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통계적 결론 타당성에 영향을 미치는 요인 신뢰도 낮은 측정 연구에 사용된 측정의 신뢰도가 낮으면 이른바 오차변량이 커지며 이는 통제적 검증력의 약화를 초래한다. 신뢰도가 지나치게 낮으면 그 측정은 어떤 변인과도 상관을 가지지 못한다. 예컨대 칼로리 섭취량과 체중과는 정적 상관이 있다고 믿어지는데, 만약에 측정할 때마다 결과가 변하는 신뢰할 수 없는 저울로 체중을 측정했다고 상상해 보라. 결과는 칼로리 섭취량과 체중 간에 상관이 없다고 나왔을 것이다. 즉 측정의 신뢰도 문제는 이렇게 통계적 결론 타당성을 위협한다. 신뢰성이 낮은 처치 상담연구에서 처치는 독립변인으로 활용된다. 연구자는 독립변인인 처치를 매우 주의 깊게 개발하고 실시해야 한다. 그런데 이것이 사실은 매우 어려운 일이다. 예컨대, 내담자중심상..

통계적 결론 타당성 연구에서 통계적 결론이라는 것은 추리통계에 관한 것이다. 추리가 없는 기술통계라면 검증의 절차가 없기 때문에 추리에 의한 결론을 내릴 필요가 없으며 이 결론의 타당성을 논할 필요도 없다. 통계적 검증에는 여러 가지의 절차가 있지만 여기에는 몇 가지 필수적인 요소들이 있다. 첫째는 통계적 검증은 표본 모집한 자료를 가지고 전체집단의 내용을 추정하는 것이다. 그래서 이를 추리통계라고 칭한다. 어떤 상관계수가 의미 있다고 결론짓는 것은 비록 얻어진 자료는 표본 모집의 자료이지만 그 결론은 전체집단에 대한 결론이다. 즉 전체집단에서 상관이 있다는 결론이다. 둘째는 귀무가설을 세운다는 점이다. 귀무가설이란 검증하고자 하는 통계치가 의미가 없다는 가설을 말한다. 일단 통계치가 의미가 없다는 귀무..

외적 타당성 외적 타당성이란 연구의 결과를 다른 대상, 상황, 시기 등에 일반화시킬 수 있는 정도를 의미한다. 대상에 대한 일반화는 연구에 참여한 피험자 이외의 다른 대상(성별, 나이, 직업, 국적, 민족 등)에 대한 일반화이며, 상황에 대한 일반화는 연구에 사용된 상황과 다른 조건(장소, 기관. 과목, 상담자, 상담 방법 등), 시기에 대한 일반화는 연구가 이루어진 바로 그 시기가 아닌 다른 시기(하루의 다른 시간대, 다른 시대 등)에 대한 일반화를 뜻한다. 외적 타당성은 전형적으로 표본과 전체집단의 개념을 사용한다. 실제 연구에서는 표본이 된 대상. 표본이 모집된 상황, 표본이 모집된 시기가 있기 마련인데 전통적 의미의 일반화는 표본의 모집을 통한 연구 결과를 전체집단으로(대상, 상황, 시기적 측면에..

통계적 회귀 통계적 회귀란 다음과 같은 현상을 말한다. 시험성적이 잘 나온 사람은 다음 시험에서 이번보다는 성적이 잘 나오지 않을 확률이 더 높고, 이번에 성적이 좋지 못한 사람은 다음에 성적이 더 잘 나올 확률이 크다는 것이다. 검사를 두 번 이상 실시할 때 두 번째 점수는 평균 혹은 중앙값 쪽으로 이동할 확률이 더 크다는 것이다. 이런 현상은 피험자들이 극단적 점수를 보일 때 더 분명하게 드러난다. 예를 들면, 고 불안증 환자들에게 심리치료를 실시했는데 사전검사보다 사후검사의 불안도가 낮아졌다고 하자. 그런데 이 경우 그 점수의 변화는 심리치료에 기인한 것이 아니라 통계적 회귀 현상일 수도 있는 대안 가설이 가능하다. 이 문제를 극복하는 전형적인 전략은 무작위 배정, 즉 실험집단과 통제집단에 피험자들..

과학적 연구의 타당성 중 내적 타당성 독자들은 이미 연구의 타당성이라는 개념에 대해서 익숙해지고 있을 것이다. 연구의 타당성에는 여러 가지 종류가 있다. 연구의 주제나 목적 혹은 방법에 따라서 타당성의 개념이 조금씩 다르게 적용되기 때문이다. 연구설계 단계에서 거론되는 대표적인 타당성 개념인 내적 타당성, 외적 타당성, 통계적 결론의 타당성, 구인 타당성 중 내적 타당성의 개념에 대해 알아보자. 타당성의 개념이 Campbell과 Stanley(1963)에 의해서 체계적으로 분석되었을 때 그것은 주로 내적 타당성에 관한 것이었다. 그들은 교육 심리학 연구에서 많은 실험연구가 내포하는 추론적 문제점들을 심각하게 고찰해 보았다. 연구자가 실험설계를 하는 것은 대개 인과관계를 구명하려는 목적을 가지고 있다. 예..

과학적 연구에서 통계적 추론의 중요성 앞에서 과학자는 궁극적으로 경험적 자료에 의거해서 이론과 가설의 진위 여부, 타당한 정도를 평가한다고 하였다. 이것은 과학의 매우 중요한 조건이다. 그러나 경험적 자료를 체계적으로 정확하게 수집한다는 것이 말처럼 쉽지만은 않다. 그리고 과학자는 현상에 대한 모든 자료를 다 수집할 수 있는 것이 아니라 표본에서 모집하게 되므로 연구자는 얻어진 자료를 가지고 전체를 추정하는 방법을 쓴다. 표본에서 모집하기 위한 이론과 추리통계학은 이러한 점에서 중요성을 가진다. 자료수집의 정확성 독자들은 관찰과 측정의 신뢰도와 타당성에 대해서 들어본 바가 있을 것이다. 관찰과 측정의 타당성 이란 원래는 복잡한 의미들을 지니고 있지만, 편의상 한마디로 표현하면, 연구하고자 하는 구성개념을..

경험적 연구 경험적이라는 말에는 이론보다는 관찰이나 실험을 바탕으로 한다는 경향성이 내포되어 있다. 그리고 이론적이라는 말에는 관찰과 실험을 통한 자료수집보다는 주로 생각을 통해 궁리하며, 추리하고, 분별하는 것을 의미한다. 과학자가 생각을 통한 추리를 하지 않는다는 뜻은 아니다. 그러나 과학자는 생각을 통해 궁리하며, 추리하고, 분별하는 것에만 의존하지 않고 궁극적으로 관찰과 실험에 의해서 얻어진 경험적 자료에 의존한다는 점에서 다른 논리적 사고만을 기반으로 하는 이론가들과 다르다. 모든 이론과 가설은 결국 경험적 데이터에 의해서 경험적으로 증명되어야 한다는 것이다. 우리는 대부분의 양적 연구가 경험적 연구라는 것을 쉽게 이해한다. 그러나 질적 연구를 논리적 사고만을 기반으로 하는 연구로 오해하는 경우..