본문내용
1. 상관분석과 관련된 개념들
1.1. 변수들간의 관련성
변수들간의 관련성은 이 세상의 모든 현상을 이해하고 해석하는데 있어 매우 중요하다. 이 세상의 모든 변수들은 서로 알게 모르게 영향을 끼치며 관련성을 맺고 있기 때문이다. 어떤 현상이 일어났을 때 그 현상에 포함된 많은 변수들의 관련성이 우리에게 어떤 의미를 주는지에 대해 항상 궁금해한다. 학문의 역사는 결국 이러한 궁금증을 풀어가는 역사라고 할 수 있다.
상관연구는 이 세상의 많은 변수들 중에서 연구자가 관심을 갖고 있는 변수들간의 관련성을 경험적으로 분석하는 것이다. 그런데 이 세상에는 변수들간의 관련성이 쉽게 눈에 보이는 경우도 있고 또는 잘 보이지 않는 경우도 있다. 따라서 경험적으로 분석될 수는 없지만 관련성을 갖는다고 생각되는 변수들이 많이 있다. 또한 많은 변수들이 한데 엉켜서 관련을 주기 때문에 변수들을 따로 떼어 내어 관련성을 분석하기 어려운 경우도 있다.
예를 들어 똑같은 가족 환경에서 몇십 년 함께 자란 형제들이 어떤 이유로 전혀 다른 사고 방식을 갖게 되고 상반된 인생을 살게 되는지를 알기 원한다고 하자. 그러나 그들의 성장과정에서 생겨난 많은 사건들, 그리고 유전학적으로 영향을 끼치는 많은 변수들간의 관련성을 통합적으로 분석하여 어떤 변수들이 서로 다른 인생을 가게 했는지 알기 어려울 것이다. 따라서 상관연구를 할 때는 직접적으로 관련을 갖고 있는 변수들 그리고 측정 가능한 변수들을 선정하게 된다. 이러한 조건들을 충족시키지 못하는 변수들은 연구자가 아무리 관련성을 갖고 있다고 추정하여도 통계적 연구의 대상에서 제외되어 왔다. 그러므로 통계적으로 분석될 수 있는 관련성은 실지로 이 세상에 존재하고 있는 수많은 관련성 중 극히 일부에 해당된다. 그러나 지금까지 밝혀지지 않았던 관련성도 새로운 이론과 방법이 생기면서 계속 밝혀질 것이다."
1.2. 상관연구의 특성
상관연구(correlational research)의 가장 중요한 특성은 연구자가 관심을 갖고 있는 변수에 영향을 주지 않은 상태에서 변수들간의 관계를 연구한다는 것이다. 예를 들면, 교육을 많이 받은 사람들은 교통질서 의식도 높은지에 대해 알기 원한다면 연구자는 대상들의 교육정도와 교통질서 의식에 대해 아무런 영향을 끼쳐서는 안 된다. 만일 연구자가 대상자들에게 교통질서 의식에 대한 교육프로그램을 실시한 뒤에 과연 교육의 정도와 교통질서 의식간에 관련성이 있는가를 알기 원한다면 그것은 상관연구가 아니라 교육프로그램에 대한 효과성을 관찰하는 실험연구가 될 것이다.
상관연구의 또 다른 특성은 변수들간의 관계로 유무만을 확인할 뿐 관계의 원인은 규명하지 않는다는 것이다. 때로는 어떤 변수가 원인이 되고 결과가 되는지를 추정할 수는 있겠지만 인과관계를 알기 위해서는 좀 체계적이고 이론적인 연구가 필요하다. 관계의 원인을 규명하는것이 목적인 경우에는 인과연구 또는 실험연구를 해야 하며, 그 경우 상관연구는 이러한 연구들의 선행연구가 될 수 있다.
즉, 상관연구의 특성은 변수에 영향을 주지 않는 상타에서 연구하며, 변수간의 관계의 유무만을 확인할 뿐 관계의 원인을 규명하지는 않는다""는 것이다.
1.3. 상관연구의 목적
상관연구의 가장 중요한 목적은 변수들간의 관계를 규명함으로써 주위 현상을 이해하고 해석하는데 있다"". 대부분의 연구자들은 상관연구에서 원인과 결과에 관한 아이디어를 얻으려고 한다. 상관연구는 그것 자체가 원인과 결과를 밝혀주지는 못하지만 어떤 연구변수가 먼저 발생했는지를 알 수 있다면 인과 관계의 가능성을 추정할 수 있다. 그러나 여전히 그것만으로 인과 관계를 가정하는 것은 위험한 일이다. 인과 관계를 확인하기 위해서는 연구자가 변수들의 유무, 정도 등을 조정할 수 있고 다른 외재변수들을 통제할 수 있는 실험 연구를 실시해야 하는데, 이 때 상관연구의 결과는 실험연구의 가설이 될 수 있다"".
상관연구의 두 번째 목적은 두 변수 사시에 충분한 관계가 있을 때 한 변수의 측정치로부터 다른 변수의 측정치를 예측하는 것이다. 그러나 상관분석에서는 상관계수의 크기로 변수들간의 관계의 정도와 두 변수들간의 변화 모양을 예측할 수 있지만, 좀 더 정확한 예측ㅇ느 회귀분석을 통하여 가능해진다"".
1.4. 상관연구, 인과연구, 실험연구
상관연구(correlational research)는 둘 이상의 변수들간의 관계를 연구하는 것으로, 변수들에게 영향을 끼치지 않은 상태에서 실시하며 변수들을 양적으로 표시할 수 있어야 한다. 상관연구에서는 변수들간의 관계의 유무만을 확인할 뿐 관계의 원인을 규명하지 않는다. 상관연구의 목적은 변수들간의 관계를 규명함으로써 현상을 이해하고 해석하며, 변수들간에 충분한 관계가 있을 때 한 변수로 다른 변수의 측정치를 예측하는 것이다.
인과연구(causal research)는 상황을 변화시키지 않은 채 변수들간의 원인과 결과를 탐구할 때 적용된다. 인과연구는 상관연구와 마찬가지로 조작할 수 없는 변수들간의 관계를 다루지만, 변수들이 서로 시차를 갖고 발생한 경우이므로 변수들간의 관련성을 더욱 명확하게 알 수 있다.
실험연구(experimental research)는 인과연구와 마찬가지로 변수들 간의 인과관계를 밝히지만, 연구변수를 연구자의 목적에 따라 조작할 뿐만 아니라 연구변수 이외의 외재변수가 실험 결과에 영향을 끼치지 않도록 철저한 계획을 하는 연구 방식이다. 따라서 인과연구보다 원인과 결과를 좀 더 구체적으로 알 수 있다.
즉, 상관연구는 변수들에게 영향을 끼치지 않은 상태에서 관련성을 연구하며, 인과연구는 변수들간의 원인과 결과를 탐구하고, 실험연구는 연구변수를 조작하고 외재변수를 통제하여 인과관계를 밝힌다.
1.5. 변수의 종류
변수의 종류는 어떤 변수가 다른 변수를 예측하는데 사용되는지에 따라 예측변수와 준거변수로 구분된다"" 예측변수는 다른 변수를 예측하는데 사용되는 변수이며, 준거변수는 예측되는 변수이다"" 변수는 또한 연구자가 변화시킬 수 있는지에 따라 독립변수와 종속변수로 구분된다"" 독립변수는 연구자가 변화시킬 수 있는 변수이며, 종속변수는 독립변수의 변화에 따라 달라지는 변수이다"" 명명척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도 등 변수를 측정하는 척도의 종류에 따라서도 변수의 성격이 구분된다"" 변수의 종류에 따라 상관분석에 사용할 수 있는 상관계수 또한 달라진다""
1.6. 관련성의 종류
변수들간에 관련성이 있을 때 그 관련성의 성격은 다음과 같이 구분될 수 있다"
첫째, 상호관계(mutual relationship)이다. 두 변수간에 관련성이 있다는 것이 밝혀졌다고 해도 그 관련성의 성격이 이론적으로 명확하게 드러나지 않을 때는 인과관계보다는 상호관계로 설명하는 것이 적절하다. 예를 들어 책을 많이 읽는 학생이 학교 성적도 좋은 경우, 책을 많이 읽어서 학교성적이 높아졌다고 보기 보다는 책을 많이 읽는 것과 학교 성적이 높은 것이 서로 상호 작용한다고 볼 수 있다"
둘째, 인과관계(causal relationship)이다. 인과관계가 성립하기 위해서는 예언변수 X가 준거변수 Y에 원인이 되어야 한다. 예를 들어 부모와 자녀의 체중에 상관이 있다고 했을 때 체중이 유전된다는 이론이 확증되면 부모의 체중이 자녀의 체중 증가에 원인이 된다고 말할 수 있다"
셋째, 제 3의 변수에 의한 관계이다. 변수간의 관련성이 연구대상 밖에 있는 제 3의 변수 때문일 수도 있다. 예를 들면 부모와 자녀의 체중간에 관련성이 체질의 유전이 아니라 그 가정의 식생활 때문일 수도 있다. 이 때 음식물 섭취는 제 3의 변수가 되며 이 변수를 매개변수(媒介變數, intervening variable)라 한다"
1.7. 측정척도의 종류
변수를 측정하는 척도의 종류는 명명척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도이다.
명명척도(nominal scale)는 특성에 따라 범주를 구분한 후 각 범주에 숫자를 부여한 척도이다. 예를 들어 성별 변수에서 남자는 1, 여자는 0으로 표시하는 것이 명명척도의 사용 예이다.
서열척도(ordinal scale)는 특성을 가지고 있는 양에 따라 각 대상자에게 순위를 매기는 척도이다. 학생들의 성적을 1등부터 순서대로 매기는 것이 서열척도의 사용 예이다.
등간척도(interval scale)는 자료가 갖고 있는 양의 간격까지도 재는 척도이다. 온도계나 지능검사 점수와 같이 일정한 측정 단위를 가지고 있는 척도가 등간척도에 해당한다.
비율척도(ratio scale)는 절대적인 영점이 있어 비율로 나타낼 수 있는 척도이다. 체중, 신장과 같은 물리적 특성을 측정할 때 사용되는 척도가 비율척도에 해당한다.
이와 같이 변수의 특성에 따라 적절한 측정척도를 사용해야 하며, 척도의 수준이 높을수록 분석에 활용할 수 있는 통계적 방법의 범위가 넓어진다.""
1.8. 척도의 종류와 상관분석 방법
변수를 측정하는 척도의 종류와 상관분석 방법은 다음과 같다.
변수를 측정하는 척도에는 명명척도(nominal scale), 서열척도(ordinal scale), 등간척도(interval scale), 비율척도(ratio scale)의 네 가지 종류가 있다. 명명척도는 특성에 따라 범주를 구분한 후 각 범주에 숫자를 부여하는 척도이다. 서열척도는 특성을 갖고 있는 양에 따라 각 대상자에게 순위를 매기는 척도이다. 등간척도는 자료가 갖고 있는 양의 간격까지도 잴 수 있는 척도이며, 비율척도는 자료가 절대적인 영점을 갖고 있어서 비율로 나타낼 수 있는 척도이다.
상관분석 방법은 변수의 측정척도에 따라 달라진다. 두 변수가 모두 명명척도인 경우에는 Phi 계수와 Cramer의 V 계수를, 한 변수가 명명척도이고 다른 변수가 서열척도인 경우에는 등위양분상관계수(rank biserial correlation coefficient)를 사용한다. 한 변수가 명명척도이고 다른 변수가 등간/비율척도인 경우에는 양류상관계수(point-biserial correlation coefficient)와 양분상관계수(biserial correlation coefficient)를 사용한다. 두 변수가 모두 서열척도인 경우에는 Spearman의 등위차 상관계수를, 세 명 이상의 평정자가 동일한 대상에 대해 등위...
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