문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 이동문서 삭제토론 변인 (문단 편집) ==== 외생 변인 ==== {{{+1 Extraneous Variable}}} 독립 변인과 종속 변인 양쪽 모두에게 영향을 미치고 있어서, 실제로는 존재하지 않는 인과관계를 만들어내는 변인. 다시 말해, 변수 x 와 변수 y 의 모두의 변화를 설명할 수 있는 변인이다. 겉으로 보기에는 독립 변인이 원인, 종속 변인이 결과인 것 같지만, 한꺼풀 벗겨보면 외생 변인이 존재하기 때문에 인과관계가 존재하는 것처럼 보일 뿐이다. 만일 외생 변인이 연구자에 의해 통제되면 통제변인(control variables), 통제되지 못하면 교란변인(confounding variables)이라 부른다. 이 과정에서 쓰이는 분석이 다름아닌 공변량분석(co-variate analysis). [[상관관계와 인과관계]] 항목에도 나오지만, [[아이스크림]] 판매량이 증가하면 [[익사]] 사망자 수도 증가한다. 얼핏 보면 아이스크림이 사람잡는 음식인 것 같다. 사실은 여름철 더위라는 외생 변인이 존재하기 때문에 거짓 인과관계가 나타나게 되는 것.[* 여름철 더위로 인한 기온 상승은 아이스크림 판매량과 피서지(바닷가, 계곡) 이용객 수를 증가시킨다.] 다른 예를 들면, [[경찰]]의 수가 많은 지역일수록 범죄 사건이 많아지는 경향이 있는데, 사실 인구가 많은 지역일수록 경찰의 수와 범죄 발생 건수는 자연스럽게 증가한다. '익사 사망자 수'와 '범죄 발생 건수' 증가를 야기한 외생 변인이자 교란 변인은 '여름 기온'과 '지역 인구'가 되는 것이고, 이들이 연구자에 의해 통제되면 통제변인이 되는 것이다. 다른 한 사례를 들자면, [[통계청]]에서 주관한 [[http://www.statcontest.co.kr|제2회 통계 바로쓰기 공모전]]에서 1위로 입상한 강새하늘 씨의 보고에 따르면 남녀 [[임금격차]]에 관여할 것으로 추정되는 혼입변인으로는 주당 평균 근로시간, 퇴직소득자 근속연수, 경제활동인구 연령을 꼽을 수 있다. 그러나 이를 고려하지 않고 단순히 "[[남성]] 평균 및 중위수 임금 vs. [[여성]] 평균 및 중위수 임금" 으로 설명하려는 것은 데이터를 잘못 활용한 사례가 된다는 것이다. 중요한 것은 여성들의 임금 데이터 상에서 나타나는 각종 [[아웃라이어|이상점]]을 탐지하고, 그 이면의 사회적 시사점으로서 여성의 경력단절 및 연공서열적 직장문화 등을 거론해야 한다는 것이다. 보다시피 외생 변인은 [[논리]]와도 밀접한 관계가 있다. [[논리적 오류/비형식적 오류#s-1.4.3|이 링크]]에서 유사한 오류들을 많이 찾아볼 수 있다. (외생 변인과는 무관한 오류의 사례들도 있으므로 유의)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