측정과 변수

측정 measurement : 인간이나 사물의 특성을 구체화하기 위하여 수를 부여하는 절차

 

척도 scale : 수를 부여하는 규칙

 

명명척도 : 사물을 구분하기 위하여 이름을 부여 (예 : 성별, 직업, 거주지역)

서열척도 : 사물이나 사람의 속성에 대하여 상대적 서열을 표기 (예 : 키순서, 성적 등위)

등간척도 : 절대영점이 아닌 가상적 영점과 가상적 측정단위 (예 : 온도, 학업성취도 점수, 특정한 태도나 인식점수)

비율척도 : 절대영점을 갖고 측정단위 간에 등간성을 유지하며 측정단위가 가상적인 척도 (예 : 길이, 무게)

절대척도 : 영점이 절대영점이며 측정단위도 절대단위 (예 : 사람 수, 자동차 수)

 

변수 Variables : 값이 특정 지어지지 않아 임의의 값을 가질 수 있는 문자

독립변수 Independent variables

- 관찰하고자 하는 현상의 원인이라고 가정한 변수

- 실험자가 변수의 값을 인위적으로 조작하는 실험변수

 

종속변수 dependent variables

- 독립변수의 영향을 받아 변화되리라고 가정

- 독립변수의 변화에 따라 일어난 영향을 측정하게 되는 결과변수

 

외생변수

- 일종의 원인변수

- 결과변수에 영향을 미칠 수 있지만 실험설계의 독립변수에 포함되지 않는 변수

- 실험자가 특정 변수들 간의 관계를 명확히 파악하기 위해 이들 외생변수의 영향을 통제

 

매개(중재)변수 Mediating variables

- 독립 변인과 종속 변인 사이에 끼어서 인과적인 연쇄의 고리를 형성하는 변인(독립변수의 결과, 종속변수의 원인)

 

변수에 대한 조작적 정의

- 가설 검증 위해 각 변수들의 특성을 측정하기 위한 첫 단계

- 추상적이고 모호한 개념이나 용어를 측정 가능하도록 구체화 하는 것

- 측정을 위하여 추상적인 개념을 현실세계의 구체적인 현상과 연결시키는 과정

 

내적타당성

- 측정 결과가 과연 실험변수의 변화 때문에 일어난 것인가에 관한 문제

- 순수한 실험변수의 영향에 의한 것이면 내적타당성이 높음

- 높이려면 가능한 실험변수에 의한 효과만을 정확이 추출 해낼 수 있는 실험 설계와 이를 위한 외생변수의 철저한 통제 필요

 

외적 타당성

- 결과의 일반화와 관련된 문제

- 결과의 적용대상과 시간적-공간적 확장과 관련

- 높이기 위해서 최대한 현실과 맞는 조건에서 실험이 이뤄져야 함

 

※ 내적타당성을 높이기 위해 실험조건을 지나치게 통제하면 현실과 유리될 수 있는 위험이 있고, 현실상황에 일반화 시키기 어려움

→ 내적타당성과 외적타당성이 균형을 유지할 수 있는 실험 설계가 필요

 

내·외적타당성을 저해하는 외생변수

- 성숙효과 : 실험기간 중 실험집단의 특성 변화로 결과변수에 영향. 피실험자의 심리적, 생리적, 인구통계적, 경제적 특성 등의 변화

- 우발적 사건 : 의도와 무관하게 우발적 사건으로 외생변수의 영향이 혼합되어 내적 타당성 저해

- 시험 효과 : 실험변수와 관계없이 동일한 측정을 반복시 일어남

- 측정수단의 변화 : 측정자의 측정방법이 달라짐으로 결과 달라짐

- 통계적 회귀 : 사전 측정에서 극단적인 점수를 얻는 경우 사후 측정에서 평균으로 근접하려는 경향, 대상이 잘못 선정되어 결과 변수 수준이 아주 낮거나 높은 상태에서 측정시 조작 가한 후 결과가 왜곡됨

- 표본의 편중 : 집단 간의 상대적 차이가 있고, 표본 집단이 이질적인 경우의 차이

- 실험대상의 소멸

- 표본의 편중과 다른 요인들 간의 상호작용

- 인과 방향의 모호성 (설계 잘못)

- 실험 변수의 확산 또는 모방

- 실험변수의 효과를 상쇄하는 보상

- 보상적인 대항

- 열등적 실험변수를 받은 경우의 자포자기

- 중복된 실험변수

 

외생변수의 통제방법

- 제거

- 균형화 : 외생변수의 단계별 적용

- 상쇄 : 하나의 실험집단에 두 개 이상의 실험변수가 가해질 때, 각 순서 등을 바꾸어 재시험

- 무작위화