인터넷에 나와 있는 독립 변수와 종속 변수에 대한 설명은 거의 대부분 학생들을 위해 작성된 것입니다. 이와 관련해 상위 노출되는 페이지들은 어린이를 위한 정부 사이트, 초등학교 6학년 수학 복습, 그리고 백과사전 항목입니다. 이들은 모두 똑같은 말을 하고 있습니다. 독립 변수는 내가 변경하는 변수이고, 종속 변수는 내가 측정하는 변수라는 것입니다. 이 말은 맞지만, 방법론 장을 작성하기 위해 자리에 앉는 순간 그 정도로 설명하기에는 부족해집니다.
이후에 나오는 내용은 자신의 선택을 옹호해야 하는 사람들을 위한 버전입니다. 이 두 가지 변수를 확실하게 식별하는 방법, 동일한 섹션에 속하는 다른 네 가지 변수 유형, 혼란 변수(confounder)가 감점 요인이 되는 이유, 그리고 심사위원이 수용할 만한 문단으로 전체를 작성하는 방법입니다.
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독립 변수와 종속 변수란 무엇인가요?
독립 변수는 사용자가 조작, 할당 또는 선택하는 변수입니다. 이는 예상되는 원인, 입력, 가장 먼저 오는 것입니다. 종속 변수는 독립 변수에 반응했는지 확인하기 위해 나중에 측정하는 변수입니다. 이는 예상되는 결과이며, 그 값은 독립 변수에 의존(depend)하는 것으로 생각되기 때문에 종속 변수(dependent variable)라는 이름이 붙여졌습니다.
내셔널 대학교(National University)의 통계 자료는 이를 명확하게 설명합니다. 독립 변수는 연구자가 종속 변수의 변화를 이끌어내는지 확인하기 위해 조작하는 것인 반면, 종속 변수는 그 값에 변화가 있는지를 확인하기 위해 측정하는 것입니다.
여기에서 두 가지 관례가 도출되며, 이를 숙지해 둘 가치가 있습니다. 그래프에서 독립 변수는 가로축(X축)에 위치하고 종속 변수는 세로축(Y축)에 위치합니다. 회귀 방정식에서 종속 변수는 왼쪽의 y이고 독립 변수는 오른쪽의 x 항이므로, 통계학자들은 종종 이들을 좌변 변수와 우변 변수라고 부릅니다.
어느 쪽이 어느 것인지 구별하는 방법
질문이 생소할 때는 짐작하기보다 이 과정을 거쳐 보세요. 약 1분 정도 걸리며, 직관이 빗나가는 경우를 방지해 줍니다.
연구 질문을 하나의 문장으로 작성해 보세요. A가 B에 미치는 영향은 무엇인가의 형태를 목표로 하십시오. 만약 이런 식으로 표현할 수 없다면 방향성이 있는 질문이 아닐 수 있으며, 이 자체를 인지하는 것이 중요합니다.
내가 설정하거나 선택하는 것이 어느 것인지 자문해 보세요. 내가 할당하거나, 조작하거나, 참가자를 선택할 때 기준이 되는 것은 무엇이든 독립 변수입니다. 실험 연구에서는 이를 직접 설정합니다. 관찰 연구에서는 이를 선택하거나 발생하는 그대로 기록합니다.
측정하기 위해 기다려야 하는 변수가 어느 것인지 자문해 보세요. 다른 모든 일이 일어난 후에 마지막으로 기록하는 변수가 종속 변수입니다.
시간 테스트를 적용해 보세요. 독립 변수가 먼저 옵니다. 만약 B가 A를 유발했을 가능성이 있다면, 그것은 명명법의 문제가 아니라 방향성의 문제이며, 이는 한계점(limitations) 섹션에 기술해야 합니다.
결과를 설명할 수 있는 다른 모든 요소를 나열해 보세요. 두 변수 모두와 관련이 있으면서 그 둘 사이의 인과 경로 상에 있지 않은 모든 것은 혼란 변수입니다. 그것을 명명하고 측정하거나, 왜 측정할 수 없었는지 설명하십시오.
실제 질문에 적용하면 다음과 같습니다.
연구 질문 | 독립 변수 | 종속 변수 |
수면 시간이 시험 성적에 영향을 미치나요? | 전날 밤 수면 시간 | 시험 점수 |
새로운 교수법이 학업 성취도를 향상시키나요? | 교수법 (신규 또는 표준) | 6주 차 성취도 테스트 점수 |
카페인 섭취량이 반응 시간에 변화를 주나요? | 밀리그램 단위의 카페인 섭취량 | 밀리초 단위의 반응 시간 |
가구 소득이 기대 수명을 예측하나요? | 가구 소득 (설정된 것이 아니라 관찰된 것) | 사망 시 연령 |
피드백 빈도가 직무 만족도에 영향을 미치나요? | 월별 상사 피드백 세션 횟수 | 직무 만족도 척도 점수 |
네 번째 행을 주목해 보세요. 아무도 타인에게 소득을 할당하지 않습니다. 이 사례는 표준 용어가 한계에 부딪히기 시작하는 지점이며, 아래에서 더 자세히 다룹니다.
<ProTip title="🎚️ 설정할 것인가, 측정할 것인가:" description="참가자를 변수의 특정 수준에 할당하는 것을 상상할 수 있다면, 그것은 독립 변수입니다. 할 수 있는 유일한 일이 일어난 일을 기록하는 것뿐이라면, 그것은 종속 변수입니다" />
방법론 섹션에 포함해야 할 다른 네 가지 변수
단 두 개의 변수만 명명하는 방법론 장은 거의 항상 불완전합니다. 보고 표준은 더 많은 것을 요구하며, 심사위원들은 이를 유심히 살펴봅니다.
통제 변수 (Control variables)
통제 변수는 비교 과정을 흐리게 만들거나 변하지 않도록 의도적으로 일정하게 유지하는 변수입니다. 동일한 방에서 하루 중 동일한 시간에 모든 사람을 테스트하면 환경 및 일주기 영향(circadian effects)을 통제할 수 있습니다. 통제 변수는 영향력으로 분석되지 않으며, 분석 대상에서 제외됩니다.
혼란 변수 (Confounding variables)
혼란 변수는 독립 변수와 종속 변수 모두와 관련이 있으며, 이 둘 사이의 인과 경로 상에 있지 않은 변수입니다. 이는 결론을 무효화하는 변수이며, 아래에 별도의 섹션으로 다룹니다.
조절 변수 (Moderating variables)
조절 변수는 관계의 강도나 방향을 변화시킵니다. Baron과 Kenny의 고전적 정의에 따르면, 조절 변수는 독립 변수 또는 예측 변수와 종속 변수 또는 준거 변수 사이의 관계의 방향 및/또는 강도에 영향을 미치는 변수입니다. 만약 연구자의 개입이 경력직 직원에게는 효과가 있고 신입 직원에게는 효과가 없다면, 경력은 조절 변수가 됩니다. 조절 변수는 누구에게 그리고 언제라는 질문에 답을 줍니다.
매개 변수 (Mediating variables)
매개 변수는 인과 경로 위에 위치하며 그 메커니즘을 설명합니다. 다시 Baron과 Kenny의 정의에 따르면, 어떤 변수가 예측 변수와 준거 변수 간의 관계를 설명하는 한도 내에서 매개 변수 역할을 합니다. 수면이 집중력에 영향을 미치기 때문에 시험 점수에 영향을 주는 것이라면, 집중력이 매개 변수가 됩니다. 매개 변수는 어떻게라는 질문에 답을 줍니다.
사람들이 혼동하기 쉬운 차이점은 조절 변수와 매개 변수입니다. 조절 변수는 효과가 변화하는 '조건'입니다. 매개 변수는 효과가 발생하는 과정의 '단계'입니다. 둘을 잘못 식별하여 라벨링하면 분석 내용과 주장이 달라집니다.
혼란 변수가 중요한 이유
혼란(Confounding)은 상관관계 분석 결과가 뒤집히는 원인이 되며, 모호한 정의가 아닌 정밀한 정의를 가지고 있습니다. 컬럼비아 대학교의 역학 강의 자료는 Last의 역학 사전(Dictionary of Epidemiology)을 인용하여, 혼란이란 노출과 결과 모두와 연관되어 있지만 둘 사이의 인과 경로에서 중간 단계는 아닌 외부 요인에 의해 발생하는, 결과에 대한 노출의 추정 효과의 왜곡이라고 정의합니다.
오리건 주립 대학교의 공개 역학 교과서에 명시된 바와 같이, 이 정의는 세 가지 테스트를 도출합니다. 혼란 변수가 되려면 변수가 노출과 통계적으로 연관되어 있어야 하고, 결과를 유발해야 하며, 둘 사이의 인과 경로 상에 있어서는 안 됩니다. 세 번째 조건은 사람들이 간과하기 쉬운 부분이며, 교과서는 그 결과에 대해 다음과 같이 직설적으로 말합니다. 인과 경로 상에 있는 변수는 혼란 변수가 아니라 매개 변수입니다. 매개 변수를 통제(adjust)하는 것은 추정치를 정화하는 것이 아니라, 측정하려던 효과를 파괴하는 것입니다.
실제 사례 연구: 커피를 더 많이 마시는 사람들은 폐암 발생률이 더 높습니다. 커피가 폐암을 유발하는 것은 아닙니다. 흡연은 커피를 마시는 것과 관련이 있으며 폐암을 유발하지만, 커피에서 암으로 가는 어떤 인과 경로의 단계도 아닙니다. 흡연은 혼란 변수이며, 이를 무시한 모든 분석은 실제적이고 통계적으로 유의미하지만 완전히 잘못된(spurious) 결과를 낳게 됩니다.
<ProTip title="🕵️ 혼란 변수 찾아내기:" description="자료를 수집하기 전에, 결과에 영향을 미칠 수 있고 예측 변수와도 연관이 있는 5가지 변수를 나열해 보세요. 측정할 수 있는 것은 측정하십시오. 측정할 수 없는 변수들은 미리 작성해 두는 '연구의 한계점' 섹션이 됩니다" />
동일한 변수가 어느 쪽이든 될 수 있습니다
변수 자체가 지닌 고유한 특성 때문에 독립 변수나 종속 변수가 되는 것은 아닙니다. 그 역할은 변수 자체가 아니라 연구 질문에서 비롯됩니다.
수면이 시험 성적에 영향을 미치는지 물을 때 수면 시간은 독립 변수입니다. 불안이 수면에 영향을 미치는지 물을 때는 종속 변수가 됩니다. 직무 만족도는 경영 관행 연구에서는 종속 변수이고, 직원 이직률 연구에서는 독립 변수입니다. 이 명칭은 논증에서의 위치를 설명할 뿐입니다.
이것이 바로 방향성 문제가 형식적인 논쟁이 아닌 실제적인 위협이 되는 이유이기도 합니다. BCcampus의 연구 방법론 교과서에서 보여주듯이, 스트레스와 열악한 계획 수립 능력은 서로 상관관계가 있으며, 스트레스를 받는 것이 계획을 세우는 능력을 해칠 수 있는 만큼 그 반대도 쉽게 성립할 수 있습니다. 한편 성실성과 같은 제3의 변수가 두 가지 모두를 유발할 수도 있습니다. 실험이나 강력한 시계열 설계가 없다면 데이터만으로는 이를 해결할 수 없으며, 고찰 섹션에서 그렇지 않은 척하는 것은 독자의 신뢰를 잃는 가장 빠른 지름길입니다.
<ProTip title="🔀 방향 확인하기:" description="인과 관계 주장을 거꾸로 써보고 여전히 타당하게 들리는지 확인해 보세요. 만약 그렇다면, 연구 설계 시 그 방향을 가정하는 것이 아니라 정당화해야 합니다" />
"독립 변수"라는 용어가 부적절한 경우
진정한 실험 연구에서는 다른 모든 것과 독립적으로 독립 변수를 설정하기 때문에 이 용어가 자연스럽습니다. 관찰 연구에서는 그렇게 하지 않으며, 일부 방법론 학자들은 이 용어가 능동적인 오해를 불러일으킬 수 있다고 생각합니다.
BCcampus 교과서는 상관 설계에 대해 직접적으로 설명합니다. 두 변수 중 어느 것도 상대방을 유발하는 것으로 생각되지 않고 아무것도 조작되지 않는 경우, 독립 변수와 종속 변수라는 용어는 이러한 종류의 연구에 적용되지 않습니다. 내셔널 대학교에서도 같은 지적을 합니다. 위키백과에 따르면 일부 저자들은 독립적으로 다루어지는 양이 통계적으로 독립적이지도 않고 독립적으로 조작할 수도 없기 때문에 설명 변수(explanatory variable)라는 단어를 선호합니다.
이는 확정된 규칙이라기보다는 여전히 통용되는 관례이며, 유능한 많은 분석가들이 아무런 거리낌 없이 관찰 데이터에 "독립 변수"라는 용어를 사용한다는 점을 인지하십시오. 실제적인 지침은 본인의 연구 분야를 따르는 것입니다. 역학에서는 노출(exposure)과 결과(outcome), 임상 시험에서는 평가변수(endpoint), 회귀 분석 교재에서는 예측 변수(predictor)와 반응 변수(response), 그리고 심리학의 상관 연구에서는 예측 변수와 준거 변수(criterion)라고 부릅니다. 이 관례에 맞추는 것은 자신이 어떤 전통 안에서 글을 쓰고 있는지 알고 있음을 보여주는 신호입니다.
방법론 섹션에 변수를 작성하는 방법
이것은 모든 상위 노출 페이지가 생략하는 단계이며, 논문에 실제로 등장하는 유일한 단계이기도 합니다.
가장 유용한 기준은 관찰 연구의 보고 표준인 STROBE에서 나옵니다. 이 기준의 7번 항목은 연구자에게 모든 결과, 노출, 예측 변수, 잠재적 혼란 변수, 효과 조절 변수를 명확하게 정의하고 해당되는 경우 진단 기준을 제시할 것을 요구합니다. 상세 지침에는 세 가지 기대 사항이 더 추가됩니다. 각 변수의 데이터 출처 및 평가 방법, 평가 방법이 그룹 간 및 시간 경과에 따라 비교 가능했는지 여부, 그리고 각 변수가 측정된 조직의 수준(level of organization)입니다.
이를 체크리스트로 활용하면 문단이 자연스럽게 작성됩니다. 각 변수별로 그것이 무엇인지, 어떻게 측정되었는지, 어떤 도구를 사용했는지, 어느 수준에서 측정했는지, 그리고 왜 모델에 포함되었는지를 작성하면 됩니다. 실제 작성된 모습은 다음과 같습니다.
독립 변수는 수면 시간으로, 테스트 당일 아침 단일 문항 질문을 사용해 자가 보고된 시간 단위로 측정되었습니다. 종속 변수는 시험 성적으로, 표준화된 모듈 기말 평가의 백분율 점수로 조작화되었습니다. 이전 평점 평균(GPA)은 기관 기록에서 측정되어 공변량으로 포함되었는데, 이는 수면 습관과 학업 성적 모두와 연관되어 있으며 이 둘 사이의 인과 경로 상에 있지 않기 때문입니다.
세 문장에 불과하지만, 모든 문장이 심사위원이 던질 만한 질문에 답하고 있습니다. 세 번째 문장은 공변량을 단순히 나열하는 데 그치지 않고 이를 포함한 이유를 정당화하고 있다는 점에 주목하십시오. 이것이 단지 선택을 보고하는 방법론 섹션과 선택을 옹호하는 방법론 섹션의 차이입니다.
<ProTip title="📋 일관되게 보고하기:" description="전체 문서에서 변수를 명명할 때 동일한 단어를 사용하십시오. 방법론에서는 '수면 시간'이라 부르고 결과에서는 '수면의 질'이라고 부르면 두 개의 서로 다른 개념으로 읽히며, 꼼꼼한 심사위원은 어느 것을 측정했는지 질문할 것입니다" />
Jenni로 변수 섹션 초안 작성하는 방법
변수가 무엇인지 파악하고 나면, 초안 작성은 구조적인 작업이 됩니다.
단계 1. 필요한 것을 정확하게 기술하십시오. 프롬프트에 연구명, 연구 대상 집단, 변수명을 입력하십시오. 프롬프트가 모호하면 지도교수의 검토를 통과하지 못할 일반적인 문단이 생성됩니다.
단계 2. 인용 선호도를 설정하십시오. 학과에서 요구하는 스타일을 선택하십시오. 방법론 섹션은 모든 도구와 확립된 측정 방법마다 인용이 필요하므로 생각보다 많은 인용이 들어갑니다.
단계 3. 제목을 생성하십시오. 본문을 작성하기 전에 방법론 장의 개요를 구축하여, 변수 하위 섹션이 연구 설계, 참가자, 분석과의 관계에서 올바른 위치에 오도록 하십시오.
단계 4. 변수별로 초안을 작성하십시오. 각 변수에 대해 STROBE 목록(정의, 측정, 도구, 수준, 정당성)을 확인하며 작성해 나가십시오. 출판된 도구의 인용은 DOI를 통해 라이브러리로 가져와 첫 단추부터 참조가 정확하도록 하십시오.
단계 5. 지도교수가 검토하기 전에 먼저 검토하십시오. Claim Confidence 기능을 실행하여, 설계상 뒷받침할 수 없는 인과관계를 암시한 곳이 있는지 잡아내십시오. 변수 섹션에서는 보통 '관련이 있다'라고 써야 할 자리에 실수로 들어간 '영향을 미친다'라는 단어가 이에 해당합니다.
라벨을 올바르게 붙이면 논증이 뒤따라옵니다
독립 변수와 종속 변수의 이름을 올바르게 명명하는 것은 이 과정의 아주 작은 부분에 불과합니다. 진짜 가치는 이 연습을 통해 스스로 직면하게 되는 질문에 있습니다. 내 질문이 실제로 방향성이 있는지, 그 방향성을 옹호할 수 있는지, 결과를 설명할 수 있는 다른 요인은 무엇인지, 그리고 내가 사용하는 단어가 실행한 연구 설계와 일치하는지 여부입니다.
<CTA title="자신감 있게 방법론 장 작성하기" description="각 섹션을 구조화하고, 모든 도구를 인용하며, 내 주장이 연구 설계와 일치하는지 확인해 보세요" buttonLabel="Jenni 무료 체험하기" link="https://app.jenni.ai/register" />
이번 주에 자신의 연구 질문에 대해 이 5단계 점검을 수행한 다음, 위에 제시된 세 문장 짜리 문단을 작성해 보세요. 만약 어떤 변수에 대해 측정 방법이나 도구를 채워 넣을 수 없다면, 방법론 섹션의 다음 단어를 쓰기 훨씬 전에 그것부터 해결해야 합니다. 동일한 훈련 방식이 연구 논문의 모든 부분에 적용되며, 그 시작은 바로 여기입니다.