[조사방법론] 인과관계의 추론과 조사설계의 타당성

변수간의 관계를 설명하는 제3변수가 존재하는지 여부를 확인해야 하는데, 관찰된 두 변수간의 관계에 영향을 미치는 제3변수에는 허위변수와 혼란변수가 있다.
연구자가 허위변수와 혼란변수의 영향을 제거하지 못하는 경우에는 그 연구자가 내리는 인과적 추론은 타당성이 낮을 가능성이 크다.
① 허위변수
X와 Y 두 변수 모두에 영향을 미치며, 이들간의 공동변화를 설명하는 변수를 말한다. 허위변수가 존재하는 경우 만일 연구자가 허위변수를 밝혀내지 못한다면, 연구자는 X가 Y에 전혀 영향을 미치지 않았음에도 불구하고, X는 Y에 직접 영향을 미치고 있다고 잘못된 결론을 내리게 된다.
② 혼란변수
X와 Y 두 변수 모두에 영향을 미치지만, 이들간의 공동변화를 모두 설명하지 못하는 변수를 말한다. 연구자가 밝혀내지 못한 혼란변수가 존재하는 경우에는 변수 X가 Y에 미치는 영향을 과대평가하거나 과소평가하게 되어 정확한 인식과 추론이 위협받게 된다.


제 2 절 조사설계의 타당성과 위협요인

설명적 조사연구의 핵심적 과제는 추정된 원인변수(X)와 결과변수(Y)사이의 인과관계가 존재하는지의 여부를 추론하는 것이다.
이 때 인과관계를 경험적으로 검증하여 추론의 정확성 여부를 판단하여야 한다. 따라서 인과관계의 추론이 정확하게 이루어지면 그 조사연구는 타당성이 높다고 할 수 있다.

1. 타당성의 의의

설명적 조사연구에서 타당성은 ‘경험적 조사연구를 통하여 인과관계를 얼마나 정확하게 진실에 가깝게 추론하느냐’를 나타내는 정도를 말한다.
경험적 연구를 통하여 추정된 원인변수와 추정된 결과변수간의 인과관계에 대하여 얼마나 정확한 정보를 창출하였는가를 말한다. 그리하여 검증하고자 하는 인과관계를 진실에 가깝게 추론해 낸 경우에 그 조사연구의 타당성은 높다.
타당성에는 통계적 결론의 타당성, 내적 타당성, 구성개념의 타당성, 외적 타당성으로 나누어 설명할 수 있다.

2. 통계적 결론의 타당성

통계적 결론의 타당

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