 회화수업을 수강하고 난 후 2학년이 되었을 때의 성적의 차이를 독립변수인 회화수업의 효과로 간주한다.)
(3) 단일집단 반복실험설계(equivalent time-series design) : 조사대상을 실험집단과 통제집단으로 나눌 수 없고 독립변수의 효과가 일시적이거나 변화될 가능성이 있을 때 사용하는 방법이다. 이 방법은 다음과 같이 나누어 볼 수 있다. 첫째, 동일한 대상에 대해 일정한 기간을 두고 독립변수를 반복적으로 노출시킨 뒤에 사전사후측정을 되풀이 하는 방법으로, 독립변수 제거설계와 독립변수 반복설계가 있다. 둘째, 독립변수를 노출시키기 전후로 종속변수에 대한 측정을 반복하는 방법으로 나누어 볼 수 있다.
ⅰ. 독립변수 제거설계(removed-treatment design) : 실험집단과 통제집단을 구분할 수 없고, 독립변수의 효과가 일시적이거나 통제집단에 대해 따로 측정하는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 때 사용하는 방법이다.
ⅱ. 독립변수 반복설계(repeated-treatment design) : 독립변수를 제거한 후 재부여하는 방법으로, 표본집단의 수가 적으면서 독립변수의 효과가 일시적으로만 지속되고 독립변수를 반복적으로 노출시키더라도 독립변수의 효과를 방해할 만한 용인이 없다고 생각될 때에 사용할 수 있는 방법이다. 이 설계를 효과적으로 실행하기 위해서는 측정시점간의 시간간격과 독립변수의 노출을 일정하게 하지 말고 무작위적으로 노출함으로써 실험대상자가 측정 · 관찰되고 있다는 사실을 알지 못하게 하는 것이 무엇보다 중요하다.
ⅲ. 시계열설계(time-series experiment) : 독립변수를 노출시키기 전후에 일정한 기간을 두고 정기적으로 몇 차례 종속변수에 대한 측정을 하는 방법이다. (예, 보너스의 지급이 직원들의 업무성광에 미치는 영향을 보고자 할 때, 직원들에게 보너스를 지급하고 지급전과 지급후의 업무성과를 수 차례에 걸쳐 측정하여 그 변화를 계속적으로 추적하는 경우) 여기서 독립변수의 효과가 있는지의 여부를 판단하는 방법은 일정기간 동안의 추세선상에서 독립변수가 도입된 시점을 중심으로 나타난 변화를 관찰하는 것이다. 이 방법은 사전실험설계인 단일집단 사전사후설계가 확장된 것으로, 내적 타당도를 해치는 몇 가지 외생변수들을 통제할 수 있다. 즉 시간의 성숙효과, 학습효과, 회귀효과 등의 통제가 가능하다.
(4) 사후실험설계(ex-post facto research design) : 담배가 건강에 미치는 영향에 대한 연구를 진행한다고 생각해 보자. 인위적으로 실험집단은 담배를 피우게 하고 통제집단은 담배를 피우지 못하게 하여 그 결과를 비교, 분석한 다는 것은 불가능하다. 할 수 있는 방법이라고는 단지 담배를 피우고 있는 사람과 피우지 않는 사람의 현재 건강 상태를 비교해 보는 정도일 것이다. 이처럼 담배라는 독립변수에 대한 조작이 불가능할 뿐만 아니라 건강이라는 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 음주량이나 스트레스 양 등과 같은 외생변수에 대한 통제도 불가능할 때 사용할 수 있는 실험설계방법이 사후실험설계이다. 사후실험설계란 독립변수를 조작할 수 없는 상태 또는 이미 노출된 상태에서 변수들간의 관계를 검증하는 방법이다. 이 설계에서는 독립변수에 대한 조작이 불가능하고 외생변수의 개입 가능성도 매우 크기 때문에 직접 인과관계를 밝힐 수 없으면, 단순히 변수들간의 상관관계 검증만이 가능하다.(사후실험설계가 필요한 상황 : 첫째, 결혼여부, 성별, 나이 등과 같이 변의 특성상 연구자가 통제를 할 수 없는 경우가 많이 발생하게 된다. 둘째, 독립변수에 대한 통제가 윤리적 · 도덕적으로 바람직하지 않은 경우가 있을 수 있다. 셋째, 독립변수를 통제하는 데 많은 비용과 시간이 소요되거나, 또는 기술적으로 곤란한 경우가 있다.
① 사후실험설계의 유형 : 장점은 첫째, 기존의 문헌연구 및 이론고찰을 통하여 얻은 가설을 인위적 상황이 아닌 자연적인 실제 상황에서 검증함으로써 가설의 실제적 가치 및 현실성을 높일 수 있다. 둘째, 일반적으로 광범위한 대상으로부터 자료를 수집하므로 분석 및 해석에 있어서 편파적이거나 근시안적 관점에서 벗어날 수 있다. 셋째, 실험설계와는 달리 한꺼번에 다양한 변수를 고려하여 연구할 수 있으므로 관련 변수들간의 종합적인 관계를 파악할 수 있다. 넷째, 인위적인 실험상황을 고려하지 않으므로 조사의 과정 및 결과가 매우 객관적이며 조사를 위해 투입되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 단점으로는 첫째, 독립변수에 대한 직접적인 조작이 불가능하기 때문에 순수실험설계 비하여 변수들간의 인과관계를 명확히 밝히기 어렵다. 둘째, 무작위적 표본추출은 가능하지만 집단분류나 독립변수의 노출은 무작위로 이루어질 수 없기 때문에 외생변수의 통제가 어렵다. 셋째, 사후 실험설계에서는 현상을 야기시킨 원인을 추적하여 찾아내는 과정을 거치기 때문에 원인과 결과를 뒤집어 해석할 가능성이 있다.
ⅰ. 현장연구(field study) : 연구자가 관심을 가지고 있는 변수들간의 관계를 인위적이 아닌 현실상황에서 체계적으로 관찰하는 연구조사 방법이다. 이는 독립변수를 조작하는 현장실험(field experimentation)과는 근본적으로 다르며, 단지 자연 상태에서 연구대상을 관찰하여 그들의 관계를 규명하는 것으로서, 연구자는 상황에 대한 통제를 전혀 할 수 없게 된다.
ⅱ. 회고연구(retrospective study) : 지금의 특정 현상이 과거의 어떤 요소의 영향으로 인하여 발생하였는가를 찾아내는 연구이다. 특정 태도의 형성에 대한 이유, 특정 상품의 구매 이유, 특정 질병의 발생원인 등을 알아내는 연구들은 모두 회고연구에 속한다고 할 수 있다. 회고연구는 현재 일어난 사건이나 현상에 대한 원인을 과거에서 찾아내기 위해 거꾸로 추적하는 특성을 가지기 때문에, 원인변수를 실험대상에 가한 후에 그 결과를 분석하는 실험설계와는 근본적인 차이가 있다.
ⅲ. 전망연구(prospective study) : 회고연구의 반대개념이라고 할 수 있다. 어떤 결과의 원인이라고 생각되어질 수 있는 변수들을 파악하고 일정시간이 경과한 후에 과연 예상하였던 결과가 발생하는지를 조사하는 연구이다.
ⅳ. 기술연구(descriptive study) : 있는 그대로의 현상을 기술하는 데 그 목적이 있다.(예, 남자가 여자보다 공포영화를 좋아하는 가에 대한 연구는 기술연구적 성격의 연구가 될 것이다. 왜냐하면 여기서 성별 그 자체가 공포영화의 선호 원인은 아니기 때문이다.
② 사후실험설계의 보완방법 ; 사후실험설계로 인과관계의 존재에 대한 확실한 결론을 내리기에는 많은 무리가 따른다. 이러한 약점을 보완하기 위한 최선의 방법은 여러 개의 가설을 검증해 보는 것이다. (예, 지능수준이 소득에 어떠한 영향을 미치는가를 보기 위해서는 소득의 차이에 영향을 미칠 수 있을 것으로 보이는 다른 변수들도 고려하여야 한다. 여러 가지 가설들을 검증하고 비교하여 봄으로써 처음의 한 가지 가설검증으로 결론을 도출할 때 발생할 수 있는 약한 설득력을 보완해 나갈 수 있다.)
감사합니다.
교육통계 : 실험설계 (준실험설계, 진실험설계)
준실험설계
진실험설계
1. 준실험설계
준실험설계란 진실험의 조건을 충족하지 못하는 설계이다. 이 설계의 특징은 실험설계에서 피험자를 무선적으로 할당하지 않는 설계이다. 그러므로 준실험설계는 실험에서 중요한 내적 타당도 저해요인을 통제하지 못하는 설계 방법이다. 무선적 할당을 하지 못할 경우, 즉 자연 상태의 피험자로 구성된 집단을 대상으로 실험을 하기 때문에 유사실험설계 또는 약한 실험설계라고 한다. 준실험설계는 단일집단을 사용하기도 하고, 두 집단 또는 그 이상의 집단을 사용할 수 있다. 준실험설계는 연구자가 관심을 가지고 있는 처치변수 이외의 변수들을 통제하지 못하게 되어, 실험결과의 처치효과를 강력하게 주장하기 어렵다. 그럼에도 불구하고 인간을 연구대상으로 실험을 할 경우 윤리적인 면과 무선 표집이나 배치가 불가능하기 때문에 이 실험설계방법이 널리 사용되고 있다. 일반적으로 사용되는 준실험설계방법에서 단일집단을 사용한 일회 사례연구, 단일집단 사전사후검사설계, 시계열설계 등이 있으며, 두 집단 이상을 사용하는 정적집단설계, 요인설계 등이 있다.
2. 진실험설계
진실험은 매우 엄격하고 강력한 실험설계로서, 피험자를 실험 집단과 통제 집단에 무선적으로 배치하여 처치의 효과를 밝히는 실험이다. 처치의 효과는 실험변수를 변화시키거나 조작하여 종속변수를 관찰하거나 측정하면 밝혀질 수 있다. 진실험은 실험 대상의 무선적인 할당, 실험변수의 조작, 그리고 외생변수의 통제 등 세 가지 조건이 충족되어야 한다. 특히 종속변수에 대한 외생변수의 영향을 제거하거나 통제하지 못하게 되면 실험변수와 종속변수 사이의 인과관계를 정확하게 파악하지 못하게 되고, 실험의 내적 타당도가 문제가 된다.
진실험에서 내적 타당도를 저해하는 요인으로 Campbell과 Stanley는 8개의 요인을 제시하였으며, 이후 Campbell과 Cook이 4가지를 덧붙였다. 즉, 역사성, 성숙, 검사, 도구의 사용, 통계적 회귀, 서로 다른 피험자의 선발, 피험자 탈락, 피험자의 선발과 상호작용, 실험처치의 확산, 통제집단의 경쟁적인 보상의식, 처치의 보상적 동등화, 통제집단의 사기저하 등 12가지이다. 다음으로 진실험에서 중요한 것은 실험대상의 무선화이다. 진실험의 조건에서 무선화란 실험대상을 무선적으로 추출하고 할당하는 것을 의미하여, 이는 곧 실험결과를 전체 모집단에 일반화할 수는 있는 정도를 의미한다. 이를 외적 타당도라고 하기도 한다.
외적 타당도는 크게 전집 타당도와 생태학적 타당도로 구분할 수 있다. 전집 타당도란 실험대상보다 더 큰 집단으로 실험효과가 일반화될 수 있는 정도를 말하며, 생태학적 타당도란 실험의 결과가 다른 환경조건에서 어느 정도 일반화될 수 있는가를 말한다. 끝으로 실험변수를 조작한다는 것은 연구자가 인위적으로 실험의 효과가 드러날 수 있도록 변수를 변화시키는 것을 의미한다. 즉, 실험변수의 변화와 강도를 의도적으로 조절하여 종속변수에 영향을 주도록 한다.
실험설계의 종류
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실험설계의 종류
– 실험설계에서는 독립변수를 처리변수와 분류변수로 구분하며, 처리변수는 실험자의 조작이 가능한 독립변수, 분류변수는
실험을 실시하기 전에 독립변수의 값이 이미 결정되어 버리거나, 실험과정과는 무관하게 독립변수의 수준이 결정되는 변수를
말한다.
– 처리변수나 분류변수를 포함한 모든 독립변수를 통계적 실험설계에서는 인자(factor)라고 한다.
– 블록이란 비슷한 성질을 갖는 연구대상을 모아 놓은 그룹을 의미한다.
– 어떤 인자의 모든 수준이 다른 인자의 모든 수준과 결합하는 경우, 그 인자는 크로스되었다고 말한다.
– 만일 어떤 인자가 다른 인자의 모든 수준과 결합되어 있지 않다면, 두 인자는 지분(nested)되어 있다고 말한다.
1. 완전무작위 실험설계(CRD, Completely Randomized Design)
– 통계적 실험설계의 가장 단순한 형태
– 무작위 원칙은 연구자가 알지 못하는 혼란변수를 통제하기 위한 방법으로 특정한 처리수준을 받게 되는 기회가 모든
연구대상에게 동등하게 주어져야 한다는 원칙
– 랜덤으로 전체 연구대상을 처리수준의 수만큼 나눈 후 처리수준을 각각 할당하는 실험설계
– 하나의 독립변수가 종속변수에 미치는 효과를 분석하고자 할 때 사용하며, 다른 변수의 영향은 통제
– 어떤 요인의 효과를 알아보기 위한 실험설계로 실험 요인을 실험단위에 무작위 배치하는 설계방법
– 둘 이상의 모집단 평균을 비교하기 위해 독립적인 무선 표본을 사용한다.
2. 블록 실험설계
– 연구대상을 비슷한 특성을 가진 블록으로 구분한 다음, 연구를 진행하는 실험설계
– 랜덤화 블록설계 : 블록 내에서 처리수준의 수만큼 무작위그룹으로 구분한 다음, 무작위로 처리 수준을 할당하는 실험설계
3. 요인 실험설계(Factorial Design)
– 실험설계에 사용되는 인자의 모든 수준이 서로 크로스 되어 있는 실험설계
– 두 개 이상 독립변수의 분류항목 결합(조합)의 수만큼 실험집단을 난선화(무작위추출(randomization))하는 방법으로 설정하고
각 집단의 특성에 맞는 실험처리를 한 후 각 집단의 종속변수의 특성을 비교하는 것
– 2×2 요인설계 : 두 독립변인이 각각 두 수준을 가지게 되고 결론적으로 네 개의 조건을 낳는 설계를 의미. 요인(factorial)이란
각 독립변인의 모든 수준들의 모든 가능한 조합이 검사된다는 것이다.
4. 반복측정 실험설계(RMD, Repeated Measures Design)
– 연구대상이 사람이고 선택된 연구대상을 여러 처리 수준을 거치면서 반복적으로 적용되어 결과를 측정하는 실험설계
– 각 피험자는 통제와 실험 조건의 모든 측면에서 검사를 받은 후, 여러 학습 시행이나 다양한 정신물리학적 판단을 이용해서
동일한 참가자를 여러 번 측정하는 것
– 실험 중 나타나는 순서효과와 혼입변인의 오차를 최소화하고자 실행되는 설계방법
– 반복측정 실험설계의 경우는 이월효과(carryover effect)가 발생할 수 있으므로 연구자의 각별한 주의가 필요 – 라틴스퀘어 실험
설계를 이용하여 이월효과 통제할 수 있다
– 단일요인 반복측정 실험설계 : 인자가 한 개 가지고 있는 반복측정 실험설계
※ 라틴스퀘어 실험설계 : 피험자의 수가 실험조건의 수에 비해 적을 때, 각 피험자에게 서로 다른 순서로 실험을
실시하기 위해 체계적인 계획을 세우는 방법
※ 이월효과(carryover effect) : 특정조건에서 피험자를 검사한 것이 다른 조건의 나중 행동에 미치는 효과
5. 계층 실험설계(Layered Design)
– 외부적 층화기준에 의해 계층을 설정하고 계층별로 시험단위들을 추출한 후, 이들에게 각 실험처치를 무작위로 할당하는 설계
– 시스템 구성을 계층적으로 하여, 높은 계층의 새로운 특징을 낮은 계층의 특징을 이용하여 만드는 방법
6. 부분 실험설계
– 인자수준의 모든 가능한 조합을 실험에 적용하지 않고 일부분만을 선택하여 실험횟수를 줄여나가는 실험설계
– 완전요인 실험설계와 대비되는 개념으로 불완전 요인 실험설계라고 부르기도 하며, 대표적인 형태로 라틴스퀘어 실험설계와
지분 실험설계가 있음
– 어떠한 인자가 다른 인자의 모든 수준을 거치지 않는 경우의 실험설계를 지분 실험설계라 한다. 지분 실험설계는 계층적 실험
설계라고 부르기도 하며, 지분 실험설계를 응용한 다양한 형태의 실험설계가 존재
[출처] 분석방법에 따른 구분 [U20111504_김건영] (서울시립대학교 양성돈 박사의 수업자료실) |작성자 하늘그림자○ 종 류 : 완전무작위 실험설계, 블럭 실험설계, 요인 실험설계, 반복측정 실험설계,
계층 실험설계, 부분 실험설계
○ 완전무작위 실험설계(CRD, Completely Randomized Design)
– 통계적 실험설계의 가장 단순한 형태로서,
– 단 하나의 독립변수가 종속변수에 미치는 효과를 검토하는데 유용함.
– 이때 종속변수는 계량적으로 측정되어야 하며, 독립변수는 하나 이상의 범주를 갖는
명목척도인데 독립변수의 각 범주는 실험처치라고 함.
– 어떤 요인의 효과를 알아보기 위한 실험설계로 실험 요인을 실험단위에 무작위 배치하는
설계방법으로 둘 이상의 모집단 평균을 비교하기 위해 독립적인 무선 표본을 사용함.
○ 블록 실험설계
– 연구대상을 비슷한 특성을 가진 블록으로 구분한 다음 연구를 진행하는 실험설계임.
○ 요인 실험설계(Factorial Design)
– 두개 이상 독립변수의 분류항목 결합의 수만큼 실험집단을 난선화하는 방법으로 설정하고
각 집단의 특성에 맞는 실험처리를 한 후 각 집단의 종속변수의 특성을 비교하는 것.
– 요인설계의 가장 큰 장점은 한가지 이상의 독립변수 각각의 다른 영향을 인정하는 가운데
개별 독립변수의 영향을 보여 조사결과의 일반화 정도가 높아지게 되어 외적 타당도를
높일 수 있다는 점과 두 독립변수 이상의 상호작용의 영향을 알 수 있음.
○ 반복측정 실험설계(Repeated Measures Design)
– 연구대상이 사람이고 선택된 연구대상을 여러차례 수준을 거치면서 반복적으로 적용되어
결과를 측정하는 실험설계임.
– 각 피험자는 통제와 실험 조건의 모든 측면에서 검사를 받은 후, 여러 학습 시행이나
다양한 정신 물리학적 판단을 이용하여 동일한 참가자를 여러 번 측정하는 방법임.
– 실험 중 나타나는 순서효과와 혼입변인의 오차를 최소화하고자 실행되는 설계방법임.
○ 계층 실험설계(Layered Design)
– 외부층 층화기준에 의해 계층을 설정하고 계층별로 시험단위들을 추출한 후, 이들에게
각 실험처치를 무작위로 할당하는 설계방법임.
– 각 계층은 최소한 처치의 수만큼의 시험단위를 포함하게 됨.
– 이와 같이 계층화 설계를 사용하는 근본적인 이유는 종속변수에서 나타나는 변이 층의
일부를 외부적 층화기준에 할당함으로써 실험 오차를 줄이려는 것임.
○ 부분 실험설계
– 인자수준의 모든 가능한 조합을 실험에 적용하지 않고 일부분만을 선택하여 실험횟수를
줄여나가는 실험설계 방법임.
– 완전요인 실험설계와 대비되는 개념으로 대표적인 형태로 라틴스퀘어 실험설계와 지분
실험설계가 있음.
[출처] ★ 통계적 실험설계의 분석방법 _ 도종원 ★ (서울시립대학교 양성돈 박사의 수업자료실) |작성자 doe21th실제 연구들에서는 흔히 하나의 종속변수를 설명함에 있어서 두 가지 이상의 요인을 상정한다. 이러한 실험 디자인의 경우 One-way ANOVA가 아닌 다른 방식을사용하여야 한다. 이 때 사용되는 것이 Factorial-design ANOVA이다. 여기서 Factorial은 요인을 뜻하는 영단어 factor에서 왔다. 이 요인들은 참가자내 요인(within-factor)일 수도 있고, 참가자간 요인(between-factor)일 수도 있다. 여기서 다루는 것은 기본적으로 참가자-간 설계(between-design)의 경우이다. 참가자-내 요인에 대한 통계적 검증을 하는 ANOVA에 대해서는 다음 포스팅에서 다루겠다. 참가자-간 설계라는 것은, 기본적으로 요인의 각각의 수준에 서로 다른 참가자들이 들어간다는 것을 의미한다(randon assignment를 한다는 소리다.) 만약 요인 A에 두 가지 수준이 있고, 요인 B에 세 가지 수준이 있다면 가능한 처치는 총 6가지가 되는데, 이 여섯 블록에 각기 다른 사람들이 참여한다는 소리다.
Factorial ANOVA가 One-way ANOVA와 구분되는 가장 큰 특징 중 하나는 상호작용(interaction)의 존재이다. 이것은 한 요인이 종속변수에 미치는 영향이 다른 요인의 수준에 따라 달라진다는 것을 의미한다. 말이 어려우니 예를 들어보자. 이를테면 연구자는 흡연 여부와 성별에 따라 수명에 차이가 있는지를 검증하려 한다. 이러한 연구의 경우 요인은 흡연 여부x성별, 종속변수는 수명일 것이다. 그런데 만약 성별에 따라 흡연 여부가 수명에 끼치는 영향이 다르다고 해 보자. 이를테면 남성 집단이 여성 집단에 비해 흡연을 했을 경우 수명이 더 많이 단축된다고 해 보자. 이는 곧 성별이라는 요인의 수준(남/녀)에 따라, 흡연이 수명에 미치는 영향력이 달라진다는 것을 의미한다. 바로 이런 것이 상호작용의 예이다.
Factorial design에서는 요인들이 종속변수의 변산성을 두 가지로 설명할 수 있는데, 하나는 주효과(main effect)이고 다른 하나는 방금 설명했던 상호작용(interaction effect)이다. 주효과는 다른 모든 요인들을 무시하고 단 하나의 요인이 종속변수에 끼치는 영향력을 검증하는 방식이다. 예를 들어 앞의 예에서 흡연의 주효과는, 성별에 관계없이 흡연이 수명에 끼치는 영향력으로 정의될 것이다. 반면에 성별의 주효과는, 흡연 여부에 관계없이 성별이 수명에 끼치는 영향력으로 정의될 것이다. 주효과가 유의미하다는 것은 흡연 여부 또는 성별의 단 하나의 요인에 따라 평균수명의 차이가 통계적으로 유의미하다는 것을 의미한다. 반면 상호작용효과가 유의미하다는 것은 앞에서 설명한 바와 같이 하나의 요인이 다른 요인의 수준에 따라 종속변수에 끼치는 영향력이 유의미하게 차이를 보인다는 것을 의미한다. Factorial ANOVA에서는 이 둘 모두 검증 가능하며, 어느 것이 유의미한지에 따라 실험결과의 해석을 달리해야 한다.
분석을 위해 예제 데이터를 생성하기로 하자. 앞서 예를 들었던 성별/흡연/수명의 데이터를 만들어보도록 하겠다.
gender는 0이 여성, 1이 남성이다. smoke는 0이 비흡연, 1이 흡연이다. 이제 gender와 smoke를 요인으로 바꾼 후, 아노바를 돌려 보도록 하자. 우선 등분산가정 테스트부터.
요인이 두 개 이상이면 위와 같이 콜론(:)으로 요인들을 묶어주면 된다.p>.05,등분산 가정은 깨지지 않았다. 계속 분석을 이어가자.
result라는 변수에 분석 결과를 저장하였다. one-way인 경우와 비교했을 때 요인이 두 개로 늘었으며, 요인들 사이에 곱하기 표시(*)가 있는 것을 볼 수 있다. 두 요인을 * 로 붙여놓으면 상호작용까지 고려한 분석이 이루어진다. 만약 상호작용을 보기 싫으면 * 표시 대신 + 표시로 두 요인을 묶어 주면 되겠다. 결과를 보니 성별과 흡연의 주효과 모두 유의미한 것을 볼 수 있다. 하지만 상호작용은 유의미하지 않다(p>.05) . 이는 흡연이 수명에 미치는 영향이 성별에 따라 유의미하게 다르지 않았다는 소리다. 또는 수명의 성차가 흡연 여부에 의해 크게 달라지지 않았다는 소리다. (상호작용효과는 이러한 의미에서 ‘차이의 차이’라고도 할 수 있다)
이번에는 상호작용 항을 빼고 다시 돌려보자.
상호작용항이 제거되고, residual이 늘어난 것을 볼 수 있는데, 상호작용 항이 제거됨에 따라 이것이 설명되지 않는 변산성으로 들어가 버렸기 때문이다. 이와 같이 예측변수를 모형에 추가로 투입하면 설명되지 않는 변산성(Residual)이 줄어드는 효과가 있는데, 이는 나중에 공분산분석(ANCOVA)의 원리가 된다. 학부 수준에서 잘 다루지 않는 내용이므로 여기서는 설명하지 않겠다.
상호작용이 유의미하지 않았는데, 그래도 상호작용의 추이를 알아보는 그래프를 한 번 그려보자. 명령어는 interaction.plot(독립변수 1, 독립변수 2, 종속변수)이다. 다음의 화면을 보자.
명령어는 이렇게 입력하면 되고, 엔터를 치면 다음의 화면이 나온다.
위 그래프에서 0은 여성, 1은 남성이다. 그리고 실선은 흡연자, 점선은 비흡연자의 수명을 나타낸다. 상호작용은 이 두 선의 기울기가 다른 것으로 나타난다. 물론 위 그림에서 보다시피 두 선의 기울기는 같지는 않다. 하지만 이것으로는 모집단에서도 기울기가 차이가 날 것이라는 예측을 지지하기에 불충분하다(데이터 수가 워낙 적으니). 이번에는 다른 상호작용 플롯을 보자.
이번에는 가로축에 흡연 여부를 넣고 선의 구분 변수를 성별로 하였다. 비슷하게 큰 기울기 차이는 관찰되지 않았다. 이와 같이 상호작용이 유의미하다면 도표를 통해 그 구체적인 양상을 파악할 수 있다.
Multiway-ANOVA에서도 효과 크기를 구할 수 있다. 이름은 오메가 스퀘어(ω-squered)이다. 또한 post hoc도 할 수 있는데, 그냥 One-way일 때처럼 하는 것이 아니라 LSMEANS라는 것을 이용하여 분석해야 한다. 학부 수준에서는 이것까지는 다루지 않으므로 패스하겠다. 나중에 기회가 있으면 다루도록 하자. 관심이 있는 독자들은 찾아보기 바란다.
태그 : 통계, R, 프로그래밍
실험설계의 유형
(1) 순수실험설계(Experimental Design)
① 통제집단사전사후검사설계(Pretest-Posttest Control Group Design)
– 인과관계 추정을 위한 가장 전형적인 설계
– 연구대상을 실험집단과 통제집단에 무작위로 배정하고 실험집단에는 실험처치(독립변수투입)하고
통제집단에는 아무런 조치도 취하지 않고 사전/사후 점수를 배교하여 실험의 효과를 추정한다.
– 내적타당도를 저해하는 요인을 통제할 수 있어 내적 타당도가 높다.
– 그러나 사전검사가 실험대상자에게 영향을 미치는 효과(상호작용효과)를 제거할 수 없으므로 일반화
의 한계(외적타당도)가 존재한다.
R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미
X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미
O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미
② 통제집단사후검사설계(Posttest-only Control Group Design)
– 통제집단 사전 사후검사 설계에서 산전검사를 실시하지 않는 방법이다.
– 실험집단과 통제집단이 무작위 할당
– 사전검사를 실시하지 않아 주 시험효과와 상호작용 시험효과가 존재하지 않아 외적 타당도는 높다고
할 수 있다.
– 무작위 할당을 통해 두 집단의 동질성을 확보했다고 하더라도 사전검사를 하지 않아 두 집단이 실험
개입 이전에 동질적이었는가를 확인할 수 없다.
– 만약 실험집단에 변화가(실험처치효과)가 나타났다면 도대체 얼마나 변화되었는가를 확인 할 수
없다.
‣ 실험설계에서는 다음과 같은 다양한 실험효과가 있다.
1) 시험효과: 사전검사와 직접 관계되는 효과
• 주시험효과-독립변수와 관계없이 사전검사가 사후검사에 미치는 영향
• 상호작용 시험효과-실험조치를 가하기 전에 실시한 검사가 독립변수에 미치는 영향
2) 주효과: 순수실험효과, 독립변수 각각이 종속변수에 미치는 영향
3) 상호작용 효과: 두 개 이상의 독립변수들이 결합되어 종속변수에 미치는 영향
R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미
X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미
O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미
③ 솔로몬 4집단설계(Solomon Four Group Design)
– 통제집단 사전사후검사 설계와 통제집단 사후검사설계를 합하여 상호작용시험효과를 제거한 완벽한
디자인이다. 문제는 1개의 통제집단을 갖추기도 어려운데 4개의 집단을 갖추기란 현실적으로 어렵
다. 또한 그에 따른 비용문제도 크다.
R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미
X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미
O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미
④ 요인설계(Factorial Design)
– 독립변수가 두 개 이상일 때 적용되는 설계
– 두 개 이상 독립변수의 분류항목결합(조합)의 수만큼 실험집단을 난선화 방법으로 설정하고 각 집단
의 특성에 맞는 실험처리를 한 후 각 집단의 종속변수의 특성을 비교하는 것
– 요인설계에서는 통제집단을 설정하지 않는 것이 일반적이나 비교를 위해 통제집단을 설정 할 수도
있다.
– 요인설계의 장점은 외적타당도를 높일 수 있다는 점과 독립변수들 간의 상호작용의 영향을 알 수
있다.
– 예) 부부문제의 해결을 위한 치료방법에서 면접방법(부부공동면접, 부부분리면접)과 면접시기(낮시
간, 밤시간)에 따라 치료의 효과가 달라질 것이다.
2개 항목을 가진 독립변수에 의한 요인설계
⑤ 가실험 통제집단설계(Placebo Control Group Design)
– 가실험 통제 집단 설계는 전형적인 통제집단 사전사후 디자인이나 통제집단 사후
디자인에 플라시보 효과를 측정할 수 있는 한 집단을 추가로 배치한 설계
– 플라시보 효과를 흔히 위약 효과라고도 하는데 가짜 약을 먹고서도 그것이 진짜인
것으로 인식하면 실제 약복용과 유사한 효과를 나타낼 수 있다는 것을 뜻한다.
그림에서 플라시보 효과는 (O1-O2)이며 실험의 순수효과는 (O1-O2)-(O3-O2)가 된다.
(2) 준 실험설계(quasi-experimental design)
① 단순시계열설계(Simple Time-Series Design)
– 실험변수를 노출시키기 전후에 일정한 간격을 두고 정기적으로 몇 차례의 결과변수에 대한 측정을
하는 방법이다. 통제집단을 별도로 갖추지 않고 그 대신 실험처치로 인한 효과 확인을 위해 동일집단
내 여러 번에 걸쳐 실시된 사전검사를 통해서 확인한다.
– 비교적 높은 내적 타당도를 가지고 있지만 통제집단을 사용하지 않기 때문에 우연한 사건들의 영향
력을 배제하지 못한다. 도 검사도구 효과로 인해 내적 타당도가 저해될 수 있다.
② 복수시계열설계(Simple Time-Series Design)
– 복수 시계열 설계는 단수시계열 설계의 우연한 사건 등에 의한 내적타당도의 문제점을 개선하기
위해 단순시계열 설계에 통체집단을 추가한 것이다.
– 이 설계는 통제집단을 활용함으로써 내적 타당도 저해 요인을 크게 감소시킬 수 있으나 무작위
할당이 이루어지지 않고 실험집단과 통제집단이 이질적일 가능성이 크다. 또한 반복된 검사 또한
타당도를 저해하는 요인이다.
③ 비동일통제집단설계(Nonequivalent Control Group Design)
– 실험조사설계의 통제집단 사전사후검사 설계와 유사하지만 단지 무작위할당에 의해 실험집단과
통제집단이 선택되지 않은 점이 다르다. 임의적인 방법으로 양 집단을 선정하고 사전사후검사를
실시하여 종속변수의 변화를 비교하는 것이다. 무작위로 배치하지 않았기 때문에 통제집단의 초기
상태가 실험집단과 동일하지 않을 가능성이 크다.
– 이 설계는 실험집단과 통제집단이 모두 사용되었으므로 내적 타당성 저해요인은 통제할 수 있으나
임의적 할당으로 선택의 편의가 발생하고 우연한 사건, 성숙, 검사도구 등의 요인과 상호작용을
일으켜 시험효과를 나타낼 수 있어 외적 타당도가 저해될 소지가 있다. 또 두 집단 간의 교류 등을
통제하지 못하여 실험집단의 결과가 통제집단으로 모방되거나 확산되는 효과 등을 제거하지 못하게
된다는 단점도 있다.
④ 분리표본사전사후검사설계(Seperate-Sample Pretest-Posttest Design)
– 연구대상이 대규모 집단이라서 난선화로 두 집단으로 나누어 한 집단에만 독립변수를 도입하기
어려운 상황에 적용하는 디자인
– 한 집단(A)에 대해서는 독립변수 도입 전에 전조사를 실시하고 그 후에는 아무런 조사를 실시하지
않고 다른 한 집단(B)에 대해서는 전조사를 실시하지 않고 독립변수 도입 후에 후 조사를 실시하여
전자 집단(A)의 전조사와 후자 집단(B)의 후 조사를 비교하는 방법
– 상호작용 시험효과를 배제할 수 있다는 점에서 단일 집단 전후 비교설계보다 우세.
– 한계는 전조사와 후조사의 시간간격이 길어질수록 사건요인을 통제하기 어렵다.
(3) 전실험설계(pre-experimental design)
전실험설계는 난선화에 의하여 조사대상자가 선정되지 않고 비교집단이 선정되지 않았거나 비교집단이 선정되어도 집단간의 동질성이 확보되지 않고 또한 독립변수의 조작에 의한 변화의 관찰이 한두 번 정도로 제한되어 내적 및 외적타당도 저해요인이 거의 통제되지 못한다. 즉 전실험 조사설계는 변수 간의 관계를 인과적인 것으로 타당화 시킬 수 있는 구조를 갖추고 있지 못하므로 이러한 설계에서 인과관계를 추정하는 것은 신빙성이 대단히 낮다. 따라서 내적, 외적 타당도 저해요인을 거의 통제하지 못한다.
① 단일사례연구(One-Shot Case Study)
– 어떤 단일 집단에 실험처치를 하고 그 후에 그 집단의 종속변수의 특성을 검사하여 결과를 평가하는
방법이다. 비교관찰도 없이 단 한번으로 독립변수의 효과를 판단해야 하므로 인과관계를 추론하는
데 문제가 있다. 탐색적 목적으로 수행되는 경우에는 유용할 수 있다.
② 단일집단사전사후검사설계(One-Group Pretest-Posttest Design)
– 조사 대상자에 대해서 사전검사를 실시하고 독립변수를 도입한 후 사후검사를 실시하여 인과관계를
추정하려는 연구이다. 내외적 타당도 저해요인들이 작용할 수 있기 때문에 인과관계를 추론하거나
다른 상황에까지 일반화시키는 데는 많은 문제가 있다.
③ 정태적 집단비교설계(Static-Group Comparison Design)
– 실험집단과 통제집단을 임의적으로 선정하고 실험집단은 독립변수를 도입한 후 사후검사를, 통제
집단은 독립변수를 도입하지 않고 사후검사를 실시한다. 이 방법은 통제집단 사후검사 설계에서
무작위 할당만 제외된 형태이다. 이 방법은 실험집단과 통제집단이 무작위로 할당된 것이 아니라
배합등의 방법에 의해 비슷한 특성의 집단으로 선정되지만 무작위 할당이 아니므로 선택적 편의가
독립변수 조작과 상호작용 할 수 있다. 종속변수의 변화는 처음부터 다른 이질적인 두 집단의 특성
차이에 의한 것인지 아니면 실험처치(독립변수)에 의한 것인지를 판단하기 어렵다. 따라서 내적
타당도와 외적 타당도가 낮다.
(4) 비실험설계(non-experimental design)
실험적인 연구방법을 사용할 수 없는 상황에서 실시되는 설계이다.(독립변수의 조작도 불가능하고 대상선정도 불가능 할 경우) 현실적인 한계와 용이성 때문에 사회과학 전반에 있어서 실제로 비실험연구가 많이 이용되고 있다. 그러나 비실험연구는 독립변수를 조작할 수 없는 점, 연구대상을 난선화 할 수 없는 점, 부적절한 해석을 하게 될 위험성이 있는 점 등의 단점이 있다.
① 일원적 설계(Univariate Design)
– 주어진 현상의 특성을 기술하려고 할 때 이용될 수 있다. 즉 개개변수 값의 빈도를 알아보는 것
② 상관관계설계(Correlational Design)
– 교차부석적 설계라고도 하는데 독립변수로 간주될 수 있는 하나의 변수와 종속변수로 간주될 수
있는 하나의 변수의 속성을 분류하거나 교차시켜 통계적 기법을 통하여 상관관계를 추정하려는
방법이다.
– 상관관계설계는 전후조사에 의한 비교나 난선화가 없으므로 조사 결과에서 나타난 두 변수간의
상관관계를 인과적 관계로 추정하는 것은 위험하다
③ 비실험적 요인설계(Non-Experimental Factorial Design)
– 무작위 할당을 실시하지 않는 것을 제외하고 실험설계와 유사하다. 두 가지 이상의 독립변수와
하나의 종속변수의 관계 및 독립변수 간의 상호작용 관계를 교차분석을 통하여 확인하려는 것이다.
독립변수의 독립적인 효과와 두 개 이상의 독립변수가 결합해서 생기는 상호작용 효과를 동시에
알 수 있어 두 변수 간의 관계를 보다 잘 알 수 있다.
④ 종단적 실험연구설계(Longitudinal Experimental Research Design)
– 위 세가지는 한 시점을 관찰하는 횡단적 연구인 반면 경향연구 설계, 동년배집단연구설계, 패널연구
설계 등은 여러 시점에 걸쳐 관찰하는 종단적 연구설계이다.
Full Factorial Design (완전요인배치법)은 각 설계변수가 가질 수 있는 수준(Level)의 모든 조합을 만드는 실험계획법입니다. 대표적인 방법으로 모든 설계변수의 수준을 2수준이 되도록 하는 2 Level Factorial Design과 모든 설계변수의 수준을 3수준이 되도록 하는 3 Level Factorial Design이 있습니다. 이 외에도 사용자가 원하는 수준으로 자유롭게 Full Factorial Design을 구성할 수 있으며, 각 설계변수 마다 수준을 달리하여 Mixed Level Factorial Design을 구성할 수 있습니다.
– 2 Level Factorial Design
각 설계변수의 수준을 2수준이 되도록 하는 방법으로, 설계변수의 선형적 변화만 추정할 수 있습니다. 실험 횟수는 2NDV회가 됩니다.
– 3 Level Factorial Design
각 설계변수의 수준을 3수준이 되도록 하는 방법으로, 설계변수의 2차 변화까지 추정할 수 있습니다. 하지만 설계변수의 수가 증가하면 실험의 횟수가 급격히 증가한다는 단점이 있습니다. 실험 횟수는 3NDV회가 됩니다.
*NDV: 설계변수의 수 (the Number of Design Variables)
FullFactorialDesign, FFD, DOE, 완전요인배치법, 실험계획법, PIAnO
3. 이원변량분석
3-1. 언제 사용하나?
이원변량분석(이원분산분석)은 이원이라는 명칭에서 알 수 있듯 요인이 두 개이다. 이원변량분석은 두 개의 요인이 종속변인에 미치는 효과(주효과와 상호작용효과)를 동시에 분석하는 통계방법이다. 이원변량분석을 실시하는 주된 목적은 요인 간의 상호작용이 존재하는 지의 여부를 살펴보기 위한 것이다.
변량분석에서는 독립변인을 요인(factor)이라고 하며, 변인 값을 수준(level)이라고 한다.
한걸음 더
요인설계
요인설계 (factorial design) 는 여러 요인의 각 수준이 완전히 조합을 이루는 것을 말한다 . 요인설계에서 각 요인은 두 개 이상의 수준으로 구성된다 . 바둑판의 가로와 세로가 교차하듯이 요인설계에서는 특정 요인의 모든 수준이 다른 요인의 모든 수준과 완전히 교차되는데 이를 완전교차설계 (completely crossed design) 라고 한다 . 각 요인의 수준이 조합된 조건을 셀 (cell) 이라고 한다 .
요인설계는 요인의 특성에 따라 요인이 모두 피험자간 요인이면 독립적 요인설계 (independent factorial design), 요인이 모두 피험자내 요인이면 반복측정 요인설계 (repeated measures factorial design), 피험자간 요인과 피험자내 요인을 포함하면 혼합설계 (mixed design) 라고 하며 , 요인의 수에 따라 요인이 2 개이면 이요인설계 (two-way factorial design), 3 개이면 삼요인설계 (three-way factorial design) 라고 한다 . 또한 , 요인의 수준 수를 고려하여 요인의 명칭을 부여하기도 하는데 , 한 요인의 수준이 2 개이고 다른 하나의 요인의 수준이 3 개이면 2×3 요인설계라고 한다 .
가장 단순한 형태의 요인설계는 요인과 수준이 각기 2 개인 2×2 요인설계이다 . 예를 들어 , 교수방법 ( 강의식 , 토론식 ) 과 성별 ( 남 , 여 ) 의 두 요인이 학업성적에 미치는 효과를 검증하기 위한 2×2 요인설계를 그림으로 나타내면 다음과 같다 .
위 설계에는 두 개의 일요인 설계가 포함되어 있다 . 즉 , 성별을 무시하면 교수법이 학업성적에 미치는 효과를 살펴보기 위한 일요인 설계가 되고 , 교수법을 무시하면 성별이 학업성적에 미치는 효과를 살펴보기 위한 일요인 설계가 된다 .
위 설계에서는 다음과 같은 연구 문제를 검증할 수 있다 .
1) 교수법 ( 강의식 , 토론식 ) 은 학업성적에 영향을 미칠까 ?
2) 성별 ( 남 , 여 ) 은 학업성적에 영향을 미칠까 ?
3) 교수법이 학업성적에 미치는 영향은 성별에 따라 달라지는가 ?
1) 과 2) 는 두 개의 요인이 종속변인에 미치는 개별적인 효과 ( 주효과 ) 를 살펴보기 위한 연구문제이며 , 3) 은 두 요인이 결합된 상호작용 효과를 살펴보기 위한 연구문제가 된다 .
요인 설계의 장점
1) 적은 수의 피험자로 실험을 실시할 수 있다 . 앞서 든 예의 경우 , 요인 설계를 하지 않고 2 개의 일요인 설계를 하다면 더 많은 피험자가 요구된다 . 예를 들어 아래에 제시된 그림처럼 일요인 설계를 통해 교수법의 효과를 검증하기 위해서는 60 명이 필요하고 , 성별의 효과를 검증하기 위해서는 또 60 명의 피험자가 필요하다 . 따라서 교수법과 성별 효과를 각각 일요인 설계를 통해 검증하고자 한다면 120 명이 필요하다 . 그러나 이요인 설계를 이용하면 60 명의 피험자만 있으면 2 개의 일요인 설계와 같은 결과를 얻을 수 있다 . 이요인 설계에서는 교수법의 효과를 검증하려면 성별을 무시하면 되고 , 반대로 성별 효과를 검증하려면 교수법을 무시하면 된다 .
2) 요인 설계는 가외변인을 실험적으로 통제할 수 있다 . 요인 설계는 종속변인에 영향을 미칠 가능성이 높은 개인차 변인 ( 오차변인 , 가외변인 , 오염변인 ) 을 요인으로 포함시켜 통제할 수 있기 때문에 통계적 검증력이 높아진다 .
3) 요인 설계는 요인들 간의 상호작용 여부를 밝힘으로서 연구 결과의 일반화 가능성을 높일 수 있다 .
상호작용이란 종속변인에 대한 하나의 요인의 효과가 다른 요인의 각 수준에서 동일하지 않은 것을 말한다. 예를 들어 ‘성별(남과 여)과 교수법(토론식과 강의식) 두 가지 요인이 학업성취도라는 종속변인에 대해 상호작용을 보인다고 할 때, 남학생의 경우에는 토론식이 강의식보다 더 효과적인 반면, 여학생의 경우에는 반대로 강의식이 토론식보다 더 효과적일 때 성별과 교수법은 상호작용효과를 갖는다’라고 말한다.
이원변량분석을 실시하는 주된 목적은 두 요인 간에 상호작용 효과의 통계적 유의미성을 살펴보기 위해서이다. 만일 두 요인 간에 상호작용 효과에 관심이 없다면 굳이 이원변량분석을 실시하는 것보다는 각각의 요인을 따로 떼어 일원변량분석을 두 차례 실시하면 된다(물론 피험자 선정이 어려운 경우 일원변량분석을 실시하는 것보다는 이원변량분석을 실시하면 적은 피험자를 대상으로 실험을 실시할 수 있다는 장점이 있다.).
상호작용 효과의 통계적 유의미성을 살펴보기 위해 이원변량분석을 실시하는 경우에는 요인들끼리의 상호작용 효과가 나타나면 주 효과의 해석의 의미는 사라진다.
요인설계
단순실험설계방안들은 하나의 실험변인의 변화에 따른 효과만을 알아볼 수 있는 방안들이다. 그러나 때로는 두 개나 그 이상의 독립변인이 종속변인에 미치는 영향을 실험을 통하여 연구할 수도 있고 또는 이들 독립변인을 다시 여러 수준으로 나누어서 이들이 종속변인에 미치는 영향을 동시적으로 연구할 수도 있는데 이와 같은 경우에 사용되는 설계방안을 요인설계라고 한다.
1) 2×2요인설계
한편 요인설계방안에는 독립변인의 수에 따라 2요인설계방안과 3요인설계 방안 등이 있다
2요인설계란 2개의 독립변인이 그 종속변인에 동시에 미치는 영향을 연구할 때 사용되는 실험방안이다 즉 2×2설계란 두 개의 독립변인이 두개의 처치수준(treatment levels)을 가진 경우이고, 2×4설계는 두개의 독립변인이 각기 두개와 네 개의 처치수준을 가진 경우이며 그리고 2×2×3설계란 세 개의 독립변인이 각기 두개, 두개, 세개의 처치수준을 가진 경우이다
예를 들어 토론활동을 하는 소집단에서 토론자의 성별 및 행동성향이 그 토론자의 인기도와 어떤 관련이 있는지 알아보기 위한 실험을 한다고 가정하자. 이 실험에서 맡은 연기를 해줄 연기자(연구보조자)들은 실험자의 요청에 따라 다른 사람들이 속해 있는 토론집단에 일원으로 참가했다. 연기자들은 다른 피험자들이 눈치 채지 못하도록 미리 순종적이거나 독단적인 토론자처럼 연기한다. 4집단에 배치된 연기자들로 하여금 독단적인 남성, 독단적인 여성, 순종적인 남성, 순종적인 여성의 역할을 하도록 한 후, 토론이 끝날 무렵 집단의 각 일원들로 하여금 그들의 인기도를 점수로 부여하도록 하였다.
2) 주 효과와 상호작용효과의 또 다른 예
Smith는 주 효과를 종속변인의 측정에 관한 각 독립병인의 특별한 영향을 말하는 반면에 상호작용효과란 두 개 혹은 그 이상의 독립변인의 결합된 영향을 반영한다고 하였다. 예를 들어 정보원의 육체적 매력이 남성 혹은 여성 수용자의 순종(compliance)에 미치는 영향을 연구한다고 가정하자. 여기서 독립변인은 정보원의 육체적인 매력과 수용자의 성이 되고 종속변인은 순종으로 정하였다
1.요인설계의 종류
1)독립집단설계(Independent Group Design)
독립집단설계는 다른 실험대상자들을 각 실험의 분리된 셀에 무선적으로 배치한다는데 그 특징이 있다 결국 한 쎌에 10명씩을 할당하기 위해서는 모두 40명의 실험대상자가 필요한 셈이다
2)반복측정설계(Repeated Measures Design)
이 설계는 무선적으로 선택된 10명의 실험대상자 집단이 실험의 각 쎌에 배치하는 것으로 독립집단설계와 동일하다. 그러나 독립집단설계와는 달리 하나의 집단에 대하여 측정을 거듭한다는 점이 다르다. 이 설계방안은 적은 수의 대상자만으로 분석이 가능한 대신 검사와 민감화 등에 오염될 가능성이 있다.
3)혼합설계(Mixed Independent Groups/Repeated Measures Design)
이 경우에는 독립변인 A에는 처치수준에 상관없이 같은 실험대상자를 B에는 처치수준에 따라 서로 다른 실험대상자를 배치한다. 즉 요인 A의수준 a1과a2의 대상자는 s1부터s20까지 스무명으로 같은 사람이지만 , 요인 B수준 b1에는 s1부터s10까지, 수준 b2에는 s11부터s20까지, 말하자면 서로 다른 10명씩의 대상자가 할당된다
요인설계의 통계적 분석인 다차원요인분석(multiful – factor analysis)은 보통 주효과와 상호작용효과를 측정하기 위하여 사용되는 전통적인 방법이다 그리고 독립집단설계효과,독립집단설계효과, 그리고 홍합설계 효과를 발견하는 데에는 주로 변량분석(ANOVA)이 자주 사용된다. 독립변인이 비연속변이보다는 연속변인 일 때 다차원 상관분석과 회귀분석이 설계방안의 주 효과와 상호작용 효과를 측정하는 데 자주 사용되어 진다.
요인설계
1.요인설계(Factorial Design) – 두 개의 독립변수인 경우
-두 개 이상의 독립변수가 있는 경우 각각의 독립변수의 분류항목의 조합에 따른 특성을 가질 수 있는 모든 집단의 수 만큼 난선화 방법에 의해 실험집단으로 설정하고 그 각각에 대한 독립변수의 각각 다른 분류항목의 특성을 비교하는 것.
-일반적으로 통제집단은 설정하지 않지만 비교를 위해 통제집단의 설정도 가능
→ 예 : “부부문제의 해결을 위한 치료방법에 있어서 면접방법(부부공동면접과 개별분리면접)과 면접 시기(낮 시간과 밤 시간)에 따라 치료의 효과가 달라질 것이다”라는 가설 검증. 독립변수는 면접방법 및 면접시기 두 가지가 된다.
※ 해설
-이와 같이 독립변수가 두 가지 이상인 경우 각 독립변수의 분류항목(category)정도에 따라 해당되는 특성을 가질 수 있도록 실험집단을 설정함.
-부부문제 해결을 위한 치료방법의 예에서 각각의 특성이 결합된 집단을 만들어 4개의 실험집단을 구성함
: 부부공동의 낮 시간 면접(A), 부부공동의 밤 시간 면접(B), 부부분리의 낮 시간 면접(C), 부부분리의 밤 시간 면접(D).
-독립변수 각각의 분류항목의 결합에 따른 실험집단을 난선화로 A, B, C, D의 4집단을 선정하고 A집단에 대해서는 공동의 낮 시간 면접(×1), B집단의 공동의 밤 시간 면접(×2), C집단에 대해서는 분리의 낮 시간 면접(×3), D집단에 대해서는 분리의 밤 시간 면접(×4)을 10회 실시하고 문제해결의 속도 등의 효과성을 측정하여 비교하도록 하는 것이 요인설계임.
각 집단의 차이는 변량분석(ANOVA)에 의해 그 유의도가 판단됨.
면접방법 면접
시기 공동 분리 낮 A C 밤 B D
※ 두 개의 독립변수 분류항목의 결합에 의한 실험집단의 수
(집단 A) R ×1 01 d = 01 02 01 03
(집단 B) R ×2 02 01 04 02 03
(집단 C) R ×3 03 02 04 03 04
(집단 D) R ×4 04
2.장점
-외적 타장도를 상당히 높일 수 있음. 한가지 이상의 독립변수 각각의 다른 영향이 일정한 가운데 개별 독립변수의 영향을 보는 것이므로 조사결과의 일반화 정도가 높아지게 되고 이는 곧 외적 타당도를 높이게 되는 것.
-두 독립변수의 상호작용의 영향을 알 수 있음. 상호작용이란 한 독립변수의 종속변수에 대한 영향이 다른(제2, 제3 등의) 독립변수의 값에 따라 달라지는 것을 알 수 있음. 상호작용 효과는 나타날 수도 있고 나타나지 않을 수도 있음.
3.단점
-독립변수가 많은 경우 분류항목의 조합에 따라 많은 실험집단을 설정해야 하므로 어려움이 크고 이에 따른 비용이 많이 듬.
6. 순수실험설계
1) 실험설계(순수실험설계 또는 진실실험설계)의 개념
▪ 실험설계의 기본 요소인 통제집단, 무작위 할당, 독립변수의 조작, 사전-사후 검사 등을 갖춘 설계유형
▪ 통제집단사전사후검사설계, 통제집단사후검사설계, 솔로몬 4집단설계, 요인설계 등
▪ 실험설계는 내적 타당도를 저해하는 요인들을 최대한 통제한 설계이다.
▪ 연구대상을 무작위로 실험집단과 통제집단에 배치하고 독립변수를 실험집단에만 도입한 후 양 집단의
종속변수에 있어서의 특성변화를 비교하는 것이다.
▪ 실험설계의 기본요소는 통제집단, 무작위 할당, 독립변수의 조작, 사전-사후 검사 등이 있다.
2) 통제집단 사전사후검사설계
▪ 인과관게 추정을 위한 가장 전형적인 방법이다.
▪ 연구대상을 실험집단과 통제집단에 무작위로 배치하고 실험집단에 독립변수를 실험처치
(발생시키거나 변화시키A)하기 전에 양 집단을 사전 검사한다.
▪ 실험처치(독립변수)를 한 후 양 집단에 사후 검사를 실시한다.
▪ 두 결과 간의 차이를 비교한다.
▪ 전반적으로 내적 타당도 저해요인을 통제할 수 있어 내적 타당도가 높다고 볼 수 있다.
▪ 사전검사에 의한 검사효과(시험효과, 주시험효과)의 영향을 받을 수 있다.
▪ 또한 사전검사와 실험처치(독립변수)가 상호작용을 일으켜 생기는 상호작용시험효과로 인해 실험결과를
다른 상황에 일반화시키기 어려운 외적 타당도상의 문제가 나타날 수 있다. 상호작용시험효과란,
실험대상자가 사전측정을 하고 난 후 실험처치를 받아들이는 강도가 달라지는 것을 말한다.
예를 들어 우울증 완화 프로그램의 효과를 알기 위해 우울증을 사전측정 했다고 하자.
측정대상자들이 사전측정 과정에서 자신의 우울증이 심각하다는 자각을 하게 되면 우울증 완화 프로그램에
더 적극적으로 참여할 것이고, 이러면 우울증이 경감될 가능성이 많아지는데, 과연 우울증 경감이 프로그램
때문인지 사전측정의 영향인지 구분할 수 없다. 그러면 이 프로그램을 우울증 완화에 좋은 프로그램이라고
일반화시키기 어려울 것이다.
3) 통제집단 사후검사 설계
▪ 통제집단 사전사후검사 설계에서 사전 검사를 실시하지 않는 방법이다.
▪ 연구대상에 대한 무작위 할당이 이미 실험집단과 토제집단을 동질화시킬 수 있다고 가정하고 사후검사만을
통해서 집단 간의 차이를 발견한다.
▪ 사전검사를 실시하지 않으므로 검사효과(시험효과, 주시험효과)와 상호작용시험효과가 발생하지 않아,
검사효과로 인한 내적 타당도 문제나 상호작용시험효과로 인한 외적 타당도 문제를 감소시킬 수 있다.
▪ 실험집단과 통제집단을 사용함으로써 동일한 외적인 상황을 경험하고 같은 정도로 성숙되어가기 때문에
내적 타당도 저해요인도 제거할 수 있다.
▪ 두 집단의 무작위 할당으로 선택의 편의도 통제할 수 있다.
▪ 만일 두 집단이 완전하게 동일하다면 이론적으로 우수한 설계이나 사전검사를 하지 않음으로써 최초의 상태를
정확히 파악할 수 없다는 단점이 있다.
4) 솔로몬 4집단 설계/ 솔로몬 디자인
▪ 통제집단 사전사후검사 설계 + 통제집단 사후검사 설계
▪ 사전검사로 인한 주 시험효과 영향을 통제하기 위해 통제집단 사전사후검사 설계에 사전검사를 실시하지 않는
또 다른 실험집단과 통제집단을 추가한 설계이다.
▪ 주 시험효과, 주효과, 기타 외생변수를 완전히 분리해낼 수 있는 큰 장점이 있다.
▪ 4개의 집단을 무작위로 선정하는 어려움과 복잡성, 비용적 문제 등으로 인해 현실적으로 이용하는 데 어려움이 있다.
5) 요인설계
▪ 독립변수가 두 개 이상일 때 적용되는 설계이다.
▪ 각 변수에 따라 실험집단과 통제집단을 설정하고 개별독립변수-종속변수, 두 개 이상의 독립변수- 종속변수의
인과관계를 검증하는 방법이다.
▪ 두 개 이상의 독립변수가 상호 작용하면서 종속변수에 미치는 영향을 파악할 수 있고, 조사결과의
일반화(외적타당도)는 높은 장점이 있다.
▪ 고려해야 할 독립변수가 많은 경우, 시가노가 비용 면에서 효율적이지 못한 단점이 있다.
6) 가실험 통제집단 설계
통제집단 사전사후검사 설RP, 통제집단 사후검사 설계 가실험효과를 측정할 수 있는 집단을 추가적으로 결합해
만든 설계이다. 가실험이란 실제적인 내용은 없으나 실험처치를 받는 것처럼 만들어진 실험처치이다.
예를 들어 신약의 효과를 실험할 때 약효는 없고 모양만 약과 유사한 것을 먹도록 하는 것이다.
요인분석적 설계[ factorial design , 要因分析的設計 ]
둘 이상의 독립변인을 조작 통제하여 이것이 종속변인에 주는 영향을 분석하기 위한 실험설계.
전통적으로는 모든 다른 관계변인들을 통제하고 한번에 하나의 독립변인만을 변화시켜 그 영향을 분석하는 단순 실험설계방안을 흔히 사용하였다. 그러나 인간의 복잡한 행동은 그러한 인위적인 사태에 맞지 않는 경우가 많다. 또한 둘또는 그 이상의 변인들이 상호작용에 의해서 비로소 영향을 나타내는 경우에는 한번에 하나의 변인만을 조작해서는 그 효과가 나타나지 않을 가능성이 있다.
예를 들어 교수방법과 지능수준과는 흔히 그 상호작용이 커서 지시적 교수법은 저지능 아동에게, 그리고 민주적 교수법은 높은 지능을 가진 아동에게 효과를 나타낸다고 하는 경우에 지능을 통제하여 두 교수법을 비교하면 효과가 없는 것으로 나타나고, 마찬가지로 교수법을 통제하고 지능을 변화시켰다고 하는 경우도 그 영향은 없게 될 것이다.
일반적으로 요인분석적 설계는 단순 실험설계와 비교할 때 여러 가지 가설을 한 실험설계에서 얻을 수 있다는 점과 상호작용의 효과를 알 수 있고 또 전통적인 단순 실험설계가 비현실적이거나 불가능한 경우에 적용될 수 있는 장점을 갖고 있다.
요인설계의 장점
단순실험설계방안들은 하나의 실험변인의 변화에 따른 효과만을 알아볼 수 있는 방안들이다. 그러나 때로는 두 개나 그 이상의 독립변인이 종속변인에 미치는 영향을 실험을 통하여 연구할 수도 있고 또는 이들 독립변인을 다시 여러 수준으로 나누어서 이들이 종속변인에 미치는 영향을 동시적으로 연구할 수도 있는데, 이와 같은 경우에 사용되는 설계방안을 요인설계라고 한다.
특징 ;
1) 종속변인에 대한 여러 개의 독립변인들의 효과를 동시에 알아볼 수 있는 실험설계이다.
2) 독립변인의 수는 2개 이상이다.
3) 각 종속변인에는 최소 2개 이상의 하위 수준들이 존재한다.
4) 각 집단에 대한 피험자 할당은 무선적으로 이루어졌다. 일종의 진정한 실험설계이다.
장점 ;
1) 경제성 확보
몇 개의 단일요인 실험설계(독립집단 실험설계)를 동시에 실시함으로써 피험자 수, 시간, 노력등의 면에서 경제성을 확보할 수 있다.
2) 오염변인의 통제 가능성 증가
중요하지만, 원하지 않는 오염변인을 아예 실험 설계에서 통제하는 것이 가능하다. 이를 통해 오염변인이 종속변인의 전체 변량에서 어떤 비중을 차지하는지를 확인하는 것이 가능하고, 이를 제외한 독립변인과 종속변인에 대한 영향을 추출해 낼 수 있다.
3) 결과의 일반화 가능성 증가
단일요인 실험설계에서는 하나의 독립변인을 제외하고 다른 모든 오염변인들은 제거되거나 일정하게 유지되기 때문에, 종속변인에 대한 독립변인의 영향은 일정한 수준(상이한 수준)으로 유지되는 오염변인들 아래에서만 일반화 가능성이 증가한다.
예) 조명 – 밝음, 어두움 // 온도 – 5도, 10도, 15도, 20도 —> 상이한 수준들.
4) 상호작용 효과(interaction effect) 검증 가능
① 주 효과(main effect)란?
– 특정 IV가 DV에 미치는 효과가 다른 IV(들)의 하위 수준들에 걸쳐서, 방향 또는 강도의 면에서 유의미하게 차이가 나지 않는 경우
② 상호작용 효과란?
– 특정 IV가 DV에 미치는 효과가 다른 IV(들)의 하위 수준들에 걸쳐서 방향 또는 강도 의 면에서 유의미하게 차이가 나는 경우
– 상호작용 효과는 둘 이상의 IV들이 서로 결합하여 DV에 영향을 미친다는 점에서 결합효과(joint effect)라 부르기도 함
③ 단일요인 실험설계와 요인설계의 명백한 차이는 상호작용 효과를 검증할 수 있느냐, 없느냐에 달려 있다고 볼 수 있다.
[출처] 요인설계가 필요한 경우의 특징과 그것에 대한 장단점을 설명하시오 (사회복지과대학생모임) |작성자 hongyk112 [출처] 요인설계 (사회복지과대학생모임) |작성자 hongyk112쿠팡 파트너스 추천인 코드 : AF9956533 *본 광고는 쿠팡의 판매수수료와 연계되어 있습니다.
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