사회복지조사론 연구 조사의 핵심 변수 척도 타당도 신뢰도 완벽 이해

설문조사 결과, 그냥 믿어도 될까요? 연구의 핵심 뼈대가 되는 변수, 타당도, 신뢰도 등 필수 개념 5가지를 알기 쉽게 설명합니다. 정보의 홍수 속에서 진짜 정보를 가려내는 눈을 키워보세요!

 

우리는 뉴스, 광고, SNS에서 수많은 설문조사 결과와 연구 보고서를 접하며 살아갑니다. "A가 B에 효과가 있다더라", "10대들의 50%는 C를 선호한다" 등등.

하지만 이런 정보들을 얼마나 비판적으로 받아들이고 계시나요? 어떤 조사는 그럴듯해 보이지만, 자세히 들여다보면 엉성하기 짝이 없는 경우도 많습니다.

오늘은 정보의 홍수 속에서 옥석을 가려내는 데 도움이 되는, 모든 '연구'와 '조사'의 가장 기본이 되는 뼈대 개념 5가지를 알기 쉽게 정리해 보겠습니다.

1. 변수: 모든 연구의 시작 (독립변수와 종속변수)

연구는 결국 '변수'들 간의 관계를 밝히는 과정입니다. 변수란 연구 대상의 특성이나 속성 중 변하는 값을 의미합니다.

• 독립변수: '원인'이 되는 변수입니다. 다른 변수에 영향을 준다고 가정합니다.
• 종속변수: '결과'가 되는 변수입니다. 독립변수의 영향을 받아 변한다고 가정합니다.

예를 들어, "스마트폰 사용 시간(원인)이 수면 만족도(결과)에 영향을 미칠 것이다"라는 연구가 있다면, '스마트폰 사용 시간'이 독립변수이고 '수면 만족도'가 종속변수입니다.

2. 측정의 4가지 척도 (명, 서, 등, 비)

변수를 측정하는 방법에는 4가지 수준이 있습니다. 어떻게 측정하느냐에 따라 우리가 사용할 수 있는 정보의 수준이 달라집니다.

• 명목척도: 단순히 분류를 위한 이름표입니다. (예: 성별(1:남, 2:여), 혈액형)
• 서열척도: 순위나 서열을 매길 수 있습니다. (예: 만족도(1:매우불만, 2:불만, 3:보통), 계급)
• 등간척도: 순위뿐만 아니라 간격도 동일합니다. 하지만 '절대 0점'이 없습니다. (예: 온도(0°C는 물이 어는 지점일 뿐, 열이 없다는 뜻이 아님), IQ 지수)
• 비율척도: 등간척도의 특징에 '절대 0점'이 더해진 척도입니다. (예: 키, 몸무게, 소득(0원은 '없음'을 의미), 시간)

3. 타당도와 신뢰도: 잘 만든 측정 도구의 조건

좋은 연구는 '타당도'와 '신뢰도'가 높은 측정도구를 사용해야 합니다.

• 신뢰도 (Reliability): "일관성"입니다. 측정을 반복했을 때 얼마나 일관된 결과가 나오는지를 의미합니다.
• 예시: 체중계에 올라갈 때마다 다른 몸무게가 나온다면 신뢰도가 낮은 것입니다.
• 타당도 (Validity): "정확성"입니다. 측정하고자 하는 개념을 얼마나 정확하게 측정했는지를 의미합니다.
• 예시: 스트레스를 재는 척도가 스트레스가 아닌 우울감을 측정한다면 타당도가 낮은 것입니다.

4. 표본추출: 누구를 조사할 것인가 (확률과 비확률)

연구하려는 전체 대상(모집단)을 모두 조사하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 그래서 일부(표본)를 뽑아 조사한 뒤, 그 결과를 전체(모집단)에 적용(일반화)합니다.

• 확률표본추출: 모집단의 모든 구성원이 표본으로 뽑힐 확률을 알고 있는 상태에서 무작위로 추출하는 방식입니다. 일반화가 가능하며 과학적입니다. (예: 단순 무작위, 층화, 집락)
• 비확률표본추출: 연구자의 편의나 의도에 따라 표본을 추출하는 방식입니다. 일반화에는 한계가 있지만, 빠르고 비용이 적게 듭니다. (예: 편의, 유의, 할당)

5. 가설과 유의수준: 연구의 방향과 결과의 의미

• 가설 (Hypothesis): "A는 B에 긍정적인 영향을 미칠 것이다"와 같이, 연구자가 검증하고자 하는 잠정적인 진술입니다.
• 유의수준 (p-value): 통계 분석 결과가 단지 '우연'에 의해 나온 것인지, 아니면 '실제로 의미가 있는 것인지'를 판단하는 기준입니다. 보통 p-value가 0.05보다 작으면(p<0.05), 그 결과는 우연이 아니라 통계적으로 유의미하다고 해석합니다.

이 5가지 개념만 확실히 이해해도 우리가 매일 접하는 수많은 정보를 훨씬 더 깊이 있고 비판적으로 바라볼 수 있게 될 것입니다.