skcho 님의 블로그

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..

회귀 분석 논문들 중 일부는 단면조사 데이터를 대상으로 더빈-왓슨(Durbin-Watson, DW) 검증을 실시하고,  d값이 2에 가깝다는 이유로 “해당 변수로 회귀 분석을 수행해도 된다”고 해석한다.  이러한 해석은 d 가 의미하는 바를 제대로 이해하지 못한 데서 비롯된 것이다.d 계수는 시계열 데이터에만 적용 가능d 계수는 시간의 흐름에 따라 반복 측정된 데이터에서 오차항 간 자기상관이 존재하는지를 알기 위해 사용된다. 즉, 이전 시점의 오차가 현재 오차에 영향을 주는지를 판단하는 지표다.  단면조사 데이터는 모든 사례가 동일한 시점에서 수집되므로, 사례 간에는 시간적 순서도, 자기상관도 존재하지 않는다. 따라서 DW 계수를 사용하는 것 자체가 무의미하며,그 값을 근거로 회귀 분석의 적절성을 판단하..