문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 변인 (문단 편집) ==== 통제 변인 ==== {{{+1 Control Variable}}} 연구가 상정하는 가설적 모형 외부에 존재하면서도 연구 내의 변인들에 유의미한 영향을 미칠 것으로 예상되어 연구자가 통제한 변인. 쉽게 말해서, 연구 데이터를 왜곡시킬 수 있는 ~~아까 그 개뼉다귀~~ 변인들[* 엄밀히 분류하자면 이들도 연구자에 따라서는 독립변인의 한 종류가 될 자격이 있다. 단지 연구자가 그 변인의 영향을 환영하지 않을 뿐. 이러한 불청객 변인을 가리켜서 혼입 변인(confounding variable) 또는 교락 변인이라고도 한다.]을 블랙리스트(?)에 올려놓고, 이들이 연구 환경에 발붙이지 못하도록 실험 조건을 설정함으로써 해당 연구와는 완전히 무관하게 만들어버리는 것이다.[* Mill, 1865.] 모든 예상 변인들이 연구에 영향을 미치지 못할 것이라고 생각되면, 이제 연구자는 그 실험의 조건에 대해서 "잘 통제되었다" 고 말할 수 있다. 물론 아무리 신경을 쓰더라도 여전히 연구자가 예상치 못한 변인들이 [[갑툭튀]]해서 연구결과를 망쳐놓을 위험이 존재한다. 연구자 혼자서는 이러한 변인들을 추적하기가 쉽지 않기 때문에 동료 연구자들과 체계적으로 [[실험설계]] 내용과 실험 데이터를 교류하면서 비평을 받게 되는데, 이 과정을 [[동료평가]]라고도 한다. 즉 이 사람이 발견하지 못한 변인을 저 사람이 발견해서 "이 연구, 이러이러한 변인이 개입되었을 수 있겠는데요?" 라고 조언해 주는 것이다. 이렇게까지 하더라도 여전히 연구자들은 그들의 데이터가 실제 관계를 온전히 설명하리라고 믿지는 않는다. 단지 최대한 실제에 근사하도록 최선을 다할 뿐. 나머지 자잘한 변인들에 대해서는 약간의 위험을 감수하고 "다른 모든 조건들이 동일할 때"([[ceteris paribus]]) 선언을 하기도 한다.[* 케테리스 파리부스. [[영어]]로 옮기면 "All other things being equal"] 일종의 가정인데, 현실을 설명하는 능력이 그나마 어느 정도 보존될 수 있으니까 써먹는 것이지, 결코 "현실을 온전히 설명할 수 있어서" 써먹는 게 아니다.(…)[* 사실 변인을 "통제" 한다는 발상 자체가 이미 현실과 멀어지겠다는 선언을 하는 것과 다름없다.] 특히 [[경제학]]에서 이런 걸 좋아한다. [[수학]] 및 [[통계학]]에서 말하는 "partial out" 이라는 표현과도 유사점이 있다. 변수 A와 변수 B의 상관을 알기 위해 변수 C를 고정시켜서 상수로 만드는 논리는 통제 변인의 논리와도 상통한다. 통제 변인에 대해 '일정하도록(혹은 실험과 무관하도록) 조작'하기 때문에 역시 독립 변인에 들어가지 않을까 생각할 수 있지만 그렇지 않다. 통제 변인을 통제(control)하는 방법은 매우 다양하며 그 중에는 실험 외적으로 통제하는 경우도 있다. 이는 조작(manipulation)이라는 개념을 지나치게 광의로 해석하려 할 때 발생하며, 시중의 통계 교과서나 유명 인강 강사들의 [[사회조사분석사]] 참고서들에서도 통제 변인이 독립 변인의 일종이라는 설명은 잘 하지 않는다. 엄밀하게 말하자면, 조작을 했다면 종속 변인에서 나타난 조작의 효과(effect)를 수리적으로 계산할 수 있어야 하는데, '통제 변인이 종속 변인에 끼친 효과'(?)를 계산하는 것이 항상 가능한 것은 아니다.[* 공분산분석이나 위계적 다중회귀분석을 실시하는 특수한 경우에만 제한적으로 가능하다.] [[통제]] 문서도 함께 참고.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기