준실험 설계 예시: 유형 및 실제 사용 사례

준실험적 설계(Quasi-experimental designs)는 무작위 배정이 불가능할 때 연구자가 원인과 결과를 연구하는 데 도움을 줍니다. 통제된 무작위 집단에 의존하는 대신, 이 연구들은 학교, 클리닉, 지역 사회 또는 지방과 같은 실제 환경을 활용합니다.

이러한 특성 덕분에 연구자가 답을 필요로 하면서도 개입을 받는 대상을 완전히 통제할 수 없는 교육, 의료 및 공공 정책 분야에서 특히 유용합니다.

이 가이드에서는 가장 중요한 준실험 예시들을 살펴보고, 각 설계가 작동하는 원리를 설명하며, 자신의 연구에서 명확하고 자신 있게 올바른 접근 방식을 선택하고 적용하는 방법을 보여드릴 것입니다.

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준실험 연구 설계란 무엇인가요?

준실험 연구 설계는 무작위 배정 없이 원인과 결과를 조사하는 방법입니다.

무작위 집단을 인위적으로 만드는 대신, 실제 환경에 이미 존재하는 자연스럽게 형성된 집단을 사용하므로 응용 연구에 훨씬 더 현실적인 접근 방식을 제공합니다. 연구자들은 일반적으로 기존의 학급, 병원 또는 지역 사회를 대상으로 연구를 진행합니다.

준실험 설계에서 설명하듯이, 준실험은 실행 가능성과 의미 있는 인과적 통찰력 사이에서 실용적인 균형을 제공하기 때문에 응용 연구에서 널리 사용됩니다.

진실험(true experiment)과 달리 참가자가 조건에 무작위로 배정되지 않습니다. 이 때문에 개입이 시작되기 전에 집단 간에 차이가 있을 수 있어 대안적인 설명을 배제하기가 더 어려워질 수 있습니다.

결과적으로 준실험 설계에서는 내적 타당성이 문제가 될 수 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고 준실험 방법론은 사회학, 심리학, 경제학 등 다양한 학문 분야에서 여전히 필수적입니다.

• 독립 변수: 개입 또는 처치

• 종속 변수: 측정된 결과

• 통제 집단: 처치를 받지 않는 비교 집단

• 처치 집단: 개입을 받는 집단

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준실험 설계 예시의 핵심 유형

다음은 실무에서 접하게 될 주요 유형들입니다. 각 설명에는 간단한 예시와 실제로 사용되는 분야가 포함되어 있습니다.

비동등 통제집단 설계 (Nonequivalent control group design)

두 집단을 비교하지만 무작위로 배정되지 않았으며, 이미 기존에 존재하던 집단입니다.

• 예시: 한 학교의 특정 학급은 새로운 수학 프로그램을 학습하고, 다른 학급은 기존 방식을 유지합니다. 학기 말에 두 학급의 시험 점수를 비교합니다.

• 사용 분야: 교육 연구 전반에서 널리 쓰입니다. 시작 단계에서 집단들이 동일하게 구성되지 않았기 때문에, 연구자들은 초기 차이를 보정하기 위해 통계 기법(예: ANCOVA)을 사용해야 합니다. 가장 큰 과제는 미처 고려하지 못한 변수들을 처리하는 것입니다.

단일집단 사전사후검사 설계 (One-group pretest-posttest design)

단일 집단을 측정하고, 특정 개입을 도입한 후, 다시 측정합니다. 별도의 통제 집단은 없습니다.

• 예시: 한 공장에서 6개월 동안 발생한 사고 건수를 기록합니다. 그 후 안전 교육 프로그램을 실시합니다. 교육이 끝난 후 다시 6개월 동안 사고 건수를 추적하여 감소 여부를 확인합니다.

• 한계점: 사고 건수의 감소가 교육 덕분일 수도 있지만, 생산량이 줄어드는 계절적 비수기 등 동시에 발생한 다른 요인 때문일 수도 있습니다. 무엇이 변화를 유발했는지 확실하게 파악하기 어렵습니다.

• 절충점: 실행하기가 매우 쉽고 비용이 적게 들기 때문에 비즈니스 및 작업장 연구에서 흔히 사용됩니다. 하지만 원인과 결과에 대한 증거력은 가장 약합니다.

비동등 통제집단을 활용한 사전사후검사 설계 (Pretest-posttest with a nonequivalent control group)

이는 더 강력한 버전입니다. 기존에 존재하는 두 집단이 있으며, 한 집단에만 변화를 도입하기 전과 후에 두 집단 모두를 측정합니다.

• 예시: 한 클리닉에서 금연을 돕기 위한 새로운 프로그램을 시작합니다. 다른 유사한 클리닉은 이 프로그램을 도입하지 않습니다. 두 클리닉의 흡연자들을 대상으로 평소 습관에 대해 설문조사를 합니다. 첫 번째 클리닉에서 프로그램을 1년 동안 운영한 후, 다시 모든 대상을 조사합니다.

• 장점: 프로그램을 도입한 클리닉에서 다른 클리닉보다 흡연율이 훨씬 더 많이 감소했다면, 해당 프로그램이 실제로 효과가 있었다고 더 자신 있게 말할 수 있습니다. 이는 새로운 공공 보건 캠페인처럼 모두에게 동시에 영향을 미친 외부 요인을 배제하는 데 도움이 됩니다.

위 세 가지 설계의 특징을 비교하면 다음과 같습니다.

단절적 시계열 설계 (Interrupted time series design)

단 한 번의 '사전' 및 '사후' 측정 대신, 오랜 기간 동안 여러 시점에서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 특정 이벤트 이후에 트렌드가 어떻게 변화하는지 살펴봅니다.

• 예시: 한 국가에서 가당 음료에 세금을 부과하는 법안을 통과시킵니다. 연구자들은 세금 부과 전 수년과 부과 후 수년 동안의 전국 탄산음료 매출 데이터를 월별로 분석합니다. 세금이 도입된 바로 그 시점에 장기적인 매출 트렌드가 명확하게 꺾이거나 변화하는지 확인하고자 하는 것입니다.

• 유용한 이유: 정책과 법률을 평가하는 데 매우 유용합니다. 장기적인 패턴의 변화를 확인하는 것이 단 두 시점 간의 변화를 비교하는 것보다 훨씬 더 설득력 있습니다. 구체적인 실제 적용 사례는 시간 기반 설계가 실제 보건 연구에서 어떻게 사용되는지 보여주는 실제 연구에서의 단절적 시계열 설계에서 확인할 수 있습니다.

<ProTip title="📊 알림:" description="강력한 단절적 시계열(ITS) 분석을 위해 사전 및 사후 각각 최소 12개 이상의 시점 데이터를 확보하세요." />

회귀 불연속 설계 (Regression discontinuity design)

특정 척도상의 컷오프(기준점) 점수를 기준으로 그 이상인지 이하인지에 따라 대상자들을 처치 집단에 배정합니다.

• 예시: 한 대학에서 가구 소득이 5,000만 원 미만인 학생들에게 튜터링 장학금을 지급합니다. 연구자들은 기준을 간신히 통과한 학생들(예: 소득 4,950만 원)과 아쉽게 놓친 학생들(예: 소득 5,050만 원)의 졸업률을 비교합니다.

• 논리: 미세한 소득 차이와 장학금 수혜 여부를 제외하면 이 두 집단의 학생들이 사실상 모든 면에서 동일하다는 아이디어입니다. 따라서 이들의 결과에서 나타나는 큰 차이는 장학금 덕분이라고 안전하게 연결 지을 수 있습니다. 경제학자들과 정책 분석가들은 이 설계의 정교한 논리 덕분에 이를 매우 선호합니다.

매칭 및 성향 점수 설계 (Matching and propensity score designs)

무작위 배정을 할 수 없기 때문에 통계 기법을 이용해 가상의 무작위 상태를 만듭니다. 처치 집단의 개별 참가자들을 처치를 받지 않은 집단에서 거의 동일한 특성을 가진 사람들과 '매칭'합니다.

• 예시: 대학의 온라인 강의와 오프라인 강의를 비교 연구하고 있습니다. 온라인 학생 한 명을 선택한 후, 고교 내신 성적, 나이, 전공이 동일한 오프라인 학생을 찾아 짝을 지어줍니다. 그런 다음 이 매칭된 쌍의 성적을 비교합니다.

• 주의할 점: 측정 가능하고 데이터가 존재하는 특성을 기반으로만 매칭할 수 있습니다. 학생의 동기 수준이나 조용한 공부 환경의 유무와 같은 숨겨진 차이점은 보정할 수 없습니다. 편향을 줄여주기는 하지만 완전히 없애지는 못합니다.

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분야별 실제 준실험 설계 예시

이러한 방법론은 도처에서 발견됩니다. 주요 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 아래에서 확인해 보세요.

교육

학교는 대개 실험을 위해 아이들을 무작위로 섞을 수 없습니다. 따라서 이미 구성되어 있는 학급이나 학교를 대상으로 연구를 진행합니다.

• 실제 사례: 한 교육청에서 새로운 온라인 튜터링 프로그램을 테스트하고자 합니다. 링컨 고등학교의 모든 학생에게 이 프로그램을 제공합니다. 반면, 제퍼슨 고등학교 학생들은 기존의 자습 시스템을 계속 유지합니다. 학기 말에 연구자들은 두 학교의 기말고사 성적을 비교합니다.

• 사용 이유: 완전한 무작위 배정이 불가능할 때 새로운 교수법이나 프로그램을 테스트할 수 있는 표준적이고 실용적인 방법입니다.

의료

병원과 클리닉은 기존 환자 집단을 활용하여 새로운 절차나 시스템을 연구합니다.

• 실제 사례: 한 병원에서 간호사들이 환자의 생체 신호를 기록할 수 있는 새로운 디지털 시스템을 도입합니다. 시스템 도입 전 6개월 동안 입원한 환자들의 평균 회복 기간을 확인하고, 도입 후 6개월 동안 입원한 환자들의 회복 기간과 비교합니다.

• 사용 이유: 일부 환자에게 무작위로 더 나쁜 의료 서비스를 제공할 수는 없습니다. 이 접근 방식을 통해 의료 연구자들은 통제된 방식으로 실제 의료 서비스의 개선 효과를 연구할 수 있습니다.

공공 정책

새로운 법률이나 세금이 도입되면 모든 사람에게 영향을 미칩니다. 연구자들은 시간에 따른 데이터를 분석하여 그 효과를 연구합니다.

• 실제 사례: 한 주 정부에서 담배 구매 가능 연령을 18세에서 21세로 상향 조정합니다. 공공 보건 관료들은 법 개정 전후 수년 동안의 청소년 흡연율을 추적하여 트렌드 선이 하향 조정되는지 살펴봅니다.

• 사용 이유: 이는 대개 단절적 시계열 설계에 해당합니다. 대규모 정책이 실제로 사람들이 기대했던 변화를 이끌어냈는지 파악하는 가장 주요한 방법입니다.

비즈니스 및 마케팅

기업들은 전면적인 출시 전에 일부 고객층을 대상으로 새로운 아이디어를 테스트하며, 이는 완전한 A/B 테스트가 불가능할 때 자주 쓰입니다.

• 실제 사례: 한 소셜 미디어 앱에서 새로운 동영상 기능을 개발합니다. 캐나다의 모든 사용자에게 먼저 이 기능을 출시합니다. 3개월 동안 캐나다 사용자들이 동영상을 시청하는 빈도를 해당 기능이 아직 없는 영국이나 호주 등 유사한 시장의 사용자들과 비교 추적합니다.

• 사용 이유: 레딧과 같은 포럼에서도 분석가들은 이를 "순차적 출시(staggered rollout)"라고 부릅니다. 이를 통해 기업은 글로벌 출시 전에 실제 사용 패턴을 파악하고 문제점을 발견하는 동시에 비교 데이터를 수집할 수 있습니다.

이러한 유형의 연구는 종종 정성적 통찰과 정량적 측정 사이에 위치합니다. 두 접근 방식의 차이가 명확하지 않다면, 정성 연구 vs 정량 연구에서 각 방법론이 연구 설계 결정에 어떻게 기여하는지 설명해 줍니다.

준실험 설계의 장단점

이러한 방법론이 어떤 부분에 강점이 있고 어떤 한계가 있는지 아는 것은 이를 활용한 연구들을 평가하는 데 매우 중요합니다.

장점

가장 큰 장점은 진실험이 불가능하거나 비윤리적인 상황에서도 연구를 진행할 수 있게 해준다는 점입니다.

• 현실적 유용성: 학교, 병원, 도시 등에서 실제로 작동하는 프로그램, 정책, 치료법을 있는 그대로 연구할 수 있습니다. 인위적인 실험실 환경을 조성할 필요가 없습니다.

• 윤리적 실용성: 효과적일 가능성이 있는 치료를 누군가에게 무작위로 제공하지 않는 것은 비윤리적일 수 있습니다. 미국 국립보건원(NIH)은 바로 이러한 이유 때문에 많은 임상 연구가 비무작위 설계를 채택해야 한다고 지적합니다.

• 효율성: 학교 기록이나 병원 입원 로그처럼 이미 존재하는 데이터를 자주 활용할 수 있습니다. 덕분에 연구를 더 빠르고 적은 비용으로 진행할 수 있습니다.

• 규모: 이 설계는 대규모 집단이나 전체 인구에도 적용할 수 있어 새로운 법률이나 공공 보건 캠페인 등을 평가하는 데 필수적입니다.

단점

가장 큰 단점은 원인과 결과에 대한 주장의 설득력이 떨어진다는 점입니다. 관찰된 변화의 진짜 원인이 연구 중인 처치 때문이라고 확신하기 어렵습니다.

• 핵심 문제: 무작위 배정이 없으므로 비교 대상 집단들이 시작부터 달랐을 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 수학 프로그램에 참여한 학생들의 부모님이 더 헌신적이었을 수 있습니다. 혹은 새로운 치료를 받은 환자들이 원래 더 건강했을 수도 있습니다. 이러한 사전 차이가 결과를 왜곡할 수 있습니다.

• 교란 변수: 결과에 실제로 영향을 미쳤을 수 있는 측정되지 않은 요인들입니다. 이들은 준실험 연구에서 늘 상존하는 위협입니다.

• 선택 편향: 사람들이 특정 집단에 속하게 되는 과정이 무작위가 아닙니다. 새로운 프로그램에 참여하기로 선택한 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 원래 더 동기부여가 잘 되어 있을 수 있으며, 이 자체가 더 나은 결과로 이어질 수 있습니다.

• 불확실성: 결국에는 상관 연구에서 보는 것과 유사하게 강한 상관관계는 얻을 수 있지만, 인과관계에 대한 결정적인 증거는 얻지 못합니다. 증거는 암시적일 뿐 철저히 입증되지는 않습니다.

이러한 한계점과 이를 연구자들이 어떻게 처리하는지에 대한 더 깊은 설명은 준실험 설계에서의 인과적 추론과 타당성 문제를 다루는 준실험 설계 타당성과 인과적 추론에서 논의됩니다.

<ProTip title="⚠️ 주의:" description="연구의 신뢰성을 높이기 위해 항상 한계점을 명확하게 보고하세요." />

단계별 준실험 연구 설계 방법

이러한 연구를 직접 진행해야 한다면, 아래의 직관적인 단계를 따라가 보세요.

1. 연구 질문 정의하기 명확한 원인과 결과에 대한 질문으로 시작하세요. 구체적이어야 합니다.

• 모호한 질문: "이 프로그램이 효과가 있는가?"

• 더 나은 질문: "새로운 또래 튜터링 프로그램을 이수한 고등학생들은 그렇지 않은 학생들에 비해 대수학 기말고사 성적에서 더 큰 향상을 보이는가?"

2. 연구 대상 집단 찾기 집단을 무작위로 만들지 않고, 이미 존재하는 집단을 활용합니다.

• 처치 집단: 개입을 받게 될 사람, 학급 또는 지역 (예: 새로운 소프트웨어를 도입하는 세 개의 회사 지사).

• 통제/비교 집단: 기존 방식을 유지하는 집단 (예: 이전 시스템을 계속 사용하는 두 개의 지사). 목표는 시작 단계에서 이 집단들을 최대한 유사하게 만드는 것입니다.

3. 설계 방식 선택하기 선택은 전적으로 처한 상황에서 무엇이 실용적인지에 따라 달라집니다.

• 단 하나의 집단만 이용할 수 있다면 단일집단 사전사후검사 설계를 사용해야 합니다.

• 기존에 존재하는 두 집단이 있고 이들을 사전 및 사후에 측정할 수 있다면, 비동등 통제집단을 활용한 사전사후검사 설계를 사용하세요.

• 정책 변화를 연구하고 수년간의 데이터를 확보하고 있다면, 단절적 시계열 설계가 가장 좋은 선택입니다.

• 처치 여부가 엄격한 컷오프(시험 점수나 소득 수준 등)에 의해 결정된다면, 회귀 불연속 설계가 가장 엄격하고 정교한 옵션입니다.

4. 다른 변수들 통제하기 이는 가장 중요한 분석 단계입니다. 무작위 배정을 하지 않았기 때문에, 다른 요인들을 통계적으로 통제해야 하며 가능한 한 신뢰할 수 있는 측정 도구를 사용해야 합니다.

• 매칭: 처치 집단의 각 사람을 유사한 특성(나이, 이전 시험 점수 등)을 가진 통제 집단의 사람과 일대일로 짝을 지어줍니다.

• 회귀 분석: 다른 변수들을 수학적으로 고정시킨 상태에서 처치의 순수한 효과만을 분리해 내기 위해 사용합니다.

• 이중차분법 (Difference-in-differences): 처치 집단의 변화량과 통제 집단의 변화량을 비교합니다. 이는 두 집단 모두에 영향을 미친 공통적인 트렌드를 상쇄하는 데 도움이 됩니다.

이러한 방법론이 더 넓은 연구 접근 방식에 어떻게 맞물리는지 고민 중이라면, 연구 패러다임을 통해 다른 설계들이 어떻게 연구 목표와 부합하는지 명확히 이해할 수 있습니다.

5. 신중하게 분석하고 보고하기 데이터를 신중하게 해석하세요.

• 개입이 변화를 유발했다고 "입증(proved)"했다고 주장해서는 안 됩니다. 증거가 인과적 연관성을 "시사한다(suggests)" 또는 "지지한다(supports)"고 표현하세요.

• 연구의 한계점을 솔직하게 밝히세요. 결과에 영향을 미쳤을 수 있지만 통제할 수 없었던 다른 변수들을 명시적으로 나열하세요. 이러한 정직함이 연구의 신뢰성을 높여줍니다.

연구 결과를 보고할 때, 신뢰성을 높이기 위해서는 인용 스타일의 명확성도 중요합니다. 학술 논문을 작성 중이라면, et-al apa 예시에서 연구 논문의 올바른 인용 사용법에 대한 지침을 제공합니다.

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준실험 설계에 대한 최종 정리

모든 것을 통제할 수 없을 때 원인과 결과를 증명하는 것이 얼마나 까다로운지, 그리고 결과가 불확실하거나 쉽게 의심받을 수 있다는 점을 느껴보셨을 것입니다. 이는 답답한 일입니다. 준실험 설계는 완벽한 세팅이 불가능할 때도 실제 조건을 활용하면서 유용한 답을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

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