양적연구방법론 4 - 변수와 척도

출처 : 양적연구방법론 서울대 사범대 사회교육과 은지용 교수님 강의노트 정리

6장. 변수와 척도

1. 변수

1.1 변수의 개념과 종류 : 변수는 연구를 통해 파악하고자 하는 관심 대상의 속성. 연구자가 기대하는 인과관계 토대 위에 변수를 설정가능. 독립변수와 종속 변수. 외생 변수(extraneous variables): 연구자의 관심 대상이 아니며, 실험 설계 상황에서 연구자가 조작할 수 없고, 독립변수 이외에 종속변수에 영향을 줄 수 있는 제3의 변수 → 연구에서 통제되어야 할 변수. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향만을 분석해야 함

• 양적 변수(연속 변수, 비연속 변수), 질적 변수(비서열 질적 변수, 서열 질적 변수)
• 변수 간의 관계 : 상관 관계(정적, 부적), 인과관계(공변성, 시간적 선후관계명확성, 통제)

 

1. 측정과 척도

• 측정 : 일정한 규칙에 따라 어떤 사물이나 현상에 숫자나 기호를 부여. 추상적 개념을 측정할 수 있또록 하여 경험적 검증이 가능토록함.
• 척도 : 측정을 위한 도구. 통제적인 조작이 가능. 타당도 높이고 오차를 줄일 수 있음.
• 척도의 유형 : 명목 척도, 서열 척도, 등간 척도(리커트 척도), 비율척도

 

1. 척도와 분석 방법

• 질적 척도와 질적 척도간의 분석 : 교차 분석

독립 변수와 종속 변수 모두 질적 척도인 경우 두 변수 간의 관계를 파악하는 통계 분석 방법

※ 검정 통계량(test statistic) : 두 변인 간 차이, 관계, 영향 정도를 계산한 값

→ 분석에 따라 도출되는 검정 통계량과 공식은 다르지만, 값이 클수록 두 변수 간 차이가 있고, 관계가 있고, 영향을 미칠 가능성이 높다는 공통적인 특징이 있다.

※ 유의확률(significance probability, p-value): 가정된 분포상에서 검정 통계량이 위치하는 확률

→ 귀무가설이 참임에도 잘못 판단하여 기각할 확률 = 귀무가설이 사실인데 대립가설을 사실로 인 정할 확률 = 연구자가 오류를 범할 확률

→ 0~1 사이의 값을 가지며 그 값이 작을수록(0에 가까울수록) 두 변수 간 차이가 크고, 영향을 미칠 가능성이 높다는 특징을 보임(검정 통계량과는 반대 경향)

※ 유의 수준(significance level, a): 귀무가설의 기각 여부를 결정하는 데 사용하는 기준이 되는 확률 (예: 5%, 1%)

※ 유의 확률: (예:0.025)가 유의수준(0.05)보다 낮으면 귀무가설을 기각함(대립 가설을 채택함)

 

• 질적 척도와 양적 척도간의 분석 :

독립표본 t-test : 독립변수가 질적 척도이고, 종속변수가 양적척도인 경우. 두 집단간의 평균 차이를 검증하기 위한 분석 방법.

일원배치 분산분석(One-way ANOVA) : 독립변수 질적 척도, 종속변수가 양적척도 세 집단 이상간의 평균 차이를 검증하기 위한 분석.

 

• 양적척도와 양적 척도간의 분석:

상관관계 분석: 독립변수, 종속변수 모두 양적 척도

회귀분석 : 모두 양적척도이고, 종속 변수에 영향을 미치는 독립변수가 무엇인지 파악. 독립변수의 변화에 따른 종속 변수의 변화 정도 예측하기 위한 통계 분석.