준실험
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1. 개요
준실험은 연구자가 무작위 할당을 사용할 수 없는 상황에서 인과 관계를 조사하기 위해 사용되는 연구 설계의 한 유형이다. 준실험은 독립 변수를 조작하고 종속 변수를 측정하지만, 실험군과 대조군을 무작위로 할당하지 않는다. 준실험은 윤리적 또는 실용적인 이유로 무작위 할당이 어려운 경우에 사용되며, 다양한 유형의 설계가 존재한다. 준실험은 내부 타당도와 외부 타당도에 대한 고려가 필요하며, 교란 변수의 영향을 받기 쉽다는 단점이 있다.
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- 실험 설계 - 실험군과 대조군
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준실험 | |
---|---|
개요 | |
명칭 | 준실험 |
영어 명칭 | Quasi-experiment |
특징 | |
연구 유형 | 경험적 개입 연구 |
설명 | 실험 연구 설계와 유사하지만, 무작위 할당 또는 완벽한 통제가 결여된 연구 방법이다. 준실험 연구는 사회과학, 교육, 공중 보건 및 정책 분야에서 인과 관계를 평가하기 위해 자주 사용된다. |
방법론적 고려사항 | |
무작위 할당의 부재 | 준실험의 가장 큰 특징은 연구 참여자를 실험군과 대조군에 무작위로 할당하지 않는다는 점이다. |
통제 부족 | 연구자가 모든 변수를 완벽하게 통제할 수 없기 때문에, 관찰된 효과가 실제로 조작된 변수 때문인지, 아니면 다른 요인 때문인지 판단하기 어렵다. 이러한 이유로 준실험 연구는 실험 연구만큼 강력한 인과 관계 증거를 제공하지 못한다. |
준실험 설계의 유형 | |
비동등 대조군 설계 | 실험군과 대조군을 사전에 정해진 기준에 따라 선정한다. 두 그룹은 처치 전후에 측정되며, 그룹 간의 변화를 비교하여 처치의 효과를 평가한다. |
단절 회귀 설계 | 특정 기준점을 기준으로 그룹을 나누고, 그 기준점 근처에서 결과 변수의 갑작스러운 변화를 관찰한다. 이 설계를 통해 기준점의 효과를 추정할 수 있다. |
시계열 설계 | 단일 그룹을 대상으로 여러 시점에 걸쳐 데이터를 수집하고, 특정 시점에 개입을 적용한다. 개입 전후의 데이터 패턴 변화를 분석하여 개입의 효과를 평가한다. |
도구 변수 | 처치 변수와 결과 변수 사이의 인과 관계를 추정하기 위해 사용되는 통계적 방법이다. 도구 변수는 처치 변수에 영향을 미치지만 결과 변수에는 다른 경로를 통해 영향을 미치지 않는 변수여야 한다. |
장점 | |
윤리적 고려 | 무작위 할당이 비윤리적이거나 불가능한 상황에서 유용하다. 예를 들어, 특정 유해 물질에 노출시키는 실험은 윤리적으로 문제가 되므로, 준실험적 방법을 통해 자연적으로 발생한 노출 사례를 연구할 수 있다. |
현실 세계의 적용 | 실제 환경에서 수행되기 때문에, 실험실 환경에서 얻어진 결과보다 일반화 가능성이 높다. |
단점 | |
내적 타당성 | 무작위 할당이 없기 때문에, 선택 편향이나 교란 변수의 영향을 통제하기 어렵다. 이는 인과 관계 추론의 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. |
외부 타당성 | 연구 결과가 다른 상황이나 모집단에 일반화되기 어려울 수 있다. 특히, 연구 대상 그룹이 전체 모집단을 대표하지 못할 경우 문제가 될 수 있다. |
고려 사항 | |
인과 관계 추론의 한계 | 준실험 연구는 상관 관계는 밝힐 수 있지만, 명확한 인과 관계를 입증하기는 어렵다. |
통계적 통제 | 교란 변수의 영향을 최소화하기 위해 통계적 방법을 사용해야 한다. |
민감도 분석 | 결과가 가정에 얼마나 민감한지 평가해야 한다. |
2. 설계
준실험 설계에는 다양한 유형이 존재하며, 각 유형은 서로 다른 강점, 약점 및 적용 방식을 가진다. 준실험 설계의 주요 유형은 다음과 같다.[7]
- 차이의 차이 (사전 사후 비교)
- 비동등 대조군 설계
- 무치료 대조군 설계
- 비동등 종속 변수 설계
- 제거된 치료군 설계
- 반복 치료 설계
- 반전 치료 비동등 대조군 설계
- 코호트 설계
- 사후 검사 전용 설계
- 회귀 불연속 설계
- 환자-대조군 설계
- 시계열 설계
- 다중 시계열 설계
- 중단된 시계열 설계
- 성향 점수 매칭 또는 가중치
- 도구 변수
- 패널 분석
이러한 설계 중에서 회귀 불연속 설계는 실험 설계에 가장 가깝다. 실험자는 치료 할당을 제어하고, "치료 효과의 편향되지 않은 추정치를 산출"하는 것으로 알려져 있다.[7] 그러나 전통적인 실험 설계와 동일한 검증력을 얻기 위해서는 대규모 연구 참가자와 할당 및 결과 변수 간의 함수 형태에 대한 정확한 모델링이 필요하다.
준실험은 때때로 실험 순수주의자들에게 기피되기도 하지만(이에 따라 도널드 T. 캠벨은 "구역질나는 실험"이라는 용어를 만들었다),[5] 실험이나 무작위 대조 시험을 수행하는 것이 실현 가능하거나 바람직하지 않은 영역(공공 정책 변화, 교육적 개입, 대규모 건강 개입의 영향 평가 등)에서 매우 유용하다. 준실험 설계의 주요 단점은 혼란 편향의 가능성을 제거할 수 없다는 것이며, 이는 인과 관계를 추론하는 능력을 방해할 수 있다. 그러나 이러한 편향은 다중 회귀와 같은 통계적 기법을 사용하여 제어할 수 있다. 또한, 성향 점수 매칭을 사용하여 준실험 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다.
실제로 준실험 분석에서 파생된 데이터는 특정 경우에 실험 데이터와 매우 유사한 것으로 나타났다.[6] 준실험은 특히 응용 연구 질문에 관심이 있는 연구자에게 귀중한 도구이다. 준실험 설계만으로는 확정적인 인과 관계 추론을 할 수 없지만, 실험적 방법만으로는 얻을 수 없는 필요하고 귀중한 정보를 제공한다.[7]
2. 1. 변수
준실험 설계를 만들 때 첫 단계는 변수를 식별하는 것이다. 준독립 변수는 종속 변수에 영향을 주기 위해 조작되는 변수로, 보통 서로 다른 수준을 가진 그룹 변수이다. 예를 들어, 대체 치료를 받는 두 그룹이나 치료 그룹과 치료를 받지 않는 그룹(위약을 투여받을 수 있음)으로 나눌 수 있다. 예측된 결과는 종속 변수이다. 시계열 분석에서 종속 변수는 시간에 따라 관찰되어 변화를 파악한다.[3]실험에서 연구 단위는 무작위로 치료 조건에 배정될 확률이 동일하다. 따라서 무작위 할당은 실험군과 대조군이 동등함을 보장한다. 하지만 준실험 설계에서는 무작위 할당이 아닌 다른 기준(예: 컷오프 점수)을 사용하여 참가자를 치료 조건에 배정한다. 연구자가 치료 조건 할당을 제어할 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있으며, 할당 기준이 알려지지 않을 수도 있다. 비용, 실행 가능성, 정치적 우려, 편의성 등의 요인이 참가자 할당 방식에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 준실험은 내적 타당성에 대한 우려가 있을 수 있다.[3]
준실험은 "사전 사후 검사"를 사용하기 때문에 효과적이다. 즉, 데이터를 수집하기 전에 혼동 요인이나 참가자의 특정 경향을 확인하기 위한 검사를 수행한다. 그런 다음 실제 실험을 수행하고 사후 검사 결과를 기록한다. 이 데이터는 연구의 일부로 비교하거나, 사전 검사 데이터를 실제 실험 데이터에 대한 설명에 포함할 수 있다. 준실험에는 연령, 성별, 눈 색깔과 같이 이미 존재하는 독립 변수가 있다. 이러한 변수는 연속형(연령)이거나 범주형(성별)일 수 있으며, 자연적으로 발생하는 변수를 측정한다.[4]
2. 2. 절차
준실험 설계를 만드는 첫 번째 단계는 변수를 식별하는 것이다. 준독립 변수는 종속 변수에 영향을 주기 위해 조작되는 변수인 x-변수가 된다. "X"는 일반적으로 수준이 다른 그룹 변수이다. 예측된 결과는 y-변수인 종속 변수이다. 시계열 분석에서 종속 변수는 발생할 수 있는 모든 변경 사항에 대해 시간이 지남에 따라 관찰된다. 변수가 식별되고 정의되면 절차를 구현하고 그룹 차이를 조사해야 한다.[21]무작위 배정 실험에서 연구 단위는 주어진 치료 조건에 배정될 확률이 동일하다. 따라서 무작위 할당은 실험군과 대조군이 모두 동등함을 보장한다. 준실험 설계에서 주어진 치료 조건에 대한 할당은 무작위 할당이 아닌 다른 것을 기반으로 한다. 준실험 설계의 유형에 따라 연구자는 치료 조건에 대한 할당을 제어할 수 있지만 무작위 할당 이외의 일부 기준(예: 컷오프 점수)을 사용하여 치료를 받는 참가자를 결정하거나, 연구자가 치료 조건 할당에 대한 통제를 하지 못하고 할당에 사용된 기준이 알려지지 않았을 수 있다. 비용, 실행 가능성, 정치적 우려 또는 편의성과 같은 요소는 참가자가 주어진 치료 조건에 할당되는 방식이나 여부에 영향을 미칠 수 있으며, 이와 같이 준실험은 내부 타당성에 대한 우려의 대상이 된다.[21]
준실험은 "사후 테스트"를 사용하기 때문에 효과적이다. 즉, 데이터를 수집하기 전에 혼동되는 변수가 있는지 또는 참가자에게 특정 경향이 있는지 확인하기 위한 테스트가 수행된다. 그런 다음 실제 실험은 사후 테스트 결과를 기록하여 수행된다. 이 데이터는 연구의 일부로 비교되거나 사전 테스트 데이터가 실제 실험 데이터에 대한 설명에 포함될 수 있다. 준실험에는 연령, 성별, 눈 색깔과 같이 이미 존재하는 독립 변수가 있다. 이러한 변수는 연속형(연령)이거나 범주형(성별)일 수 있다. 즉, 자연적으로 발생하는 변수는 준실험 내에서 측정된다.[26]
3. 윤리학
예를 들어, 진실험은 다른 모든 변수를 통제하기 위해 무작위로 아이들을 장학금에 배정하는 것이다. 준실험은 사회과학, 공중보건, 교육 및 정책 분석에서 일반적으로 사용되며, 특히 연구 참가자를 치료 조건에 무작위로 배정하는 것이 실용적이지 않거나 합리적이지 않은 경우에 사용된다.[1]
가구를 두 가지 범주로 나눈다고 가정해 보자. 부모가 자녀를 때리는 가구와 부모가 자녀를 때리지 않는 가구가 있다. 부모의 체벌과 자녀의 공격적인 행동 사이에 양의 상관관계가 있는지 확인하기 위해 선형 회귀를 실행할 수 있다. 그러나 부모를 체벌 여부 범주에 무작위로 배정하는 것은 일부 부모가 자녀를 때리는 것이 도덕적으로 잘못되었다고 믿고 참여를 거부할 수 있기 때문에 실용적이거나 윤리적이지 않을 수 있다.
4. 장점
준실험 설계는 무작위 할당이 비실용적이거나 비윤리적일 때 유용하며, 실제 실험 설계보다 설정하기 쉽다.[22] 잘 통제된 실험실 환경과 달리 자연스러운 환경에서 진행되므로 인위성으로 인한 문제가 적어 생태적 타당도에 대한 위협을 최소화할 수 있다. 준실험은 자연 실험이므로, 한 연구 결과를 다른 주제와 환경에 적용하여 일반화를 할 수 있다. 이 실험 방법은 서로 다른 환경에서 추적할 수 있는 더 긴 기간이 포함된 종단 연구에 효율적이다.[8]
실험자가 원하는 대로 조작을 가할 수 있다는 장점도 있다. 자연 실험에서는 연구자가 조작에 대해 전혀 통제할 수 없지만, 준실험에서는 가능하다. 또한, 준실험에서 자발적으로 선택된 집단을 사용하면 연구 수행 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 조건적 문제에 대한 우려를 줄일 수 있다.[27]
진실험은 아이들을 무작위로 장학금에 배정하는 것이지만, 준실험은 특히 연구 참가자를 치료 조건에 무작위로 배정하는 것이 실용적이지 않거나 합리적이지 않을 때 사회 과학, 공중 보건, 교육, 정책 분석 분야에서 흔히 사용된다.
예를 들어, 부모가 자녀를 때리는 가구와 그렇지 않은 가구로 나누어 부모의 체벌과 자녀의 공격적인 행동 사이에 양의 상관관계가 있는지 확인하는 연구를 할 수 있다. 하지만, 부모를 체벌 여부 범주에 무작위로 배정하는 것은 일부 부모가 자녀를 때리는 것이 도덕적으로 잘못되었다고 믿고 참여를 거부할 수 있기 때문에 실용적이거나 윤리적이지 않을 수 있다.
5. 단점
준실험은 무작위 배정이 없어 연구의 실행 가능성은 높지만, 내부 타당성 측면에서 여러 문제점을 야기한다.[24] 무작위 배정의 부재는 교란 변수를 통제하기 어렵게 만들고, 이는 내부 타당성에 대한 새로운 위협으로 이어진다.[24]
사회적 환경에는 다양한 외생 변수와 교란 변수가 존재하기 때문에, 준실험을 통해 인과 관계를 명확히 결론 내리기는 어렵다.[25] 또한, 연구자가 외생 변수를 완전히 통제할 수 없기 때문에, 내부 타당성에 대한 위협을 평가하더라도 인과 관계를 완전히 확립하는 것은 불가능하다.[25]
연구 그룹에 무작위성이 결여되어 있다는 점은 약한 증거를 제공할 수 있다는 단점으로 이어진다. 무작위성은 연구 결과를 일반화하여 전체 모집단을 더 잘 대표할 수 있게 해주기 때문에 연구에 중요한 정보를 제공한다. 준실험에서는 그룹이 불균등할 수 있는데, 이는 내부 타당성에 위협이 될 수 있으며, 실험자가 결과의 원인을 정확히 파악하기 어렵게 만든다.[26]
6. 내적 타당도
준실험에서 내적 타당도는 인과관계 추론의 정확성을 나타내는 중요한 개념이다. 실험자가 실험 결과에 영향을 줄 수 있는 모든 변수를 통제하려고 할 때 내적 타당도가 발생한다.[27] 통계적 회귀, 실험 과정의 역사, 참가자 특성 등은 모두 내적 타당도를 위협하는 요인이 될 수 있다.[27]
준실험 설계는 무작위 할당을 사용하지 않기 때문에, 교란 변수를 완전히 배제하기 어렵고, 이는 내적 타당도에 대한 새로운 위협을 발생시킨다.[24] 연구자는 이러한 교란 변수의 영향을 최소화하기 위해 노력해야 하지만, 외부 변수를 완벽하게 통제하는 것은 불가능하므로 인과관계를 확립하는 데 어려움이 있다.[25]
연구 그룹이 무작위로 구성되지 않으면, 결과의 원인이 무엇인지 명확하게 판단하기 어려워진다.[26] 예를 들어, 특정 치료 프로그램의 효과를 평가하는 준실험에서, 프로그램에 참여한 그룹과 참여하지 않은 그룹이 원래부터 서로 다른 특성을 가지고 있었다면, 프로그램의 효과인지 아니면 원래 그룹 간의 차이 때문인지 판단하기 어렵다.
따라서 준실험 설계를 사용할 때는 내적 타당도를 위협하는 요인들을 신중하게 고려하고, 가능한 한 이러한 위협을 최소화하기 위한 노력을 기울여야 한다. "내가 원하는 이유 외에 결과에 대한 다른 가능한 이유가 있는가?"라는 질문을 통해 내적 타당도를 평가하고, 다른 가능한 원인이 존재한다면 내적 타당도가 낮다고 판단할 수 있다.[27]
7. 외적 타당도
외적 타당도는 연구 표본에서 얻은 결과가 일부 잘 지정된 관심 모집단과 사람, 시간, 맥락 및 연구 방법의 하위 모집단 "전체"로 일반화될 수 있는 정도이다.[28] 린치는 우리가 투영하고자 하는 모집단이 정의상 표본 추출이 불가능한 미래 행동의 척도이기 때문에 모집단을 일반화하는 것은 거의 불가능하다고 주장했다.[29] 따라서 보다 적절한 질문은 치료 효과가 연구자에게 두드러지지 않을 수 있는 배경 요인에 따라 달라지는 "전체" 하위 집단을 일반화하는지 여부이다. 외적 타당성은 치료 연구가 사람들, 시간, 맥락 및 연구 방법의 여러 하위 집합에 걸쳐 균질한 영향을 미치는지 여부 또는 치료 효과의 부호와 크기가 하위 집합에 걸쳐 연구자가 인정하거나 이해할 수 없는 방식으로 변하는지 여부에 달려있다.[30] 아테이와 임번스, 아테이와 웨이거는 이질적인 치료 효과에 대한 귀납적 이해를 위한 기계 학습 기술을 개척했다.[31][32]
8. 설계 유형
준실험 설계는 다양한 유형이 있으며, 각각 강점, 약점, 적용 방식이 다르다.[7] 주요 설계 유형은 다음과 같다.
설계 유형 | 세부 유형 |
---|---|
차이의 차이 (사전 사후 비교) | |
비동등 대조군 설계 | 무치료 대조군 설계 |
비동등 종속 변수 설계 | |
제거된 치료군 설계 | |
반복 치료 설계 | |
반전 치료 비동등 대조군 설계 | |
코호트 설계 | |
환자-대조군 설계 | 사후 검사 전용 설계 |
회귀 불연속 설계 | |
시계열 설계 | |
다중 시계열 설계 | |
중단된 시계열 설계 | |
성향 점수 매칭 또는 가중치 | |
기타 | 도구 변수, 패널 분석 |
이 중 회귀 불연속 설계는 실험 설계에 가장 가깝다. 실험자가 치료 할당을 제어하며, 치료 효과의 편향되지 않은 추정치를 산출한다.[7] 단, 전통적 실험 설계와 동일한 검증력을 얻으려면 많은 연구 참가자와 할당-결과 변수 간 함수 형태에 대한 정확한 모델링이 필요하다.
준실험 설계는 혼란 편향 가능성을 제거할 수 없어 인과관계 추론을 방해할 수 있다. 그러나 혼란 변수를 식별, 측정하면 다중 회귀 등으로 편향을 제어할 수 있다. 성향 점수 매칭으로 참가자를 일치시켜 결과 정확도를 높일 수도 있다.
대표적인 준실험 설계 유형은 개인-대-처치 설계와 자연 실험이다.
- 개인-대-처치 설계: 실험자가 최소 하나의 독립 변수를 측정하고, 다른 독립 변수는 조작한다. 주로 실험실에서 수행되며, 무작위 할당으로 실험자가 조작을 완전히 제어한다.[19] 예: 직장 멘토링이 직무 만족도에 미치는 영향 연구.[18]
- 자연 실험: 실험자가 변수를 조작하지 않고, 우연에 의해 실험적 제어가 이루어진다. 자연 발생 사건(예: 교통사고)을 대상으로 하므로, 외상 후 스트레스 장애 연구 등에 유용하다.[19]
참조
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