외생변수란 무엇이며, 왜 문제가 되는지 강의내용을 중심으로 작성하시오

문서 내 토픽

• 1. 외생변수

  외생변수란 실험 환경에서 예상치 못하게 발생하는 변수로, 독립변수와 종속변수 간의 관계를 왜곡시키거나 과장시킬 수 있다. 이로 인해 '예상 외의 실험 결과'가 발생할 수 있으므로, 연구자는 제2, 제3의 변수들을 통제변수로 선택하고 이들의 역할을 제한해야 한다. 외생변수를 통제하지 못하면 독립변수가 종속변수에 미치는 순수한 영향을 분석할 수 없다.

• 2. 외생변수의 효과와 피하는 방법

  외생변수가 항상 부정적인 효과를 가지는 것은 아니며, 호손 공장 실험이나 플라시보 효과와 같이 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 그러나 대부분의 경우 외생변수는 실험 결과의 신뢰도를 저하시키므로, 연구자는 실험집단과 통제집단을 무작위로 선정하고 두 집단 간의 인구 특성을 일치시켜 외부 변수를 차단함으로써 외생변수를 피할 수 있다. 또한 현장 실험법에서는 준 실험법을 활용하여 통제 집단과 실험 집단을 구성할 수 있다.

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• 1. 외생변수

  외생변수는 연구 모형 내에서 직접적으로 다루어지지 않는 변수로, 종속변수에 영향을 미치지만 모형에 포함되지 않는 변수를 의미합니다. 이러한 외생변수는 연구 결과의 타당성과 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 매우 중요한 요소입니다. 외생변수를 적절히 통제하지 않으면 연구 결과가 편향될 수 있으므로, 연구자는 외생변수를 식별하고 이를 통제하기 위한 다양한 방법을 모색해야 합니다. 예를 들어 실험 설계, 통계적 통제, 도구변수 등의 방법을 활용하여 외생변수의 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한 외생변수의 특성을 면밀히 분석하고 이를 연구 모형에 반영하는 것도 중요합니다. 결과적으로 외생변수에 대한 적절한 관리와 통제는 연구의 타당성과 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.

• 2. 외생변수의 효과와 피하는 방법

  외생변수는 연구 모형에 포함되지 않지만 종속변수에 영향을 미치는 변수이므로, 이를 적절히 통제하지 않으면 연구 결과가 편향될 수 있습니다. 외생변수의 효과를 피하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 실험 설계 시 외생변수를 통제할 수 있는 실험 조건을 설정하는 것입니다. 예를 들어 무작위 배정, 블라인드 실험 등을 통해 외생변수의 영향을 최소화할 수 있습니다. 둘째, 통계적 방법을 활용하여 외생변수의 효과를 통제하는 것입니다. 회귀분석, 공분산분석 등의 기법을 사용하여 외생변수의 영향을 통제할 수 있습니다. 셋째, 도구변수 분석 등의 방법을 활용하여 외생변수의 영향을 제거하는 것입니다. 이러한 방법들을 통해 외생변수의 효과를 최소화하고 연구 결과의 타당성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.