논문작성법
4. 연구 변인이란.
변인의 상호관계 설정과 구성관계를 중심으로
변인(variable)이란
연구변인이란 연구의 대상이 되는 범위를 구분 짓는 범주를 의미한다고 볼 수 있다. 연구를 처음 시작하는 사람들이 종종 듣게 되는 말이 있다. 예를 들면, 흔히... “연구의 주제가 넓다”, “변인의 관계설정이 이론적이지 않다. 성립되지 않는다”, “연구모형의 설명력이 떨어진다.” 등 인데, 이들 문제는 대부분 변인에 대한 이해부족에 기인한다. 학문연구의 대상은 현상(現象, phenomenon)이며, 현상에 대한 설명은 다양한 변인들 간의 관계에 의해 기술되는 경향이 있기 때문인데 그 범위와 관계설정이 쉽지 않기 때문이다.
논문의 주제, 혹은 연구 대상으로써 어떤 현상을 설정하였다고 하더라고, 변인화 과정은 별개의 노력이 요구된다. 논문제목에 나오는 중요단어가 그대로 논문의 주요어(key word)로 기재되는 경우가 많다. 그러나 이 주요어는 연구 변인이 될 수도 있고, 그렇지 않을 수 도 있다. 변인이란 상호배제적인 속성(property)들의 집합이며, 그 측정변수의 값으로 설명되기 때문이다. 연구변인에 대한 구체적인 이해를 위해서는 변수에 대한 분류 기준에 의한 종류를 살펴보는 작업이 필요하다.
상호 관계 및 역할에 의한 분류
일반적으로 처음 학위논문을 작성하거나, 연구논문을 시작하는 경우는 변인 간의 관계를 이해하는 수준에서 연구를 시작하여도 무방하다. 변수 간의 상호관계와 역할을 이해하고, 다변량 자료의 분석방법을 적용하면, 석사수준에서 충분한 연구 설계를 할 수 있기 때문이다. 또한 조금의 통찰력과 이론적 고찰이 충분하다면, 단순해 보이더라도 충분히 의미 있는 연구를 수행할 수 있기 때문에 변수관계를 이해하는 것은 논문작성에서 매우 중요한 영역이다.
독립변인(IV; independent variable)
종속 변인에 선행하면서, 종속 변인에 영향을 줄 것으로 기대되거나 종속 변인의 변화를 예측(predict)할 수 있다고 여겨지는 변인이다. 사실상 연구의 주제가 되며, 연구자의 처치(treatment)가 가해지는 변인이기도 하다. 대부분의 인과 연구는 어떤 독립 변인이 특정 종속 변인과 인과관계를 갖고 있는 게 맞는지 검토하는 방식으로 이루어진다.
종속변인(DV; dependent variable)
독립 변인에 후행하면서, 독립 변인의 변화에 의해 영향을 받을 것으로 기대되는 변인이다. 연구자가 최종 단계에서 분석하게 될 데이터는 바로 이 종속 변인이다. 연구자의 통제 하에 있는 변인이 아니기 때문에, 결과가 어떻게 나올지는 연구자도 장담할 수 없다. 연구자의 기대에 부합하면 가설이 채택되는 것이고, 연구자의 기대에 어긋나면 가설이 기각되는 것이다.
매개변인(mediator)
독립 변인과 종속 변인 사이에 끼어서 인과적인 연쇄의 고리를 형성하는 변인. 즉 처음에는 독립 변인이 종속 변인의 원인이 되는 직접적인 관계라고 생각했는데, 두 변수 사이에 제 3의 변수가 통로 역할을 하는 경우이다. 독립 변인의 결과로 매개 변인이 따라오고, 매개 변인의 결과로 종속 변인이 따라오는 경로 변인의 구성이 가능해진다. 물론 이론상으로는 독립 변인이 매개 변인에 완전하게 의존하여 종속 변인에 영향을 미치는 케이스도 가능은 하지만, 많은 경우에는 매개 변인에게도 일정 부분 의존하면서 종속 변인에게도 직접적으로 영향을 미치기도 한다. 전자를 완전매개경로라 하고, 후자를 부분매개경로라 한다. 매개변인이 설정되는 경우 직접효과, 간접효과, 총효과 등을 고려할 수 있으므로, 비교적 종합적인 영향력을 설명할 수 있는 단서를 제공할 수 있다.
조절변인(moderator)
독립 변인과 종속 변인 사이의 인과관계의 강도(strength)에 영향을 미치는 변인. 조절 변인이 변화하게 되면 독립 변인과 종속 변인 사이의 인과관계는 강해지기도 하고 약해지기도 한다. 즉 같은 종속 변인의 데이터라고 하더라도 독립 변인이 종속 변인의 값을 예언하는 정확성이 높아질 수도 있고 낮아질 수도 있는 것이다.
이상의 변인을 바탕으로 설정 가능한 가설경로는 다음과 같이 예시할 수 있다.
가설 경로
가설은 추후에 부연하겠지만, 상관성을 가정하는 연구가설과 상관성이 없음을 가정하는 영가설로 나누어 볼 수 있다. 또한 모든 조건과 환경이 동일하다고 가정하는 것은 사회과학에서는 불가능에 가깝다. 어떤 현상을 설명할 수 있는 원인과 결과를 찾아내는 연구를 수행할 때, 그 두 변인 사이의 간단한 인과관계로 설명하는 것은 한계가 있다. 현상의 원인을 설명하는 부분적 증거일수는 있으나 충분한 설명은 어렵기 때문이다. 이러한 연구의 제한을 다소나마 해소하기 위하여 제3의 변인을 이용한다. 대표적인 것인 매개 변인과 조절변인을 구성하는 방식이다.
가설의 설정은 인과성에 의해 인과관계와 비 인과관계로 나눌 수 있다. 인과관계 (causal relationship)는 보통 원인과 결과의 직접적 관계가 인정되는 경우에 설정된다. 수준에 따라 탐색적수준이나 확인적관계로 설명되기도 한다. 비인과관계 (noncausal relationship)는 독립된 2개의 변인 간에는 관계는 존재하지만, 한 변인의 변화가 다른 제 3의 변인을 통해 후행 변인에 영향을 미치는 간접적 관계를 포함한다. 즉, 연구에서 인과관계라 함은 직접적인 인과관계를 의미하는 경향이 있으며, 구조적으로 제3인의 변인을 통해 변인 간 관계를 설명할 때는 추가적인 설명이 요구된다. 따라서 복잡한 변인의 인과관계는 직접적인 관계를 맺는 두 변인의 연쇄를 통해 설명되어야 한다.
이 외에도 연구 변인을 설정할 때는 통제변인(control variable)을 설정할 필요가 있다. 변인 간의 관계를 설정하였다고 하더라도, 각 연구 변인, 혹은 전체 연구모형에 영향을 미칠 수 있는 변인은 너무 많기 때문이다. 연구변인과 모형에 중대한 영향을 미치는 요인을 제한해야 할 경우는 그 변수는 영향을 미치지 않는다고, 혹은 우선적으로 영향을 미친다고 지정하는 방식이 일반적으로 이용된다. 또 다른 방법은 연구의 설계와 가정에서 “ceteris paribus”를 선언하는 방식이다. 주로 연구의 제한점이나 조사도구의 변인 설정에서 설명하는 경향이 있다. 해석하면, “"All other things being equal”로 주로 표현된다. 즉, “다른 모든 조건이 동일할 때”라고 선언하는 것이다.
과학적 글쓰기인 논문은, 독립적인 논리체계를 가지고 있어야 한다. 이는 “연구주제-연구문제-연구가설-연구모형-자료수집도구-표집-분석-결과도출-해석-논의-결론-제언”을 도출하는 연구흐름에 형식적, 내용적으로 일관되게 적용되어야 한다. 만약 양적 연구를 수행한다면, 다양한 오류는 없는지에 대한 종합적인 논리 구조가 설명되어야 한다. 예를 들어 연구 변인 간 관계설정에서의 논리성만을 언급하고자 하여도, 측정과 오차, 타당도, 외생변수의 이해 등 관련한 내용이 산적해 있다. 틈틈이 생각날 때 한 주제씩 정리해 보고자 한다. 날이 좋다. 좋은 날이다. 날이 좋아서 좋은 날이다. 이런 논문은 이제 그만... 그래도 날은 좋다 ;)
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