가설을 검정하기 위한 과학적인 연구의 가장 확실한 방법은 실험이다.
실험의 목적은 특별한 행동이나 상황과 관찰하려고 하는 반응 사이의 인과관계를 살펴보는 것이다.
1. 변수의 조작(Manipulation of variables)
ex) 전기 자극이 근력 강화에 미치는 영향을 실험 할 때, 전기 자극이라는 변수를 실험군과 대조군으로 나누어 적용해 줄 수 있다.
1) 변수의 수는 하나 또는 동시에 여러 개 일 수 있다.
2) 특성 변수(attribute variable) : 성, 나이, 진단명, 등 변하지 않는 독립 변수
(1) 연구자가 조작 할 수 없지만 미리 특성에 따라 분류할 수 있다. 단, 이 경우 '순수실험 설계'로 간주될 수 없다.
ex) 남/여의 근력 및 관절가동범위의 차이 → 이미 남/여로 나뉘어 있음 : [ 사후소급적용(ex post facto) ]
* 사후소급적용 : 연구를 통해 관련성을 볼 수는 있다. 인과관계 설명은 할 수 없다.
(2) '특성변수 x 통제 가능한 변수'의 경우 통제 가능한 변수를 통해 '처치 수준(treatment level)'을 조작할 수 있기 때문에
실험 연구로 간주 될 수 있다.
ex) 나이(특성변수)와 전기자극(통제 가능한 변수)이 근력에 미치는 영향
2. 확률적 할당(Random assignment)
(1) 각 대상자가 어떤 집단에 배치될 수 있을 기회가 동등해야 하며 배치할 때 개인적인 판단이나 편견(bias)이 없어야 한다.
(2) 확률적 할당은 실험연구가 갖는 중요한 특성이다.
(3) 확률적 할당의 개념은 각 집단이 동등하게 고려되는 것을 말한다.
단, 동등성(equivalence)이라고 해서 한 집단에 있는 대상자가 다른 집단에 있는 대상자와 완전히 똑같다는 것을 의미하는 것은 아니다. 전체적으로 개체 간의 차이를 고려할 때 비슷하다는 것이다.
(4) 무작위화(randomization)가 늘 동등성을 보장하지는 않는다.
(5) 단순 무작위 추출 하는 웹사이트 - http://www.randomizer.org
Research Randomizer
Help Place Markers let you know where in the sequence a particular random number falls (by marking it with a small number immediately to the left). Examples: With Place Markers Off, your results will look something like this: Set #1: 2, 17, 23, 42, 50 Set
www.randomizer.org
3. 통제집단
1) 외재(생)변수(extraneous variable)의 효과를 배제하기 위하여 가장 효과적인 방법은 '대조군'을 사용하는 것이다.
2) 대조군 내의 대상자에게는 ① 새로운 처치를 하거나 ②플라시보를 사용하거나 또는 ③ 전혀 처치를 하지 않고 실험군과 비교한다.
3) 대조군과 실험군의 비교가 타당하려면 두 그룹 사이에 동등성이 있어야 한다.
4) 무작위 통제 연구(Randomized Controlled Trial, Randomized Clinical Trial: RCT)란 연구대상자들이 실험 전에 각 집단에 확률적으로(무작위로) 할당된 상태에서 그 결과변수(outcome variable)를 치료군, 위약군 또는 대조군 간에 비교하는 것이다.
4. 연구 프로토콜(Protocol)
: 실험 상황 내에서 발생하는 외재변수의 효과를 통제하려면 연구자들은 모든 집단에 똑같이 영향을 미칠 것이라는 확신이 필요하다. 대상자 실험에서는 실제 상황에서 이러한 통제를 하기는 어렵다.
※ 실험 프로토콜에는 실험활동이 일관성 있게 수행될 수 있도록 연구대상자가 겪게 될 순서, 지시사항, 모든 처치와 측정의 시점, 측정 장치, 방법, 기타 사항들이 명확하게 기술되어야 한다.
※ 측정의 신뢰도를 높이기 위해 측정자들에게는 특별한 교육과 훈련이 필요하다.
5. 눈가림법(Blinding)
: 측정자에 의한 편견 가능성 방지책으로 '이중눈가림법(double-blind study)'을 사용한다.
*이중눈가림법 : 처치를 하는 사람, 결과변수를 측정하는 사람, 데이터를 분석하는 사람, 연구대상자들도 어느 집단에 배치될지 모르게 하는 것.
*단일눈가림법 : 연구대상자가 자신이 받는 치료에 대하여 모르게 함으로써 편견을 제거하려는 것이다.
6. 대상자간 차이를 통제하기 위한 설계 전략
: 확률적 할당을 했어도 중요한 변수가 고르게 분포하지 않는 집단이 생길 수 있다. 따라서 특별한 변수들이 실험상황을 통해서 균등하게 분포되도록 만들기 위해서 사용하는 방법에는 (1) 동질적인 대상자 선택, (2) 대상자 짝짓기, (3) 동일 대상자에게 반복측정을 적용, (4) 블록킹, (5) 공분산(변량) 분석(ANCOVA) 등이 있다.
1) 동질적인 대상자 선택
: 특성이 종속변수에 작용한 것이라고 의심될 때, 특성이 비슷한 대상자를 선택하는 것.
ex) 남자와 여자들이 실험 처치에서 다르게 반응할 것이라고 생각한다면 대상자의 성별을 하나로 통일 할 수 있다.
2) 짝짓기(Matching)
: 실험군과 통제군에서 같은 특성을 가진 대상자를 의도적으로 선택 함.
* 짝짓기 설계(matched pairs design)
3) 동일 대상자에게 반복측정
: 대상자간의 차이를 통제하기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나
- 반복측정 설계(repeated measures design): 하나의 집단이 독립변수의 모든 수준을 포함하고 결과는 각 대상자를 처치상황에 따라 비교하는 것으로, 처치 후 대상자들은 자기 자신과 완벽히 짝짓기가 된다.
- 짝비교 t-검정(paired t-test)을 이용하여 분석된다.
- 군 비교에서 확보하기 어려운 동질성 문제를 해결할 수 있다.
- 단점
① 이월효과(carry-over effect) : 이전 처치의 효과가 없어지기 전 새로운 처치가 적용될 때
② 잠복효과(latent effect) : 나중에 적용된 처치가 이전 처치의 잠복 중인 효과를 활성화 시킬 때 혹은 상호작용을 만들어 낼 때, e.g. 의약품 실험
③ 학습효과(learning effect) : 반복적인 처치에 의해 반응들이 단순히 증가 될 때, e.g. 운동 실험
4) 블로킹(Blocking)
: 특성변수의 외재(생)변수 효과를 통제하기 위한 또 다른 방법은 특성변수를 독립변수로서 실험설계 내에 포함시켜 변수를 조작하는 방법.
ex) 각 블록에 같은 특성변수를 가진 대상자를 분류→ 남성/ 여성, 10대/20대/30대/40대
5) 공분산(변량)분석(ANCOVA)
: 설계 단계가 아닌 자료 수집이 끝난 다음, 분석단계에서 통계학적으로 통제하는 방법.
- 분산분석과 회귀분석의 개념이 기초가 된다.
- 무작위 배치 후 발생한 집단 간 초기 차이를 통계학적으로 조절하는 것.
- 집단 간의 초기 차이를 통계학적으로 조절하는 것
= 집단 간 차이를 검정하기 전에 초기 점수의 차이를 보정하는 효과가 있다.
- 외재(생)변수의 영향을 통계적으로 분리해 내어 독립변수의 효과를 보다 명확하게 알아볼 수 있다.
- 외재(생)변수=공변량(covariates)
- 집단간의 동등성을 인위적으로 만들어 주고 종속변수가 이러한 동질적인 상황에서 어떻게 변화되는지를 측정함으로써 공변량의 영향을 제거한다.
* 혼란변수(confounding variable): 연구자가 관심을 갖는 독립변수 외에 종속변수에 영향을 줄 수 있는 다른 변수들.
6) 실험설계 단계에서 통제하는 방법
① 모든 연구 대상에 대하여 혼란변수를 똑같이 노출시킨다.
② 연구대상을 임의로 선발하여 실험조건에 임의로 배치하는 무작위화(Randomization)과정을 적용한다.
③ 혼란변수를 처치효과와 동일하게 하나의 실험변수로 실험설계에 포함시킨다.
ex. 블로킹 설계 : 짝짓기하여 대상자를 할당, 실험 대상자 수를 동일하게 한다.
7) 통계적으로 통제하는 방법
= 공분산분석(Analysis of Covariance; ANCOVA)을 하여 혼란변수의 영향을 제거 한다.
출처: 이충휘, 「물리치료사와 작업치료사를 위한 연구방법론」, 제6판, 계축문화사