외생변수란 무엇이며, 왜 문제가 되는지 강의내용을 중심으로 작성하시오.

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문서 내 토픽

• 1. 외생변수의 개념과 유형

  외생변수는 종속변수에 영향을 주나 독립변수와는 달리 연구자가 미리 예측하지 못한 상태에서 발생하는 변수이다. 외생변수의 유형에는 우연적 사건, 성숙효과, 시험효과, 측정방법의 변화, 시험단위 선정의 오류, 시험단위의 소멸, 통계적 회귀, 실험목적에 대한 예상 등이 있다.

• 2. 외생변수가 문제가 되는 이유

  외생변수는 예측하지 못한 변수의 발생으로 종속변수에 영향을 주기 때문에 연구자가 설계한 실험에 어긋나는 요소이다. 실험의 타당도를 저해하여 실험의 가치가 낮아질 수 있다.

• 3. 외생변수를 통제하는 방법

  외생변수를 통제할 수 있는 방법에는 제거, 균형화, 상쇄, 무작위화 등이 있다. 제거는 외생변수의 가능성이 될 수 있는 요소를 배제하거나 삭제하는 것이고, 균형화는 실험 집단과 통제 집단에 동일한 조건의 대상을 배치하는 것이다. 상쇄는 순서에 따라 변수가 발생한다고 판단될 때 순서를 변경하여 차단하는 방법이며, 무작위화는 실험 대상을 랜덤으로 추출하는 방법이다.

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• 1. 외생변수의 개념과 유형

  외생변수는 연구 모형에서 종속변수에 영향을 미치지만 연구자가 통제할 수 없는 변수를 의미합니다. 이러한 외생변수에는 인구통계학적 특성, 사회경제적 요인, 환경적 요인 등이 포함될 수 있습니다. 외생변수는 연구 결과의 타당성과 신뢰성에 중요한 영향을 미치므로, 연구자는 이를 적절히 통제하고 관리해야 합니다. 외생변수를 통제하지 않으면 연구 결과에 편향이 발생할 수 있으며, 인과관계를 정확히 파악하기 어려워질 수 있습니다. 따라서 연구자는 외생변수의 유형을 파악하고, 이를 통제하기 위한 다양한 방법을 모색해야 합니다.

• 2. 외생변수가 문제가 되는 이유

  외생변수가 문제가 되는 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 외생변수가 종속변수에 영향을 미치지만 연구자가 통제할 수 없기 때문에 연구 결과의 내적 타당성이 저하될 수 있습니다. 둘째, 외생변수의 영향을 고려하지 않으면 종속변수와 독립변수 간의 인과관계를 정확히 파악하기 어려워집니다. 셋째, 외생변수의 영향을 통제하지 않으면 연구 결과에 편향이 발생할 수 있습니다. 넷째, 외생변수로 인해 연구 모형의 설명력이 낮아질 수 있습니다. 따라서 연구자는 외생변수를 적절히 통제하고 관리하여 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 확보해야 합니다.

• 3. 외생변수를 통제하는 방법

  외생변수를 통제하는 방법에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 실험 설계 시 외생변수를 고려하여 실험 집단과 통제 집단을 구성하는 것입니다. 둘째, 통계적 방법을 활용하여 외생변수의 영향을 통제하는 것입니다. 예를 들어 회귀분석 시 외생변수를 독립변수로 포함시켜 그 영향을 통제할 수 있습니다. 셋째, 외생변수의 영향을 최소화할 수 있는 연구 환경을 조성하는 것입니다. 넷째, 외생변수에 대한 정보를 수집하고 이를 연구 모형에 반영하는 것입니다. 다섯째, 외생변수의 영향을 통제하기 위한 통계적 기법을 활용하는 것입니다. 이와 같이 다양한 방법을 통해 외생변수를 효과적으로 통제할 수 있습니다.