논문에서 검증방법의 선택

검증 방법은 연구 목적, 모형, 조사/실험의 설계에 따라 달라집니다. 가설 검증을 위해 통계를 활용하는 대표적인 검증 방법에는 빈도분석(카이제곱검증), 평균분석(t검증), 변량분석(F검증), 상관관계분석, 회귀분석 등이 있습니다. 각 분석 또는 검증 방법은 차이를 알아보기 위한 것입니다. 그리고 그 차이는 집단 간의 차이입니다. A 집단에서 YES라고 답한 수가 B 집단에서 YES라고 답한 사람보다 많은지, A 집단의 점수가 B 집단 점수보다 낮은지를 알아보려는 것입니다. 이런 차이 검증의 방법은 다음과 같습니다.

 

1) 빈도분석(카이제곱검증) : 측정하여 얻은 데이터가 사람 수, 횟수 등의 빈도이며 집단 간의 빈도 차를 비교하고 싶을 때 쓰는 분석 방법입니다. 예를 들어 사회정보를 어느 매체를 통해 많이 얻는가를 조사할 때 신문, TV, 인터넷의 3가지 매체별로 사람들이 각각 27명, 32명, 41명이라는 결과가 나왔다면 매체에 따라 사회정보를 얻는 사람 수는 차이가 있을 것이다라는 가설이 우연이 아니라 과학적으로 정말 맞는 걸까요? 이때 통계로 처리해야 하는 데이터는 사람 수이기 때문에 빈도분석을 해야 합니다.

 

2) 평균분석(t검증) : 측정하여 얻는 데이터가 점수였고 집단이 딱 두 개라서 이 두 집단의 평균 등을 비교하여 가설을 검증하고 싶을 때 사용됩니다. 미술심리치료 유형에 따라 스트레스 지수는 차이가 있을 것이다라는 가설을 검증하기 위해 치료 후 수묵화 집단의 평균 점수와 채색화 집단의 평균 점수를 비교하는 거죠. 이때 수묵화가 평균 점수가 높은데 검증 결과 집단 차이가 의미가 있다고 나오면 가설이 맞는 것입니다.

 

3) 변량분석(F검증) : 3개 집단 이상의 점수(평균 등)를 비교할 때 사용합니다. 조절변수가 들어가거나 독립변수의 세부 항목(수준, 분류)이 수묵화/채색화처럼 두 개가 아니라 3개 이상이 되면 자동으로 이 검증을 사용하게 됩니다. 그래서 논문에서는 가장 많이 사용되는 검증 방법입니다. 흔히 영어로는 ANOVA(Analysis of Variance)라고 표현합니다. 조사방법론 서적에서 일원변량분석, 이원변량분석 등의 이름이 등장하는데 분석에 사용되는 변수가 하나일 때는 일원, 두 개일 때는 이원이라고 부릅니다.

 

위의 3가지 방법은 집단 간의 차이를 검증하는 방법입니다. 이렇게 집단 간 차이를 보려는 것이 아니라 집단 간 얼마나 밀접한 관계성이 있느냐를 검증하는 다음과 같은 방법도 있습니다.

 

4) 상관관계분석 : 독립변수와 종속변수가 하나가 올라가면 다른 하나도 따라 올라가는 정적인 관계, 혹은 그 반대의 관계를 가지고 있는가 또 그 관계는 얼마나 깊은가 등을 검증하는 분석입니다. 결과는 r = -.67과 같이 relation을 뜻하는 영어 소문자 r값이 제시되는데 .00은 관계가 전혀 없을 때이며 1.00은 완전히 합치되는 관계성을 지닐 때를 나타냅니다. 그러니 소수점 이하 숫자가 높을수록 관계성이 높다는 것을 말하며 앞의 - 는 반비례적 관계라는 걸 말해줍니다.

 

5) 회귀분석 : 단순히 독립변수와 종속변수의 관계만을 따진다면 상관관계 분석으로 충분하지만 두 개 이상의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향이 각기 다를 때 이 각각의 영향도를 측정하고 분석하는 방법으로 회귀분석이 많이 쓰입니다. 예를 들어 음료의 가격, 음료 맛, 종업원 친절도, 분위기라는 4가지 요소가 각기 어느 정도로 고객 만족도에 영향을 미치는지를 분석할 때 사용됩니다.

 

출처 : 처음쓰는 논문쓰기(박규상)