무선 배치
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1. 개요
무선 배치는 실험 참가자를 무작위로 그룹에 할당하는 과정으로, 실험 결과가 실험 처치 외의 다른 요인에 의해 영향을 받는 것을 방지하고 인과 관계를 추론하는 데 중요한 역할을 한다. 무선 배치는 외생 변수 통제, 인과 관계 추론에 기여하며, 무작위 할당을 통해 각 참가자가 특정 그룹에 속할 확률을 동일하게 만들어 실험 처치의 순수한 효과를 측정할 수 있게 한다. 하지만 무선 배치는 그룹 간의 차이를 완전히 제거하지 못하며, 통계적 유의성 검정을 통해 귀무 가설이 기각될 수 있고, 윤리적 문제 및 현실적인 제약, 통계적 유의성 문제가 발생할 수 있다. 무선 표집과는 별개의 과정이며, 역사적으로 찰스 S. 퍼스와 로널드 A. 피셔 등에 의해 강조되었다.
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| 무선 배치 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 연구 방법 |
| 목적 | 실험 대상자를 실험 그룹에 할당 |
| 상세 정보 | |
| 정의 | 무선 배치는 실험 연구에서 참가자들을 다른 그룹에 무작위로 배정하는 데 사용되는 방법임. |
| 목적 | 처치 효과를 확인하고, 선택 편향을 최소화함. |
| 방법 | 난수표, 컴퓨터 생성 난수, 동전 던지기 등 무작위성을 보장하는 방법을 사용함. |
| 장점 | 그룹 간의 초기 차이를 줄여 처치 효과를 정확하게 측정할 수 있음. 실험 결과의 일반화 가능성을 높임. |
| 단점 | 표본 크기가 작을 경우 그룹 간의 불균형이 발생할 수 있음. 모든 실험 연구에 적용 가능한 것은 아님. |
| 예시 | |
| 새로운 약물 효과 연구 | 참가자들을 무작위로 약물 투여 그룹과 위약 투여 그룹으로 나누어 효과를 비교함. |
| 교육 방법 효과 연구 | 학생들을 무작위로 다른 교육 방법을 적용하는 그룹으로 나누어 학업 성취도를 비교함. |
2. 무작위 할당의 중요성
실험 연구에서 참가자를 각 집단에 어떻게 배정하는지는 결과의 신뢰도에 결정적인 영향을 미친다. 무작위 할당은 실험의 내적 타당도를 확보하는 핵심적인 방법이다. 이는 참가자들을 실험군과 대조군에 무작위로 배정하여, 연구자가 의도하지 않은 외생 변수의 영향을 최소화하고 집단 간의 동질성을 확보하기 위함이다. 만약 참가자 배정이 무작위로 이루어지지 않으면, 관찰된 집단 간 차이가 실제 실험 처치의 효과인지, 아니면 참가자들의 기존 특성 차이 때문인지 구분하기 어려워진다.
따라서 무작위 할당은 실험 처치와 결과 사이의 인과 관계를 명확히 밝히는 데 필수적이다. 이를 통해 연구 결과의 신뢰도를 높이고, 실험 처치의 효과를 보다 정확하게 평가할 수 있다.
2. 1. 외생 변수 통제
만약 실험 참가자를 무작위로 배정하지 않는다고 가정해 보자. 예를 들어, 실험에 먼저 도착한 10명을 실험군에 배정하고, 나중에 도착한 10명을 대조군에 배정하는 경우를 생각해 볼 수 있다. 실험 후 실험군과 대조군 사이에 차이가 발견되었을 때, 이것이 반드시 실험 처치 때문이라고 단정하기 어렵다. 왜냐하면 참가자들이 원래 가지고 있던 다른 속성, 예를 들어 일찍 도착하는 사람과 늦게 도착하는 사람 사이의 성향 차이 같은 외생 변수 때문일 수도 있다.하지만 동전 던지기와 같은 방법으로 참가자를 무작위로 배정한다면 상황은 달라진다. 동전의 앞면이 나오면 실험군, 뒷면이 나오면 대조군에 배정하는 방식이다. 이렇게 하면 모든 참가자는 각 그룹에 배정될 확률이 같아진다. 따라서 실험 후에 나타나는 두 그룹 간의 차이는 참가자의 기존 속성 차이보다는 실험 처치의 효과일 가능성이 훨씬 높다. 즉, 무작위 배정은 외생 변수의 영향을 통제하여 실험 결과의 타당성을 높이는 데 중요한 역할을 한다.
2. 2. 인과 관계 추론
만약 실험 참가자를 무작위로 배정하지 않는다면, 인과 관계를 정확히 추론하기 어렵다. 예를 들어, 실험에 먼저 도착한 10명을 실험군에 배정하고, 나중에 도착한 10명을 대조군에 배정한다고 가정해 보자. 실험 후 두 그룹 간의 차이가 발견되었을 때, 이것이 정말 실험 처치 때문인지, 아니면 단순히 일찍 도착한 사람과 늦게 도착한 사람의 기존 차이 때문인지 명확히 알 수 없다.하지만 참가자를 동전 던지기와 같은 무작위적인 방법으로 배정하면 상황이 달라진다. 동전 앞면이 나오면 실험군, 뒷면이 나오면 대조군에 배정하는 식이다. 이렇게 하면 모든 참가자는 어떤 그룹에 속할지 동일한 확률을 가지게 된다. 따라서 실험 후에 나타나는 두 그룹 간의 차이는 참가자들의 기존 특성 차이 때문일 가능성이 매우 낮아진다. 즉, 관찰된 차이가 실험 처치로 인해 발생했다고 결론 내릴 수 있는 더 강력한 근거가 마련되는 것이다. 이는 무작위 배정이 실험 결과의 인과 관계를 추론하는 데 중요한 이유이다.
3. 무작위 할당의 한계
무작위 할당은 실험 집단 간의 동질성을 확보하는 효과적인 방법이지만, 완벽하게 동일한 집단을 만드는 것을 보장하지는 않는다. 순전히 우연에 의해 실험 시작 전부터 집단 간에 특정 속성에서 차이가 존재할 수 있다.<0xE2><0x80><0x8B> 예를 들어, 특정 신체적 특징이나 사전 경험 등에서 차이가 나타날 수 있다.
무작위 할당은 이러한 우연한 차이가 발생할 가능성을 완전히 없애지는 못하지만, 통계적으로 그 가능성을 현저히 낮추는 역할을 한다. 즉, 무작위 할당을 통해 집단 간의 체계적인 편향을 최소화할 수 있지만, 여전히 확률적으로 발생하는 미세한 차이는 존재할 수 있다는 한계를 가진다. 이러한 우연적 차이는 실험 결과 해석에 영향을 미칠 수 있다.
3. 1. 통계적 유의성 문제
무작위 할당은 실험 집단과 통제 집단이 완전히 동일하다는 것을 보장하지는 않는다. 우연에 의해 두 집단은 실험 시작 전부터 특정 속성에서 차이를 보일 수 있다. 무작위 할당은 이러한 가능성을 완전히 없애지는 못하지만, 발생 확률을 크게 줄여준다.통계적인 관점에서 보면, 무작위로 할당된 두 집단의 평균을 비교했을 때, 실제로는 같은 모집단에서 나왔음에도 불구하고 통계적으로 유의미한 차이가 나타날 수 있다. 예를 들어, 두 집단의 특정 변수 값 차이가 우연에 의한 것인지 아닌지를 확인하기 위해 통계적 유의성 검정을 실시한다고 가정해보자. 이때 "두 집단의 모집단 평균은 같다"는 귀무 가설을 설정한다. 하지만 표본 데이터 분석 결과, 확률적으로 발생하기 어려운 큰 차이가 관찰되면 이 귀무 가설은 기각될 수 있다. 즉, 실제로는 같은 모집단에서 무작위로 나눈 집단임에도 불구하고, 통계 검정 결과는 마치 서로 다른 모집단에서 추출된 것처럼 결론 내릴 위험이 존재하는 것이다.
예를 들어, 무작위 할당을 했음에도 불구하고 우연히 한 집단에는 파란 눈을 가진 사람이 20명, 갈색 눈을 가진 사람이 5명 배정되고 다른 집단은 그 반대가 될 수도 있다. 이런 경우는 드물지만 발생 가능하며, 만약 발생한다면 실험 결과가 처치 효과 때문인지, 아니면 원래 집단 간의 차이 때문인지 판단하기 어렵게 만들어 실험 가설 검증에 혼란을 줄 수 있다.
4. 무작위 표집과의 관계
무작위 표집은 무작위 할당과 관련이 있지만, 서로 다른 별개의 과정이다.[2]
4. 1. 무작위 표집
무작위 표집은 더 큰 모집단을 대표하는 방식으로 참가자를 모집하는 방법이다.[2] 이는 관련이 있지만 무작위 할당과는 별개의 과정으로 이해해야 한다.[2] 대부분의 기본적인 통계 검정은 독립적으로 무작위 표집된 모집단에 대한 가설을 필요로 하므로, 무작위 표집은 표본 구성원의 특성이 전체 모집단의 특성과 유사할 가능성을 높여 표본의 대표성을 확보하고 연구 결과를 모집단 전체에 일반화할 수 있는 근거를 마련하는 데 중요하다. 더 발전된 통계 모델링은 추론 과정을 특정 표집 방법에 맞게 조정하는 데 사용될 수 있다.4. 2. 무작위 할당과 무작위 표집의 차이
무작위 표집과 무작위 할당은 서로 관련이 있지만 별개의 과정이다.[2] 무작위 표집은 더 큰 모집단을 대표할 수 있도록 참가자, 즉 표본을 추출하는 방법을 의미한다.[2] 반면, 무작위 할당은 이미 추출된 표본을 서로 다른 그룹(예: 실험 집단과 통제 집단)에 무작위로 배정하는 방법이다.대부분의 기본적인 통계 검정은 독립적으로 무작위 표집된 모집단에 대한 가설 검증을 전제로 하므로, 무작위 할당은 중요한 과정이다. 무작위 할당은 연구자가 의도적으로 특정 변수 몇 개만 일치시키는 것과는 달리, 표본 구성원이 가진 모든 속성(알려진 속성 및 알려지지 않은 속성 모두)에 대해 그룹 간 동등성을 확보할 가능성을 높인다. 이는 그룹 간 비교의 타당성을 높이는 데 기여하며, 추론 통계를 사용하여 실험 전후의 그룹 간 차이를 평가할 수 있는 수학적 근거를 제공한다.[2] 더 나아가, 발전된 통계 모델링 기법을 사용하면 표집 방법에 맞게 통계적 추론을 조정할 수도 있다.
5. 역사
통계적 추론에서 무작위화 개념은 찰스 S. 퍼스가 19세기 후반에 처음으로 그 중요성을 강조하면서 시작되었다.[3][4][5][6] 이후 20세기 초, 예르지 네이만은 표본 조사(1934)와 실험(1923) 분야에서 무작위화의 중요성을 역설했으며,[7] 로널드 A. 피셔는 1935년 그의 저명한 저서 ''실험 설계''(The Design of Experiments)를 통해 무작위화를 실험 설계의 핵심 원리로 확립하고 체계화했다.
5. 1. 퍼스의 실험
통계적 추론 이론에서 무작위화의 중요성은 찰스 S. 퍼스에 의해 그의 초기 저작 "과학 논리의 예시"(1877–1878)와 "가능성 있는 추론 이론"(1883)에서 강조되었으며, 그는 야스트로와 함께 진행한 무게 인지 능력 실험(퍼스-야스트로 실험)에 이를 적용했다.이 실험에서 퍼스는 자원봉사자들을 무작위로 배정하여 무게 식별 능력을 평가했으며, 블라인드 방식과 반복 측정 설계를 도입했다.[3][4][5][6] 퍼스의 실험은 심리학 및 교육 분야의 다른 연구자들에게 영감을 주었고, 1800년대 실험실 연구와 전문 서적에서 무작위 실험의 전통을 발전시키는 계기가 되었다.[3][4][5][6]
5. 2. 피셔의 실험 설계
통계적 추론에서 무작위화 개념은 찰스 샌더스 퍼스가 19세기 후반 그의 논문들에서 강조하면서 시작되었다. 퍼스는 조셉 야스트로와 함께 진행한 심리학 실험에서 이미 참가자들을 무작위로 배정하는 방식을 사용했으며, 이는 블라인드 실험과 반복 측정 설계의 초기 형태로 볼 수 있다.[3][4][5][6] 퍼스의 이러한 시도는 이후 심리학 및 교육 분야에서 무작위 실험 연구의 기초를 마련하는 데 영향을 주었다.[3][4][5][6]20세기 초, 예르지 네이만 또한 표본 조사(1934)와 실험(1923) 분야에서 무작위화의 중요성을 강조했다.[7] 이러한 학문적 배경 속에서, 로널드 A. 피셔는 1935년 그의 저명한 저서인 ''실험 설계'' (The Design of Experiments)를 통해 무작위화를 실험 설계의 핵심적인 원리로 확립하고 그 중요성을 체계적으로 역설했다. 피셔는 실험 결과의 타당성을 확보하기 위한 필수적인 방법으로 무작위 할당을 제시하며 현대 통계적 실험 설계의 기틀을 다졌다.
참조
[1]
서적
Statistics
https://www.worldcat[...]
2017-01-05
[2]
웹사이트
Social Research Methods - Knowledge Base - Random Selection & Assignment
http://www.socialres[...]
[3]
간행물
On Small Differences in Sensation
http://psychclassics[...]
[4]
간행물
Telepathy: Origins of Randomization in Experimental Design
1988-09
[5]
간행물
A Historical View of Statistical Concepts in Psychology and Educational Research
1992-11
[6]
간행물
Deception, Efficiency, and Random Groups: Psychology and the Gradual Origination of the Random Group Design
https://www.rug.nl/r[...]
1997-12
[7]
간행물
On the application of probability theory to agricultural experiments: Essay on principles (Section 9)
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