변수의 종류 (기능에 따른 분류)
- 매개변수 (Mediating Variable, 개입변수)
- 독립변수(X)와 종속변수(Y) 사이에 놓여 X → 매개변수 → Y의 관계를 이어주는 변수.
- 예: 공부시간(X) → 집중력(매개) → 시험성적(Y)
- 조절변수 (Moderating Variable, 조건변수)
- 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 강도나 방향을 조절하는 변수.
- 예: 공부시간(X) → 시험성적(Y), **IQ(조절변수)**에 따라 효과가 달라짐.
- 선행변수 (Antecedent Variable, 선행변수)
- 독립변수보다 앞서 작용하면서 독립변수에 영향을 주는 변수.
- 선행변수를 통제해도 X→Y 인과관계는 유지되지만, X→선행변수→Y 경로는 사라짐.
- 외생변수 (Extraneous Variable)
- 실제로는 인과관계가 없는데, 겉으로 보기에 관계가 있는 것처럼 만드는 변수.
- 외생변수를 통제하면 기존의 인과관계가 사라짐.
- 억압변수 (Suppressor Variable)
- 실제로는 인과관계가 있는데, 겉으로 보기에는 없는 것처럼 보이게 하는 변수.
- 억압변수를 통제하면 숨겨져 있던 인과관계가 나타남.
- 통제변수 (Control Variable)
- 연구자가 의도적으로 도입해 독립변수와 종속변수의 진짜 인과관계를 밝혀내는 데 사용.
- 매개변수·조절변수·외생변수 등을 통제하면 ‘통제변수’라 부름.
🔹 조사 유형
1. 탐색적 조사
- 목적: 조사 문제 발견, 변수 규명, 가설 도출
- 방법: 문헌조사, 경험자 조사, 특례조사
2. 기술적 조사
- 목적: 특정 현상을 사실 그대로 묘사
- 예: 인구주택총조사, 여론조사
3. 설명적 조사
- 목적: 변수 간 인과관계 규명, 가설 검증
- 예: 실험조사
🔹 시간에 따른 조사유형
- 횡단조사 (Cross-sectional)
- 일정 시점에 한 번만 조사 → 현황 파악에 적합
- 경제적이고 빠르지만 인과관계 규명은 약함
- 예: 인구·주택 센서스, 여론조사
- 종단조사 (Longitudinal)
- 시간 간격을 두고 동일 표본을 반복 조사 → 변화 추세 파악 가능
- 비용이 많이 들지만 인과관계 검증에 유리
👉 정리하면,
- 매개·조절·선행·외생·억압·통제 변수는 인과관계 연구에서 각각 다른 역할을 하는 변수들이고,
- 탐색·기술·설명 조사, 횡단·종단 조사는 연구 목적과 시간적 범위에 따라 달라지는 조사 방법이에요,
📌 변수 & 조사유형 암기표
1. 변수의 종류
- 매개변수: X → 매개 → Y (중간 연결자)
- 조절변수: X → Y 관계의 강도·방향 조절
- 선행변수: X 이전에 작용, X에 영향 → 통제 시 X→Y 관계는 유지
- 외생변수: 겉보기만 인과관계, 통제하면 관계 사라짐
- 억압변수: 실제 인과를 가림, 통제하면 숨겨진 인과 나타남
- 통제변수: 연구자가 의도적으로 도입해 인과관계 규명
2. 조사유형
- 탐색적 조사: 문제·변수·가설 발견 (문헌, 경험자, 특례)
- 기술적 조사: 사실 그대로 묘사 (인구조사, 여론조사)
- 설명적 조사: 인과관계 검증 (실험조사)
3. 시간에 따른 조사유형
- 횡단조사: 한 시점, 현황 파악, 경제적 (여론조사, 센서스)
- 종단조사: 반복 조사, 변화 추세·인과 규명, 비용 ↑
📌 시간에 따른 조사유형 (세부 분류)
1. 패널조사 (Panel Study)
- 동일한 조사주체 & 표본을 반복 조사
- 특징: 시간적 변화에 대한 가장 명확·포괄적 자료 획득
- 한계: 패널 조건화(Panel Conditioning) → 반복 조사 시 응답자가 연구 의도를 파악해 응답 왜곡 가능
2. 경향성(Trend) 조사
- 조사주제 동일, 표본은 매번 다름
- 특정 사회 집단의 변화 추세 파악
3. 동년배집단(Cohort) 조사
- 표본은 매번 다르지만, **동년배(특정 코호트 집단)**를 지속적으로 추적
- 경향성 조사와 유사하나, “동질적 속성 집단”을 전제로 함
4. 유사종단조사 (Quasi-longitudinal Study)
- 종단조사 + 횡단조사 결합
- 특정 집단의 변화를 횡단적으로 파악 → 비용·시간 절감
📌 개념의 조작화 과정
- 개념 → 개념적 정의 → 조작적 정의 → 측정
→ 추상적 개념을 경험적으로 관찰 가능한 지표로 전환
📌 측정 수준 (척도)
구분특징산술적 계산주요 통계분석
| 명목척도 | 분류(범주) | 불가 | 빈도, 백분율, 최빈값 |
| 서열척도 | 서열·순위 | 불가 | 교차분석, 순위분석 |
| 등간척도 | 간격 동일, 절대영점 없음 | 가능(+) | 평균, 표준편차 |
| 비율척도 | 절대영점 존재 | 가능(±,×,÷ 모두) | 평균, 중위수, 분산, 회귀분석 |
📌 측정의 오류
- 체계적 오류 (Systematic Error)
- 일정한 방향으로 결과 왜곡 → 타당도 저하
- 예: 척도 불균형
- 무작위 오류 (Random Error)
- 일시적·우연적 → 일정 경향 없음 → 신뢰도 저하
📌 측정의 타당도
- 타당도 = 의도한 개념을 얼마나 정확히 측정했는가?
- 내용타당도 (Content Validity, 액면·표면타당도)
- 개념의 적절성·대표성
- 전문가 판단·합의 기반
- 예: 수학시험 → 연산·논리·기하 포함
- 기준타당도 (Criterion Validity)
- 기준 척도와의 부합성
- 종류:
- 동시타당도: 현재 상황에서의 일치 정도
- 예측타당도: 미래 상황 예측 가능성
📍 한눈에 정리하면,
- 패널·경향성·코호트·유사종단 조사 = “시간 변화 추적 방법의 차이”
- 측정 수준 = “명목 → 서열 → 등간 → 비율” (통계 가능 범위 ↑)
- 오류 = 체계적(타당도↓), 무작위(신뢰도↓)
- 타당도 = 내용·기준(동시/예측)
📌 암기표 요약
1. 조사유형 (시간에 따른)
- 패널조사: 동일 집단 반복 → 변화 가장 명확 / ⚠ 패널 조건화
- 경향성조사: 주제 동일, 표본 매번 다름 → 사회 변화 추세
- 코호트조사: 특정 동년배 집단(속성 동일) → 집단 특성 변화
- 유사종단조사: 횡단+종단 절충 → 비용·시간 절약
2. 측정 수준
- 명목척도: 분류만 → 빈도, 백분율, 최빈값
- 서열척도: 순서 → 교차분석, 순위분석
- 등간척도: 간격 동일, 영점 없음 → 평균, 표준편차
- 비율척도: 영점 있음 → 모든 통계 가능
3. 측정의 오류
- 체계적 오류: 일정한 방향, 타당도 ↓
- 무작위 오류: 우연·가변적, 신뢰도 ↓
4. 타당도
- 내용타당도: 적절·대표성 (전문가 합의)
- 기준타당도: 다른 척도와 비교
- 동시타당도: 현재 상태 일치
- 예측타당도: 미래 예측 가능성