제3장 조사의 기본 요소
제6절 변수(Variables)
1. 변수란 무엇인가?
조사에서 연구자가 다루는 **개념(Concepts)**들은 **변수(Variable)**로 전환되어야 한다.
이는 개념이 실질적으로 연구될 수 있도록 경험적 세계(Empirical World)에서 측정 가능해야 한다는 것을 의미한다.
📌 변수(Variable)의 정의
변수란 **적어도 두 개 이상의 값(Value)을 가질 수 있는 경험적 속성(Empirical Property)**이다.
즉, 어떤 속성이 변화할 수 있다면 그것은 변수이다.
✔ 예시: 변수가 될 수 있는 개념
- 사회 계층(Social Class) → 상류층, 중산층, 하류층
- 성별(Sex) → 남성, 여성
- 소득 수준(Income Level) → 100만원, 200만원, 300만원 등 다양한 값
📌 변수의 역할
- 연구에서 변수를 구별하는 것이 중요하다.
- 변수 간의 관계를 분석하기 위해 **종속변수(Dependent Variable), 독립변수(Independent Variable), 통제변수(Control Variable)**로 나눌 수 있다.
2. 종속변수(Dependent Variable)와 독립변수(Independent Variable)
📌 ① 종속변수(Dependent Variable, 결과변수)
- 연구자가 설명하고자 하는 변수
- 다른 변수(독립변수)에 의해 영향을 받는 변수
- **기준변수(Criterion Variable)**라고도 함.
📌 ② 독립변수(Independent Variable, 설명변수)
- 종속변수의 변화를 설명하는 변수
- 종속변수의 값(Value)에 영향을 미치는 변수
- **예측변수(Predictor Variable)**라고도 함.
✔ 예시: 교육 수준과 빈곤율의 관계 연구
- 연구 질문: "교육 수준이 낮을수록 빈곤할 가능성이 높은가?"
- 독립변수: 교육 수준 (초졸, 중졸, 고졸, 대졸 등)
- 종속변수: 빈곤 여부 (빈곤함, 빈곤하지 않음)
📌 중요한 점
- 어떤 변수가 독립변수이고, 어떤 변수가 종속변수인지는 연구 목적에 따라 달라질 수 있음.
- 동일한 변수도 연구 설계에 따라 독립변수 또는 종속변수로 사용될 수 있다.
✔ 예시: 사회복지와 경제 성장의 관계 연구
- 경제 성장이 사회복지 확대에 미치는 영향을 연구하는 경우
- 독립변수: 경제 성장 수준
- 종속변수: 사회복지 지출 수준
- 사회복지 확대가 경제 성장에 미치는 영향을 연구하는 경우
- 독립변수: 사회복지 지출 수준
- 종속변수: 경제 성장 수준
📌 연구자가 설정하는 연구 질문에 따라 같은 변수가 종속변수 또는 독립변수로 사용될 수 있다.
3. 통제변수(Control Variable)
조사에서 독립변수와 종속변수 간의 관계가 실제로 존재하는 것인지, 아니면 가식적인(spurious) 관계인지 확인하는 것이 중요하다.
이를 위해 **통제변수(Control Variable)**를 사용한다.
📌 통제변수의 역할
- 독립변수와 종속변수 간의 관계가 **진정한 관계(True Relationship)**인지 검증
- 제3의 변수(Third Variable)에 의해 왜곡된 관계를 제거하는 역할
✔ 예시: 의사 수와 사망자 수의 관계 연구
- 연구자가 "의사 수가 많을수록 사망자 수도 많다"고 주장한다고 하자.
- 하지만 이는 가식적(spurious) 관계일 수 있음.
- 제3의 변수(통제변수)인 ‘질병자 수’를 고려해야 함.
- 질병이 많을수록 사망자 수도 많고, 의사 수도 많아질 가능성이 높음.
- 따라서 질병자 수를 통제하지 않으면 의사 수와 사망자 수의 관계를 정확히 해석하기 어려움.
📌 사회과학 연구에서 통제변수가 중요한 이유
- 변수 간의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있음.
- 잘못된 인과관계를 방지할 수 있음.
✔ 예시: 정치적 민주주의와 소득 불평등의 관계 연구
- 일부 연구에서는 정치적 민주주의가 발전할수록 소득 불평등이 줄어든다고 주장함.
- 그러나 다른 연구에서는 이 관계가 가식적이며, 경제 발전이 두 변수 모두에 영향을 미치는 변수라고 주장함.
- 경제 발전 → 민주주의 발전
- 경제 발전 → 소득 불평등 감소
- 따라서 경제 발전을 통제하지 않으면, 정치적 민주주의와 소득 불평등의 관계를 정확히 분석할 수 없음.
📌 결론
- 통제변수는 연구에서 제3의 변수의 영향을 제거하여, 독립변수와 종속변수 간의 관계를 정확히 측정하는 데 도움을 준다.
4. 변수 간의 관계(Relationship between Variables)
변수들 간의 관계는 한 변수의 값(Value)이 다른 변수의 값과 함께 변하는가에 따라 결정된다.
📌 변수 간 관계의 특징
- 방향(Direction): 관계가 정(+)적인가, 부(-)적인가?
- 크기(Magnitude): 관계가 얼마나 강한가?
(1) 관계의 방향(Direction)
✔ 정(+)적 관계(Positive Relationship)
- 한 변수의 값이 증가하면, 다른 변수의 값도 증가하는 관계
- 예) 교육 수준↑ → 소득 수준↑
✔ 부(-)적 관계(Negative Relationship)
- 한 변수의 값이 증가하면, 다른 변수의 값은 감소하는 관계
- 예) 교육 수준↑ → 빈곤율↓
(2) 관계의 크기(Magnitude, Strength of Relationship)
✔ 완전한 관계(Perfect Relationship)
- 독립변수가 종속변수를 100% 예측할 수 있는 경우
- 예) 표에서 교육 수준이 높을수록 반드시 소득이 높아지는 경우
✔ 영(0)의 관계(Zero Relationship)
- 두 변수 간에 아무런 관계가 없는 경우
- 예) 혈액형과 성격 간의 관계
📌 현실에서는 대부분의 사회과학 연구에서 변수 간의 관계는 완전하지 않다.
- 예) 교육 수준이 높다고 해서 반드시 소득이 높은 것은 아니다.
- 예외가 존재하므로, 연구에서는 관계의 강도를 분석하는 것이 중요하다.
5. 결론: 변수 분석의 중요성
✔ 변수는 연구의 핵심 요소이며, 연구자가 연구 질문에 따라 적절한 변수(독립변수, 종속변수, 통제변수)를 선정해야 한다.
✔ 변수 간 관계를 분석할 때는 방향성과 크기를 고려해야 한다.
✔ 통제변수를 활용하여 가식적(spurious) 관계를 방지해야 한다.
✔ 사회과학 연구에서는 대부분 변수 간의 관계가 완전하지 않으므로, 연구자가 이를 정확히 분석하는 것이 중요하다.
📌 변수의 개념을 명확히 이해하면, 연구 결과를 보다 정확하고 신뢰성 있게 해석할 수 있다.