skcho 님의 블로그

변수 간 인과관계를 분석하려면, 기본적으로 독립변수가 변해야 한다. 독립변수가 변화함에 따라 종속변수가 어떻게 달라지는지를 보는 것이 연구의 출발점이기 때문이다.  독립변수가 변화하지 않으면, 그것이 종속변수에 영향을 미쳤는지 알아내기 어렵다. 연구중에는 실제로는 독립변수가 변화하지 않았음에도 그 효과를 분석하는 연구가 다수 존재한다. 대표적인 예는 다음과 같다. 예컨대 “정주단지의 물리적 환경이 주민 만족도에 미치는 영향”을 분석한 연구를 보자. 연구 대상은 동일한 정주단지에 거주하는 주민들이며, 종속변수는 주민의 생활 만족도이다. 연구자는 독립변수로 물리적 환경을 설정하고, 그것에 대한 주민 개인의 평가를 수집하였다. 그러나 이 경우 실제로는 물리적 환경 자체는 하나이며 변화가 없다. 변화한 것은  ..

이 블로그의 다른 글 「사회과학에서 인과관계 분석: 혼란변수 통제」 에서는 인과 추론의 기본 개념과 함께 혼란변수를 통제하는 필요성에 대해 소개했다. 이번 글에서는 통계적 통제(statistical control)가 어떤 방식으로 이루어지는지 그리고  분석 과정에서 무엇을 유의해야 하는지를 조금 더 구체적으로 살펴본다.통계적 통제란?통계적 통제는 독립변수 외에, 종속변수에 영향을 줄 수 있는 다른 변수들의 영향력을 통계적으로 제거하는 것을 말한다.이 과정을 통해 관심 있는 독립변수가 종속변수에 미치는 '순수한 영향'을 추정하려는 것이다. 예를 들어 ‘경력’이 ‘소득’에 영향을 주는지를 분석할 때, 동시에 ‘성별’도 소득에 영향을 미친다면, 이 변수는 혼란변수(confounding variable)가 된다..

관찰된 여러 변수가 실제로는 소수의 잠재적 요인들을 나타내 준다고 보고, 그러한 요인들을 찾아내는 분석이다. 따라서 각각의 변수가 어떤 잠재요인과 관련되어 있는가를 부하치로 통해서 판단하게 된다. 그런데 이 기준에 따라 요인분석결과에 대한 해석이 달라질 수 있기 때문에 중요하다.  여기서 요인 부하치는 요인분석에서 각 변수(문항)가 잠재적 요인과 얼마나 관련이 있는지를 나타내는 지표다.   부하치가 높을수록 해당 변수가 특정 요인을 잘 설명하고 있다는 것을 의미하며, 그 변수가 해당요인을 순수하게 (pure) 측정한다는 것을 나타낸다. 요인분석 결과를 해석할 때 어느 정도의 부하치를 기준으로 해야 하는가는 연구자의 판단이기는 하나,  Tabachnick and Fidell(2019)는 .32이상이면 해석..

크론바흐 알파가 어느 정도면 측정 신뢰도가 있는 것으로 보고, 분석의 다음 단계로 넘어가도 될까? 많은 연구에서 '소외도', '만족도', '공동체 의식' 과 같은 개념들을 측정할 때 신뢰도를 높이기 위해 여러 문항을 사용하는 경우가 많다. 이 때, 측정의 신뢰도를 크론바흐 알파 값을 통해서 제시한다. 그러면 알파 값이 얼마 이상이어야 하는가? - 크론바흐 알파란 크론바흐 알파(Cronbach's alpha)는 여러 문항(질문)으로 구성된 척도가 하나의 개념(construct)을 얼마나 일관되게 측정하고 있는지를 평가하는 내적 일관성 지표다. 값은 0~1 사이이며, 값이 클수록 문항 간 일관성이 높다는 것을 나타낸다. - 해석 기준 알파값의 해석에 대해서 Nunnally (1994)는 두 가..

연구에서는 관찰된 현상을 설명할 수 있는 잠재적 원인 즉 독립변수를 찾아내고 검증해서  인과관계를 밝히게 된다.  그런데  이 과정에서  원인이 과거에 발생했음에도 현재 또는 직전 시점으로  귀인하는 경우가 있다.이러한 오류는 ‘단기 귀인 오류(short-term attribution bias)’라고 부를 수 있겠다.  어떤 독립변수가 종속변수에 영향을 미치기까지 일정 시간이 필요한 경우가 있는데,  이를 무시하면 분석의 타당성이 저해된다.   ‘인과시차(causal lag)’를 무시하는 오류라고 할 수 있겠다.   사례: ODA 정책자문 분석 연구예를 들어, 다음과 같은 연구가 있다. ODA(공적개발원조, Official Development Assistance) 중 정책자문 형태의 지원에 영향을 주는..