외생변수란 무엇이며, 왜 문제가 되는지 강의내용을 중심으로 작성하시오
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2024.08.04
문서 내 토픽
  • 1. 외생변수의 정의
    외생변수는 독립변수 이외 변수를 뜻하는 말로 종속변수에 영향을 주기 때문에 이를 통제하지 않게 되면 연구결과의 내적타당도에 문제가 되는 변수를 의미한다. 실험설계의 타당도 종류는 내적 타당도와 외적타당도가 존재하는데 내적 타당성을 저해하는 요인으로는 역사요인, 성숙요인, 검사요인, 통계적 회귀, 선발요인, 상실요인, 모방요인, 도구요인이 있다.
  • 2. 외생변수의 종류
    외생변수의 종류에는 우연적 사건, 성숙효과, 시험효과, 측정수단의 변화, 통계적 회귀, 표본의 편중, 실험대상의 소멸, 인과방향의 모호성, 실험변수의 확산 혹은 모방, 실험변수의 효과 상쇄 보상 등이 있다.
  • 3. 외생변수의 문제점
    실험에서 외생변수가 될 가능성이 있는 변수를 제거하거나 통제하는 이유는 실험의 균형을 잃게 하여 다른 실험 결과를 도출하기 때문이다. 외생변수를 통제시켜 내적타당성을 높이고 실험결과의 일반화 가능성 또한 높여줌에 따라 외적타당성가지 유지시키는 것이 중요하다.
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  • 1. 외생변수의 정의
    외생변수는 모형 내에서 결정되지 않고 외부에서 주어지는 변수를 의미합니다. 이러한 외생변수는 모형의 내생변수에 영향을 미치지만, 모형 내에서는 결정되지 않는 변수입니다. 외생변수는 모형의 구조와 행태를 결정하는 데 중요한 역할을 하며, 모형의 예측력과 설명력에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 외생변수의 정의와 특성을 정확히 이해하는 것은 모형 분석에 있어 매우 중요합니다.
  • 2. 외생변수의 종류
    외생변수에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫째, 정책변수로서 정부의 정책 결정에 의해 결정되는 변수입니다. 예를 들어 세율, 정부지출, 금리 등이 이에 해당합니다. 둘째, 환경변수로서 모형 밖의 외부 환경에 의해 결정되는 변수입니다. 예를 들어 기술 진보, 인구 변화, 국제 원자재 가격 등이 이에 해당합니다. 이러한 외생변수의 종류에 따라 모형의 구조와 분석 방법이 달라질 수 있습니다.
  • 3. 외생변수의 문제점
    외생변수의 가장 큰 문제점은 모형 내에서 결정되지 않는다는 점입니다. 따라서 외생변수의 변화가 모형의 내생변수에 미치는 영향을 정확히 예측하기 어렵습니다. 또한 외생변수의 변화가 모형의 구조와 행태에 미치는 영향을 분석하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 모형의 예측력과 설명력이 저하될 수 있습니다.
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