<인과관계의 추론>

1. 인과관계의 의의

1) 인과관계의 개념

원인이란 어떤 현상을 일으키거나 변화시키는 요인 또는 어떤 현상이 일어나기 위해 반드시 존재해야 하는 선생요인을 의미한다. 결과란 원인의 작용에 의해서 일어나게 된 하나의 사건이나 사물의 상태이다. 인과관계(cause and effect relation)란 원인과 결과간의 관계를 밝혀서 그 결과로 발생하는 현상을 설명하는 것이다.

2) 인과관계의 구별(Selltiz)

상식적 개념: 하나의 사건(결과)을 발생하게 한 원인은 한 가지이다. X와 Y의 관계를 확정적인 인과관계로 해석한다. X가 Y의 원인이라는 것을 증명할 수 있다.

과학적 개념: 여러 가지 조건과 원인들이 결합하여 하나의 사건과 결과를 초래한다. 과학적 개념은 있을 법한 관계, 즉 확률적인 인과관계로 파악한다. 과학적 개념은 증명할 수 없으며 인과관계의 존재를 다만 추론할 수 있을 뿐이다.

3) 사회적 인과관계의 복잡성과 다원적 원인론(multiple causation)

특정한 현상에 영향을 미치는 변수들의 영향을 완벽하게 통제할 수 없기 때문에 결정적인 문장을 사용하지 않고 확률적인 표현을 사용한다. 예를 들어, “X라는 원인이 Y라는 결과를 발생시킬 수 있다.”

2. 인과관계 추론의 조건

-J. S. Mill의 세 가지 원칙-

1) 시간적 선후관계

원인이 되는 사건이나 현상을 시간적으로 결과보다 먼저 발생해야 한다. 시간적 선후관계가 쉬운 경우는 흡연과 폐암의 관계이고, 어려운 경우는 두 사건이 서로 상호간에 원인과 결과로 얽혀있는 경우이다. 예를 들어, 도시화가 민주화에 선행하는가 아니면 민주화가 도시화를 가져오는가 등이 사건의 선후관계를 파악하기 어렵다.

2) 공동변화의 원칙

공동변화(covariation)․연관성(association)은 원인이 되는 현상이 변화하면 결과적인 현상도 항상 같이 변화해야 한다. 독립변수와 종속변수 중 어느 하나가 고정되어 있으면 두 변수간의 인과관계는 성립될 수 없다.

(1) 연관관계의 강도(magnitude)

연관관계의 강도(magnitude)는 연관성 정도의 크기이다. 인과관계의 주장의 충분조건은 될 수 없지만, 그 정도가 커지면 인과관계의 가능성은 높아진다.

(2) 연관관계의 일관성(consistency)

서로 다른 상황에서 이루어진 여러 연구에서 두 변수간의 연관관계에 일관성이 있다면 그들 관계가 인과적 관계일 가능성은 증가한다.

3) 비허위적 관계(non-spurious relation)

비허위적 관계는 제3의 변수에 의해 설명될 수 없는 두 변수간의 연관성이다. 다른 변수의 영향이나 효과가 모두 제거되어도 추정된 원인(독립변수)과 결과(종속변수)의 관계가 계속된다면 그 관계는 비허위적 관계이다.

(1) 허위변수(spurious variable)

허위변수(외재변수)는 두 변수들간에 전혀 관계가 없는데도 이들 두 변수간에 어떤 상관관계가 있는 것처럼 나타나도록 두 변수 모두에 영향을 미치는 숨어 있는 변수이다. 허위변수는 독립․종속변수에 모두 영향을 미치며 이들간의 공동변화를 모두 설명하는 변수이다. 연구자는 X가 Y에 전혀 영향을 미치지 않으나 미친다고 잘못 결론을 내리게 된다.

ex)        화재의 크기(Z)

↙            ↘

소방관의 수(X)   화재의 피해액(Y)

(2) 혼란변수(confounding variable)

독립변수가 종속변수의 변화에 부분적인 영향을 미치고 뒤에 숨어 있는 변수도 독립, 종속변수의 변화에 부분적으로 영향을 미칠 때 그 변수를 혼란변수라고 한다. 독립․종속변수에 모두 영향을 미치지만, 이들간의 공동변화를 모두 설명하지는 못하는 변수이다. 연구자는 변수 X가 Y에 미치는 영향을 과대․과소평가하여 정확한 인과적 추론이 위협을 받는다.

ex)           성취동기(Z)

↙           ↘

프로그램 참여(X)    농가소득(Y)

3. 인과관계의 입증논리

- J. S. Mill의 귀납적 방법

1) 일치법(method of agreement, 합의법)

일치법은 어떤 조건의 존부와 어떤 사실의 발생여부에서 일치성을 파악하여 인과관계를 추리하는 방법이다. 일치법의 유형에는 적극적 합의기준과 소극적 합의기준이 있다. 적극적 합의기준은 특정한 사실이 둘 또는 그 이상 있을 때 하나의 공통적인 조건이 있다면, 그 사실의 원인으로 간주하는 것이다. 소극적 합의기준은 둘 이상의 상황에서 어떤 조건이 없을 때 항상 어떤 사실이 나타나지 않으면 서로 인과관계가 있는 것으로 간주한다.

일치법은 (1) 다른 요소도 극히 중요한데 도외시될 수 있다. (2) 원인, 결과가 우연적인 관계일 수 있다. (3) 조사자의 착각으로 선후를 반대로 인식할 수 있다. (4) 인과관계의 정도를 표현하지 못한다.

2) 차이법(method of difference)

차이법은 합의법(일치법)의 적극적, 소극적 합의기준을 조합하여 양자의 결함을 보완한다. 차이법은 (1) 실험의 성격을 가장 잘 나타낸다. (2) 인과관계의 증명에 있어서 한정된 경험적 자료에 의존한다. (3) 조건의 차이가 하나 밖에 없는 현상을 찾기가 어렵다.

3) 잉여법(method of residues)

잉여법은 어떤 현상의 일부가 어떤 조건이나 사실의 결과라고 이미 알려져 있다면, 그 현상의 잉여부분은 나머지 사실이나 조건의 결과가 된다는 논리이다.

4) 상반변량법(method of concomitant variation)

상반변량법(공변법)은 어떤 현상이 특정한 방법으로 변화할 때마다 또 하나의 현상이 일정한 방법으로 변화하면 두 현상은 인과관계가 있다. 상반변량법은 (1) 인과관계의 정도를 평가하게 해준다. 그러나 시간적으로 동시에 일어날 경우 상호관련성만을 강조할 뿐이다. (2) 검증의 확실성이 결핍되어 있다.

4. 결과의 타당성 평가

통계적 가설 검증, 내적 타당성, 측정의 타당성과 외적 타당성 등에서 어느 한 단계에서라도 문제가 발생하면 인과관계를 밝히기 어렵다.

1) 통계적 가설 검증

독립․종속변수간에 통계적으로 유의미한 상관관계가 나타나고 그 강도가 일정 수준 이상 나타나는지를 검증한다.

2) 내적 타당성

독립․종속변수간에 다른 변수의 영향이 개입되지 않았는지를 검증한다.

3) 측정의 타당성

해당 변수가 연구하고자 하는 개념을 잘 대표하고 있는지를 검증한다. 즉, 변수값이 해당 개념(구성)을 적절히 대표하고 있는 조작적 정의에 의해 측정되었는지를 검토한다.

4) 외적 타당성

연구대상이 되는 모집단으로 일반화가 되는지의 여부를 검증한다. 상황․시간․공간의 범위를 확대하여도 독립․종속변수의 관계가 성립되는지의 여부를 검증한다.

<실험설계의 타당성과 위협요인>

1. 타당성(validity)의 의미

타당성은 철학 ·논리학상의 용어이다. 타당성은 추론(推論) 절차의 올바름을 뜻한다. 즉, 그것은 추론을 구성하는 개개 명제의 진위(眞僞)와는 확연히 구별되며, 추론의 형식적 올바름을 뜻하는 개념이다. 자세히 말하면 전제가 모두 진실일 경우에, 결코 거짓이라는 결론을 가질 수 없다는 추론형식은 타당하다고 정의를 내린다. 따라서 타당한 추론이 거짓이 되는 결론을 갖는 경우도 있는가 하면, 반대로 타당하지 않은 추론이 진실한 결론을 갖는 경우도 있어, 타당성과 진위의 관계는 단순하지 않다.

다시 말해, 진실과 거짓과의 확연한 구별이 없이 ‘진실 같은 것’의 정도가 문제되는 것 같은 인식의 영역에서는 타당성과 진위의 구별 그 자체가 명확하지 않게 되며, 두 개념은 상호 규정적으로 치환(置換)이 가능하여진다. 가장 넓은 뜻으로 말하면, 타당성은 명제 또는 명제 체계의 어떤 의미로서의 가치에 관계된다고 말할 수 있다.

자료의 타당성은 실험설계의 타당성(결과의 타당성)과 측정의 타당성을 합한 개념이다. 타당성은 경험적 조사연구를 통하여 인과관계를 얼마나 진실에 가깝게 추론하는가 하는 정도를 말한다. 내적 타당성(internal validity)은 조사설계의 타당성이다. 내적 타당성은 추정된 원인(정책이나 프로그램)과 그 결과 사이에 존재하는 인과적 추론의 정확성을 말한다. 그 전제로서 통계적 결론의 타당성이 필요하다. 내적 타당성 추론의 조건은 시간적 선행성, 공동변화, 경쟁가설의 배제원칙 등이다.

2. 타당성의 위협․저해요인

타당성의 위협․저해요인은 추정된 원인 이외에 종속변수(결과)를 설명할 수 있는 제3의 변수 또는 경쟁가설을 의미한다. 대상집단의 특성변화에 따른 타당성의 저해요인에는 성숙요인(maturation)과 역사요인(history)이 있고, 표본의 무작위배정 및 대표성과 관련된 타당성의 저해요인에는 선발요인(selection), 상실요인(mortality)과 회귀요인(regression)이 있고, 관찰 및 측정과 관련된 타당성의 저해요인에는 측정수단요인(instrumentation)과 검사요인(testing) 등이 있다. 타당성의 위협․저해요인에는 그 외에도 차별적(divergent), 성숙, 상실 조사, 회귀요인 등이 있다.

1) 성숙요인(maturation)

성숙요인은 시간의 경과 때문에 발생하는 조사대상집단 자체 내에서 발생한 특성의 변화이다. 이것은 사전․사후 측정 사이에 시간이 경과함에 따라 조사대상의 특성이 변화되어 종속변수에 변화가 일어나는 경우이다. 그래서 O1과 O2 사이의 시간 간격이 길수록 영향이 크다. 예를 들어, 교육프로그램의 실시여부와 무관하게 어린이의 독서능력은 향상되고, 복지프로그램이 존재해도 노인은 나이가 들어감에 따라 건강이 악화된다. 단일집단 사전․사후설계로는 분리가 불가능하다. 실험집단과 통제집단을 두어 무작위 배정하면 통제가 가능하다.

2) 역사요인(history)

역사요인은 조사기간 중에 연구자의 의도와는 관계없이 일어난 사건으로 결과변수에 영향을 미칠 수 있는 사건을 말한다. 즉 조사기간 중에 정치․경제․사회 및 자연환경에 변화를 가져오는 사건이다. 특히 두 집단 중 한 집단에만 특별히 영향을 미치는 것을 국지적 역사요인(local history)이라고 한다. 이것은 조사설계만으로는 통제하기 어려우므로 주의 깊게 관찰할 필요가 있다.

3) 선발․선정요인(selection)

조사자의 판단으로 배정할 때 실험․통제집단의 구성원이 다르기 때문에 나타나는 요인이다. 자원자로 구성될 때는 자기선별요인(self-selection)이 작용한다. 예를 들어, 프로그램에 참여할 집단은 이전부터 성취동기가 높았기 때문에 소득이 증가한다. 사전측정을 포함하는 조사설계에서 제거가 가능하다.

4) 상실요인(mortality)

상실요인은 조사기간 중에 관찰대상 집단의 일부가 탈락․상실됨으로써 남아있는 대상이 처음의 관찰대상 집단과 다른 특성을 갖게 되는 현상이다. 끝까지 프로그램에 남아있는 사람은 중도에 포기하는 사람보다 성취동기가 높은 편이다. 예를 들어, 금연프로그램에서 중도 탈락자보다 수료자는 성공률이 높다. 사전 측정을 포함하는 조사설계에서 제거가 가능하다.

5) 회귀요인(regression)

회귀요인은 극단적인 측정값을 갖는 사례들을 재측정할 때, 평균값으로 회귀하여 처음과 같은 극단적인 측정값을 나타낼 확률이 줄어드는 현상이다. 이것은 평균으로의 회귀, 통계적 회귀(statistical regression)라고도 한다.

6) 검사요인

검사요인(testing)은 조사의 실시 전․후에 유사한 검사를 반복하는 경우에 프로그램 참여자들의 친숙도가 높아져서 측정값이 영향을 미치는 현상이다. 검사요인은 조사요인이라고도 한다. 예를 들어, 동일한 형식의 IQ 테스트를 반복하여 실시하였을 때, 시험을 거듭할수록 IQ 점수는 점점 높게 나타난다.

7) 측정수단요인

측정수단요인(instrumentation)은 정책․프로그램 집행 전․후 측정자의 측정기준이 달라지거나 측정수단이 변화하여 정책효과가 왜곡되는 현상이다. 이것은 도구요인이라고도 한다.

3. 타당성의 확보방안

타당성의 확보방안에는 무작위배정(광의), 실험집단과 통제집단 선정에서 변수의 통제 등이 있다. 실험집단과 통제집단의 독립변수의 조작 외에 모든 면에서 같아야만 원인과 결과간의 진실한 관계를 추정하는 것이 가능하다. 동일한 구성은 선정요인․통계적 회귀요인이 존재하고, 동일한 경험은 성숙요인․역사요인이 존재하며, 동일한 성향은 상실요인이 존재한다.

1) 무작위배정(random assignment)․난선화(randomization)

협의의 무작위배정(random assignment)․난선화(randomization)는 어떤 실험대상이 실험집단이나 통제집단에 배정될 기회가 동일한 조건에서 이들 두 집단간의 어느 하나에 배정한다는 것이다. 그래서 실험변수 이외의 조건들은 완벽하게 동등하게 된다. 무작위배정은 실험집단과 통제집단의 동등성을 확보하여 내적 타당성을 확보하기 위한 방법이다. 무작위표본추출(random sampling)은 연구결과의 외적타당성을 확보하는 방법이다.

2) 짝짓기(matching)

짝짓기(matching)는 실험집단과 통제집단을 구성하는데 있어서 연구자의 가설과 관련이 있는 변수를 중심으로 유사한 것을 둘씩 작을 지은 다음 하나는 실험집단, 다른 하나는 통제집단에 배정하는 방법이다.

(1) 정밀한 짝짓기(precision matching or individual matching)는 1대 1로 짝짓기를 하는 방법이다. 이것은 실험집단에 속하는 각 사례마다 그 사례와 동일한 특성(identifical characteristics)을 갖는 다른 사례를 선정하여 통제집단에 배정하는 방법이다. 즉 변수에 관한 것을 하나 하나 조사하여 양 비교집단을 나누는 방법이다. 정밀한 짝짓기는 변수의 수가 많을 경우에 사례의 상실이 심하고, 짝이 없을 경우에 사용이 불가능하다. 또 어떤 변수가 중요한 것인지 결정하기가 곤란한 경우가 있다.

(2) 빈도분포에 의한 짝짓기(matching by frequency)는 하나의 주어진 요인을 전반적인 빈도분포에 의해 배합하는 방법이다. 각각의 관련변수에 대하여 실험집단․통제집단을 유사하게 만드는 방법으로 두 집단은 중요한 변수에 대하여 짝짓기가 이루어진다. 예를 들어, 연령을 짝짓기 하는 경우에 평균연령이 동등해지도록 하고, 성(sex)을 통제하는 경우에 남성․여성의 비율이 두 집단에서 동등해야 한다.

빈도분포에 의한 짝짓기는 실험이 용이하고, 연구자가 사례를 상실하지 않고도 여러 가지 요인에 대해 통제할 수 있다. 그러나, 빈도분포에 의한 짝짓기는 몇가지 단점들이 있다. 첫째, 사전에 알고 있는 제한된 수의 외재적 변수만을 통제할 수 있다. 둘째, 통제되지 않은 다른 변수의 존재에 의심의 여지가 존재한다. 셋째, 잘못된 인과적 해석을 할 수도 있는 가능성이 있다.

4. 외적 타당성(external validity)

1) 외적 타당성(external validity)의 개념

외적 타당성(external validity)은 실험을 통하여 관찰한 결과를 여타의 경우에도 일반화할 수 있느냐의 문제이다. 즉, 특정정책에 관하여 특정집단을 대상으로 특정시기에 특정상황에서 연구한 결과로 다른 집단, 시기, 상황에 일반화시킬 수 있는 범위이다.

외적 타당성(external validity)의 문제점은 다음과 같다. 첫째, 대상집단의 범위에서 다른 모집단에 일반화가 가능하다. 둘째, 시기는 정책효과에 대한 시대적 배경의 영향과 관련이 있다. 셋째, 상황과 환경에서 시범적 운영의 경우와 실제 운영의 경우에 동일한 효과가 발생하는가의 문제가 있다.

2) 외적 타당성의 위협요인

첫째, 상황적 처리의 일반성 문제가 있다. 예를 들어, 새로운 교육방법을 도입하였을 때, 새로운 교육방법의 훈련을 받은 교사의 능력이 판이하게 다른 경우에 상황적 처리의 일반성 문제가 있다.

둘째, 실험적 처리의 상호작용의 문제가 있다. 실험적 처리가 내적 타당도의 저해요인과 상호작용하여 외적 타당성을 저해하는 경우가 있다.

셋째, 다수적 실험처리에 의한 간섭이 있다. 한 집단에 여러 번의 실험적 처리를 가하는 경우에 외적 타당성을 저해한다.

넷째, 생태적 대표성의 문제가 있다. 실험이 실시된 사회적 배경이 바뀌어도 A와 B의 관계가 그대로 유지될 것인가의 문제로 실험 자체의 인위성 때문에 발생한다.

다섯째, 변수의 대표성 문제가 있다. 조사자는 심리적․사회적 변수를 사용할 때 그 변수가 일정하다고 생각한다. 예를 들어, 남녀 학생의 학업성취도의 차이를 발견하려 할 때 변수로서의 성이 일정하다고 본다.

여섯째, 호오손 효과(Hawthorne effect)가 있다. 자신이 실험대상이 되고 있음을 인식하여 실험변수에 대한 반응이 달라질 수 있다. 자연스런 실제 상황에 실험결과를 적용하기 어려운 경우가 있다.

3) 외적 타당성의 확보방안

첫째, 대표성을 높이기 위하여 무작위추출법(random sampling)을 활용하여 대상 집단을 추출한다. 연구대상을 일반화시키고자 하는 대상 모집단을 규정한 다음 무작위표출로 조사대상을 선정하고 단선화에 의해 실험․통제집단에 배정한다.

둘째, 표출에서 계획적으로 이질적인 요소를 포함시키는 방법으로 가장 실현성이 높다. 연구결과를 일반화시키고자 하는 집단․상황․시기를 규정한 다음 여기에 포함되는 여러 가지 이질적인 사례들이 포함될 수 있도록 표본을 설계한다. 예를 들어, 교육프로그램 평가시 연구대상에 성장배경․성취수준․적성이 다른 남․녀학생이 포함되도록 표본을 추출한다.

셋째, 대표적 사례만을 표본으로 선정하여 조사하는 방법이 있다. 연구자가 연구결과를 적용시키고자 하는 집단․상황․시기의 유형을 미리 세밀하게 규정한 다음, 그와 같은 집단․상황․시기의 계층 중에서 최소한 하나의 사례가 포함될 수 있도록 표본을 선정하는 방식이다. 선정된 사례는 각 계층을 가장 잘 대표할 수 있는 특성(class mode)을 갖추고 있어야 한다.

5. 내적 타당성과 외적 타당성

양자를 모두 높게 하는 실험설계가 이상적이지만, 현실적으로는 한 형태의 타당성은 다른 형태의 타당성을 희생하여 이루어진다. 예를 들어, 외생변수의 영향을 제거하여 내적 타당성을 높이기 위해 엄격한 인위적 환경을 만들 경우에 현실적 상황에 적용할 수 있는 외적 타당성, 즉 일반화 가능성은 감소한다.

참고: 객관적 타당성(客觀的妥當性, objective validity)

유물론(唯物論)의 입장에서 인식은 우리의 의식(意識)과는 독립적으로 존재하는 사물 및 그 과정의 반영이라는 것과, 우리의 지식이 객관적 사물에 대한 진리의 파악이라는 것을 인식 또는 지식의 객관적 타당성이라고 말한다. 여기서 인식의 진리성(眞理性)의 기준은 궁극적으로 실천이 되며, 인식의 객관적 타당성의 문제는 기본적으로 실천의 문제가 된다.

관념론(觀念論)의 입장은 일반적으로 의식에서 독립된 객관적 존재는 인정되지 않으므로 인식의 진리성의 기준은 주관에서 구하게 되고, 이른바 주관과 객관의 합치는 단적(端的)으로 주관 가운데에서만 가능하다. 객관적 타당성이란 개개의 심리적·경험적 주관으로부터 독립된 것으로 생각되는 인식형식, 인식의 선천적 제약이 의식 내용에 대하여 요구하는 타당성을 가리키는 말이다. I. 칸트는 선험적 의식의 통일에 의하여 표상(表象)의 대상(對象)에 대한 관계, 즉 표상의 객관적 타당성이 결정되며, 이렇게 하여 표상은 인식이 된다고 설명하였다.

보론 6: 표본조사의 유용성과 전수조사

1. 표본조사와 전수조사의 의의

사회조사는 다수의 사회단위에 관하여 광범위한 횡적 조사를 행하는 통계조사와 소수의 사회단위를 다면적․집중적으로 조사하는 사례조사로 크게 분류되고 통계조사는 다시 최종적 조사단위까지 전부 조사하는 전수조사와 표본을 추출하여 하는 표본조사로 분류된다. 표본조사의 가장 특징적이고 중요한 점은 표본의 추출과 표본의 지식을 이용한 모수의 측정이다.

2. 표본조사의 특징과 유용성

1) 표본조사의 특징

(1) 통계조사에 속하며 많은 수의 조사단위를 광범위하게 횡단조사한다.

(2) 추출된 표본으로 모수를 추정한다. 표본추출은 가능한 한 무작위성이 확보되어야 한다.

(3) 조사대상으로부터 직접 자료를 획득하는 방법이다. 따라서 조사대상자들의 자료제공능력과 의욕이 있는 경우에만 조사가 가능하다.

(4) 심리적인 사항에 대한 조사에는 통계적 방법에 한계점이 있으므로 가능한 한 사례조사와 병행하는 것이 좋다.

(5) 표본조사와 정확성은 추출률 보다는 표본의 크기에 의하여 정해지므로 작은 모집단의 경우에 조사의 효율성이 떨어진다.

(6) 표본조사는 전수조사에 비하여 여러 가지 장점이 있지만 전수조사의 필요성을 배제하는 것은 아니다.

2) 표본조사의 유용성

(1) 경제성: 일반적으로 통계조사는 전수조사에 비하여 규모가 적으므로 조사․정리․집계 등에 비용․시간․인원이 절약된다.

(2) 신속성: 전수조사에 비하여 보다 조사결과를 신속하게 이용할 수 있는 장점이 있다.

(3) 정확성: 표본조사는 전수조사보다 더 정확한 결과를 획득할 수 있다. 즉 더 높은 신뢰도를 확보할 수 있다. 그 이유는 첫째 조사규모가 작기 때문에 조사관계자들간에 연락과 통일성을 확보하기 쉽고, 둘째 숙련된 조사원을 채용할 수 있고, 셋째 조사원의 오차․오기․개념규정상의 오류 등에 의한 비표본오차가 적어질 수 있다.

3) 전수조사의 유용성

표본조사가 경제성․신속성․정확성이 전수조사보다 우수하지만 전수조사의 필요성을 전적으로 배제하는 것은 아니다. 전수조사를 필요로 하는 경우를 살펴보면 다음과 같다.

(1) 전체 오차를 최소한도로 줄인 조사가 필요한 경우 이용된다.

(2) 모집단의 규모가 작고 추정의 정밀도가 높아야 하는 경우 이용된다.

(3) 조사결과의 다면적 이용이 필요한 경우 전수조사가 유리하다, 왜냐하면 특정 목적을 위한 표본조사는 다른 목적으로 이용하고자 할 경우 정밀도가 떨어지기 때문이다.

(4) 조사연구원의 전문적 지식과 숙련성이 구비될 수 없는 경우 전수조사가 유리하다.

(5) 조사의 특징상 반드시 전수조사를 하여야 할 경우도 있다.

3. 표본조사의 제약점

1) 통계조사로서의 문제점

(1) 타당도의 문제점: 통계조사는 획일적 조사를 하므로 각 조사단위가 가지는 특수한 특성을 깊이 있게 관찰하기에 힘이 든다.

(2) 계량화의 문제점: 사회현상 중에는 무형적․질적 속성을 가지는 경우가 많아 계량화가 힘든 경우가 많다.

2) 표본조사 자체 내의 문제점

표본조사는 모집단에서 일정 수의 표본을 추출하여 그를 바탕으로 모집단의 속성을 추출하므로 그 자체로서 다음과 같은 문제점을 내포하게 된다.

(1) 표본오차의 문제점

표본은 어떠한 경우든 완전히 모집단을 대표할 수 없는 것이다. 이처럼 표본의 특성치와 모집단의 특성치와의 차이를 표본오차라고 한다. 하위표본으로 자꾸 분리할수록 표본오차는 증가한다.

(2) 표본추출의 문제점

표본오차는 그것이 다소 크게 나타나더라도 오차가 산정되면 우리는 오차의 범위 내에서 조사결과를 안심하고 이용할 수 있다. 그러나 사회현상에는 유의표출과 같은 비확률적인 추출을 혼용하여야 할 경우가 많고 또한 표본추출시 목록표와 불완전하거나 조사에 있어서 무응답이 많은 경우에 결과적으로는 비확률표출이 되어 비표본오차가 증가하여 표본조사에 의한 결과의 이용이 제한되는 때도 많은 것이다.

(3) 효율성의 문제점

표본조사는 많은 조사대상을 광범위하게 횡적으로 연구하기 때문에 인적․물적․시간적 비용이 소요된다.

(4) 주제 선정상의 현실적인 문제점

조사자가 관심 있는 모든 분야를 다루려면 자료의 획득이 어렵고 분석 해석 등의 문제점이 존재하게 된다.

(5) 조사결과의 조정상의 문제점

표본조사는 많은 인적․물적․시간적 비용이 소요되므로 표본오차나 비표본오차가 크게 나타난 조사결과를 재조사하는 것이 힘들다. 따라서 처음부터 훈련된 조사원과 조사과정에 대한 전문적인 지식이 요구된다.

(6) 시간적 제약점

조사대상자로부터 직접 자료를 얻기 때문에 조사도구의 적용에 많은 시간이 소요된다. 특히 면접에서 래포(rapport)의 형성에 많은 시간이 걸린다.

(7) 지역적 대표성의 문제점

단순한 전국적 표본이 특수한 표본으로 간주되기 쉽다는 문제점이 있다.

(8) 분석상의 문제점

비표본오차의 통계적인 처리가 힘들고 인과관계의 분석에 있어서 제3변수의 영향의 해석 처리에 힘든 문제점이 있다.

4. 결론

표본조사는 사회과학의 과학화를 위한 가장 대표적인 방법이나 필요에 따라서는 전수조사만 사용하거나 또는 혼용되어야 할 경우도 많으며 상호보완적 관계에 있는 사례조사도 적절히 병립하여야 한다.