제7주 변수(variables)

1. 변수의 의의

변수(variables)는 연구대상의 경험적 속성을 나타내며 그 속성에 계량적인 수치를 부여할 수 있는 개념 또는 경험적으로 측정이 가능한 개념이다. 개념은 특정대상의 속성을 추상화하여 이론세계에서 의미를 부여한 것이므로 그 자체를 직접 측정할 수는 없다. 그러나 변수는 특정대상의 속성을 나타낸다는 의미에서는 개념과 같으나 경험적 세계의 속성을 나타낸다는 점에서 개념과 구분이 된다.

변수는 수식 따위에서 일정한 범위 안에서 여러 가지 수치로 변할 수 있는 수이다. 변수는 사전적 의미로 1) 어떠한 對應關係로 변화하는 수, 2) 函數關係로 대응하여 주어진 범위 안에서 변화하는 수를 말한다. 해석학에서는 문자가 여러 가지 값을 취할 때, 그 문자를 변수라 한다. 변수가 취할 수 있는 범위는 정해져 있으므로, 이 범위 내의 값을 대표하는 문자로 볼 수 있다.

이 때, 변수가 취하는 범위를 변역(變域)이라 한다. 변역 A의 각각의 원소 x에 변역 B의 원소 y의 값을 대응시키는 규칙이 있을 때, A를 변역(정의역)으로 하는 변수 x의 함수 y가 정의된다고 한다. 이때, x를 독립변수, y를 종속변수라 한다. 또, 변수 x의 변역 A가 실수로 이루어져 있으면 x를 실변수, A가 복소수로 이루어져 있으면 x를 복소변수라고 한다.

변수에 반대되는 개념이 상수(常數) 또는 항수(恒數)이다. 상수(constant)는 특정한 연산이나 논의의 일부로서 물리적 또는 추상적으로 일정한 크기를 갖는 수, 값 또는 대상이다. 수학에서 상수는 어떤 논의나 연산에서 변하지 않는 양(π) 또는 1가지 값만을 갖는 변수를 말한다. 예를 들면 대수다항식에서의 상수는 변수가 곱해지지 않은 스칼라이다. 논리에서 상수는 불변인 지시대상(연결사 또는 양수사와 같은 일정한 명칭을 가진 기호)을 갖는 용어이다.

2. 변수의 속성

첫째, 변수는 일정한 경험적 현실을 대표한다. 궁극적으로 우리의 감각기관을 통해 지각될 수 있는 현상을 전제로 한다.

둘째, 개념은 현실의 일반적, 전체적 속성을 나타내지만, 변수는 현상의 특수한 속성들을 가리킨다.

셋째, 변수는 계량화가 가능해야 한다. 예를 들면, 성실성의 정도에 따라 상․중․하 또는 2, 1, 0점 등 속성의 강도에 따른 계량화가 가능하다.

넷째, 변수는 그 속성(가치)에 있어 연속성을 갖는다. 변수가 갖는 속성에 따라 가중치를 부여할 때 단일 연속선상에 배열할 수 있고, 그 속성에 따라 가중치를 임의로 세분할 수 있다.

3. 변수의 종류

1) 독립변수

獨立變數(independent variable)는 일정하게 전제된 원인을 가져오는 기능을 하는 변수이다. 이것은 실험설계에서 연구자에 의하여 조작되는 변수이다.

독립변수는 해석학(解析學)․함수론(函數論) 등에서 변수 x의 함수 y가 y=f(x)의 꼴로 주어질 때, x를 독립변수, y를 종속변수라고 한다. 두 변수의 함수 z가 z=f(x, y)의 꼴로 주어질 때는 x, y가 독립변수이다. 함수관계에서 독립변수는 다른 변수의 변화와는 관계없이 독립적으로 변화하고 이에 따라 다른 변수의 값을 결정하는 변수이다.

사회과학에서 독립변수는 비교되고 있는 다른 어떤 변수들에 의해서도 영향을 받지 않는 변수를 말한다. 예를 들어 전력회사의 주가와 시장이자율을 비교하고자 할 때, 시장 이자율은 독립변수인데 그 이유는 이자율이 전력회사의 주가에 영향을 받지 않기 때문이다. 독립변수는 행동주의 심리학에서 실험자가 실험 조건으로 조작하는 변수이다. 독립변인, 처치 변수, 원인변수 또는 자변수(自變數)라고도 한다.

2) 종속변수

從屬變數(dependent variable, 결과변수)는 독립변수의 원인을 받아 일정하게 전제된 결과를 나타내는 기능을 하는 변수이다. 이것은 실험설계에서 독립변수의 변이에 따라 변하는 것으로 예측되는 변수이다. 사회현상 속의 여러 변수들 가운데 시간적으로 선행하는 원인변수들을 독립변수로 하고 결과변수들을 종속변수로 하여, 그들 사이의 인과관계(causality)를 밝히기 위한 연구모형을 인과모형(因果模型)이라고 한다. 정책평가에서 정책조치는 독립변수로, 정책의 영향 및 효과는 종속변수로 설정된다.

종속변수는 그 값이 다른 양이나 표시의 함수 값으로 결정되는 변수이다. 표준식은 y＝f(x)이고, 여기서 y는 그 값이 x의 값과 수행되는 함수의 성질에 따라 결정되므로 종속변수가 된다. 서로 관계를 주고받는 둘 또는 그 이상의 변수 중에는, 다른 변수에 영향을 주는 변수도 있고, 다른 변수에 의해 영향을 받는 변수도 있다. 이때 영향을 받는 변수를 종속변수라 하고, 반대로 영향을 주는 변수를 독립변수 또는 설명변수라고 한다. 상품의 가격과 수요의 관계에서 상품가격이 수요에 영향을 미치는 것이라 본다면, 상품의 가격은 독립변수가 되며, 상품의 수요는 종속변수가 된다.

3) 매개변수

매개변수(媒介變數, intervening variable)는 종속변수에 대해 일정한 영향을 주는 변수로서 그 기능이 일정하게 규정된 독립변수와는 달리 주로 내면적․비가시적 역할을 하는 변수이다. 이것은 독립․종속의 명백한 변수관계가 아니라 독립․종속의 변수관계에 개재하는 제3의 변수의 입장에서 종속변수의 결과를 그 규정된 독립변수에 의하여 전부 설명하지 못하든지 또는 전혀 설명되지 않는 것을 설명이 가능하게 하는 변수이다.

매개변수는 독립변수에서 종속변수에 이르는 동작에 포함된 시간적, 논리적 과정에 대한 보다 정확한 이해를 가능케 함으로써 원인․결과에 대한 지적인 탐색의 길잡이(landmark)를 한다(독립변수 → 매개변수 → 종속변수).

4. 변수선정의 기준

1) 전체성(inclusiveness)의 원칙이 있다. 조사문제가 되는 현상을 대표할 수 있는 주요변수는 가능한 누락이 없이 전부 선정해야 한다.

2) 긴축(parsimony)의 원칙이 있다. 소수의 주요 변수만을 선택하여 변수의 수는 가능한 적게 해야 한다.

3) 이론적으로 중요한 변수를 우선적으로 선택한다.

4) 가설적으로 적절한 변수는 선정해야 한다. 인과관계를 설정할 수 있는 변수를 선택한다.

5) 변수에 대한 조사가능성을 고려한다.

6) 변수를 나타내는 계량적인 수적 독립성을 고려하여 설정해야 한다.

5. 통제변수

1) 통제변수의 의의

통제변수는 변수분석(자료분석)에서 제3변수의 통제를 통한 분석의 정교화(elaboration)를 위해 필요하다. 통제변수(controlled variable)는 두 변수간의 원초관계를 보다 분명히 하고 세련화하기 위하여 도입한 제3의 변수라고 할 수 있다.

2) 두 변수간의 관계

사회현상의 분석에는 주로 2변수분석(bivariate relation)을 사용한다. 여기에서 두 변수 사이에 적절한 선후관계와 공변관계를 가정할 수 있을 때 두 변수 사이에는 인과관계가 있다고 볼 수 있다. 컴퓨터를 이용한 SAS, SPSS 등의 통계패키지는 두 변수간의 공변관계를 설명하는데, 여기에는 시간적 선후관계에 대한 논리적 추론이 필요하다.

(1) 대칭적 관계(symmetrical relationship): 어떤 변수도 다른 변수의 원인이 아닌 경우에는 변수간의 상호관계․공동변화만 확인할 수 있고, 인과관계의 방향은 알 수 없다.

(2) 상호인과적 관계(reciprocal relationship): 두 변수가 서로 영향을 미치는 관계를 말한다.

(3) 비대칭적 관계(asymmetrical relationship): 한 변수(독립변수)가 다른 변수(종속변수)의 원인이 된다. 비대칭적 관계에 관한 인과분석이 과학적인 설명, 예측, 통제의 기초가 된다.

3) 분석의 정교화를 위한 검증요인

분석의 정교화를 위한 검증요인으로 독립변수와 종속변수에 개입하는 제3변수의 유형(Rosenberg)을 고려하여야 한다. 제3변수의 유형에는 구성변수, 매개변수 선행변수, 억제변수, 왜곡변수, 허위변수 등이 있다.

(1) 구성변수(component variable)

하나의 포괄적 개념은 다수의 하위개념으로 구성되는데, 구성변수는 포괄적 개념의 하위개념이다. 이것은 포괄적 개념에서 구성변수를 식별하기 위한 재개념화 등의 과정이다. 예를 들면, 사회계층이 포괄적 개념이라면, 교육수준, 직업, 수입, 가족적 배경은 이의 하위개념이라고 할 수 있다.

(2) 매개변수(intervening variable)

매개변수는  독립변수와 종속변수 사이에 제3의 변수가 개입하여 두 변수 사이를 매개하는 변수이다. 매개변수를 통제하였을 경우에 독립․종속변수 사이의 원초관계는 소멸․약화된다. Weiss는 정책결정자가 통제할 수 있는 집행변수와 그렇지 못한 교량변수로 구분한다.

(3) 선행변수(antecedent variable)

선행변수는 제3의 변수가 독립변수와 종속변수보다 선행하여 작용하는 경우이다. 선행변수를 통제해도 독립변수와 종속변수 사이의 관계는 사라지지 않지만, 독립변수를 통제하는 경우에 선행변수와 종속변수 사이의 관계는 약화되거나 사라진다. 선행변수는 독립변수와 종속변수의 인과관계를 부정하지는 않으나 그에 앞서 독립변수에 영향을 미치는 또 다른 변수가 존재한다는 점을 밝혀준다는 점에서 유용하다.

(4) 억제변수(suppressor variable)

억제변수는 독립변수와 종속변수 사이에 실제로는 인과관계가 있지만, 인과성이 작용하지 않도록 하는 제3의 변수이다. 예를 들어서 권위주의적 태도와 계급적 지위는 관계가 없는 것으로 나타났으나 교육수준을 통제하였을 때 계급이 높을수록 강한 권위주의적 태도를 나타낸다면, 교육수준이 억제변수가 된다.

(5) 왜곡변수(distorter variable)

왜곡변수는 독립변수와 종속변수의 관계를 정반대의 관계로 나타나게 하는 제3의 변수이다. 예를 들면, 기혼자의 자살율이 미혼자들의 자살율보다 높다는 종래의 연구가 있지만, 뒤르깽이 같은 연령층이라면 미혼자의 자살율이 기혼자보다 높다는 결과가 나올 수도 있다. 여기에서 연령이 왜곡변수가 된다.

왜곡변수와 비슷한 것에는 혼란변수(confounding variable)가 있다. 이것은 독립변수와 종속변수에 부분적으로 영향을 미침으로써 인과적 추론을 방해하는 변수를 말한다. 이러한 혼란변수의 영향을 제거하기 위해 실험설계에서는 비교집단을 마련한다.

(6) 허위변수(spurious variable)

독립변수와 종속변수 사이에 아무런 관계가 없는데도 어떤 상관관계가 있는 것처럼 숨어 있는 변수를 말한다. 독립변수와 종속변수의 관계가 표면적으로는 인과적 관계에 있는 것처럼 보이는 경우에도 실제에는 두 변수가 우연히 어떤 변수와 연결되어 관계가 있는 것처럼 보이는 제3의 변수이다. 허위변수는 외재변수(extraneous variable)라고도 한다.

이러한 허위변수를 통제하기 위해 실험설계에서는 비교집단을 마련한다. 비교집단(comparative group)은 실험집단의 결과와 비교하기 위해 실험처리를 하지 않는 집단을 말한다. 통제집단(control group)이라고도 한다. 진실험 설계에 있어서는 허위변수 및 혼란변수의 영향을 제거하여 실험의 순수한 효과를 추정하기 위해 이와 같은 비교집단을 마련한다. 비교집단은 실험집단과 동질적인 집단이 되도록 구성하여야 된다.

4) 분석의 정교화방법

제3변수 등을 통제하여 독립․종속변수간의 인과관계를 좀 더 분명하게 밝혀주는 작업을 정교화(elaboration)라 한다. 정교화의 유형에는 반복, 설명, 해석과 특정화 등이 있다.

(1) 반복(repetition)

반복은 두 변수의 원초관계가 제3변수를 통제한 뒤에도 변함없이 나타나는 경우이다. 예를 들면, 학력과 정치의식 수준의 관계가 부친의 계급적 지위, 본인의 나이, 종교, 직업 등 각종 검사요인의 통제에도 불구하고 그대로 반복하여 나타나는 경우에 원초관계는 참(true)이라고 할 수 있다.

(2) 설명(explanation)

외재적 변수로 통일시켰을 때처럼 독립변수와 종속변수에 동시에 영향을 미치는 제3의 변수를 통제한 결과 원초관계가 사라져 버리는 경우에 그 원초관계를 설명했다고 한다.

(3) 해석(interpretation)

해석은 매개변수를 도입하여 원초관계의 성립 기제를 풀이해 준다는 의미이다. 예를 들면, 농촌거주와 자녀양육에서의 순종의 중시는 전통주의라는 가치의식의 중재로 성립하는 것으로 해석할 수 있다.

(4) 특정화(specification)

특정화는 원초관계가 성립하는 특수한 조건을 명시하는 과정이다. 예를 들면, 성별과 월소득의 관계에서 교육수준을 통제한 경우 고졸 이하인 그룹에서는 성별, 월소득의 상관관계가 강화되는데 전문대 이상의 그룹 내에서는 그 관계가 사라지거나 약화되었다면, 성별이 월소득에 미치는 조건은 저학력층에 한정된다.

6. 기타

1) 경제변수(economic variables)

經濟變數는 경제에 작용하는 경제요소의 수식적 표현이다. 경제현상을 수식으로 파악․분석할 때 수식에 포함된 경제요소로 재화의 양․가격 등이 그 예이다. 가계(家計)의 소비는 그 가계의 소득에 따라 결정되고 그 관계를 수량적으로 표현하면 소비는 소득의 1차 함수가 된다. 이 경우 소비를 C, 소득을 Y라 하면, C=a＋bY(a,b는 상수)라고 나타낼 수 있다. 여기서 C와 Y는 가계에 따라 다른 수치를 나타내는 경제요소이고 경제변수이다. 경제변동은 각 경제요소의 상호관련으로 이루어지는 것이고, 그 구조를 수량적인 모델로 다루는 계량경제학에서는 경제변수는 그 구성요소로서 중요한 역할을 한다.

경제변수에는 경제체계의 외부에서 주어지는 외생변수(外生變數)와 경제체계 내부의 상호의존 관계에서 수치가 결정되는 내생변수(內生變數)가 있다. 노동인구․세계무역․국제상품가격 등은 외생변수이고, 국민총생산․물가수준․고용량․생산액 등은 내생변수이다.

첫째, 內生變數(endogenous variable)는 계량경제 모델에 포함되는 변수 가운데 모델의 내부에서 그 움직임 또는 그 수치가 결정되는 변수이다. 내생변수는 모델의 외부에서 그 움직임 또는 수치가 결정되는 외생변수가 주어지면 그에 의존하여 결정된다. 즉 외생변수가 변하면 내생변수도 변한다. 이 의미에서는 외생변수를 모델에의 인풋, 내생변수를 모델로부터의 아웃풋으로 볼 수가 있다. 하나의 모델에 대하여 어떤 변수가 외생인가 또는 내생인가 하는 구별은 일률적으로 결정되는 것이 아니라, 모델의 성질에 따라서 변화한다. 그러나 일반적으로 내생변수는 가격․임금․이자율․국민소득․소비․투자 등의 경제변수인 경우가 많다.

둘째, 外生變數(exogenous variable)는 어떤 경제모델을 연립방정식 체계로 나타낼 수 있을 때, 그 경제체계 외부에서 결정되는 변수이다. 즉 자연적․기술적․사회적․정치적 또는 제도적 여러가지 힘에 의해 결정되는 경제변수이다. 외생변수는 모델 내부에서의 그 움직임 또는 값이 결정되는 내생변수(內生變數)의 설명에 쓰인다. 예를 들면 일반균형론의 경제체계에서는, 가격이 내성변수이고 당시의 자원의 내용 및 양은 외생변수라 할 수 있다. 한 모델에서 어느 변수가 외생인가 또는 내생인가는 미리 결정되는 것은 아니며, 그 구별은 각각의 모델의 성질에 의존한다.

외생변수에는 여건변수(與件變數)와 정책변수(政策變數)가 있다. 한 나라의 경제를 설명하는 모델에서는 기온․강우량 등의 기상조건과 같이 분명히 외생적이라고 생각되는 변수 외에 해외경제의 동향 등도 여건변수가 된다. 이에 반하여 일국 경제의 정책운영에 관련되는 변수, 예를 들면 재정지출이나 공정이율(公定利率) 등은 정책변수가 된다. 세계경제를 설명하는 모델의 경우에서는 한 나라의 경제모델에서 외생적이라고 생각되었던 해외의 경제동향도 내생변수로 바뀐다.

2) 확률변수(確率變數, random variable)

확률변수(random variable)는 우연한 결과가 취하는 값의 각각에 일정한 확률이 부여된 변수이다. 확률변수는 표본공간 Ω를 정의역으로 가지는 측도가능 함수 X이다. 측도가능은 X의 치역 X(Ω)의 임의의 부분집합 A에 대응하는 X(Ω)의 부분집합 {ω∈=Ω:X(ω)∈A}에 확률이 배정됨을 의미한다. 가령, 동전의 앞면을 H, 뒷면을 T라 할 때, 2개의 동전을 던지는 경우, 표본공간은 Ω={HH, HT, TH,TT}이다. 여기서 X(HH)=2, X(HT)=X(TH)=1, X(TT)=0으로 둔 확률변수 X의 치역은 {0, 1, 2}이다. 이것은 2개의 동전을 던질 경우, 앞면의 개수를 확률변수로 만든 것이다.

이와 같이 치역의 원소가 유한개 또는 가부번무한개(可附番無限個)일 경우에는 X를 이산확률변수(離散確率變數)라 한다. 엄밀히 정의하면, 실수의 유한구간 내에 치역의 점이 유한개만 존재하면 X를 이산확률변수․이산변수라 한다. 반면, 확률변수의 치역이 실수나 실수의 어떤 구간이 될 때 X를 연속확률변수라 하며, 엄밀한 정의로는 실수의 유한구간 내 불연속점이 유한개뿐인 확률변수는 연속확률변수이다.

예를 들어 n회의 베르누이 시행(1회 시행의 우연한 결과가 성공이거나 실패의 2가지로만 나타나는 시행)으로 성공하는 횟수를 X라고 한다면 그것은 우연에 의해 여러 가지 수치를 취하는 변수이다. 이런 변수를 확률변수라고 한다. 확률변수가 택하는 값이 1차원인 것뿐만 아니라 고차원의 확률을 고안하거나 시간의 매개변수를 넣어서 확률과정을 도입하기도 해서 확률론으로서의 학문체계를 갖는다. 이것은 현대수학의 한 분야로서 발전하고 있다.

좀더 수학적으로 말해서 확률공간(Ω, B, P)가 있다고 하자. 확률변수란 기본사건 ω(∈Ω)에 대한 함수 X (ω)로 모든 실수 x에 대해서 X(ω)≤x가 되는 ω의 전체가 사건, 즉 B의 원소가 된다. 그런 확률을 간단하게 P(X≤x)라고 쓴다. X가 취하는 값이 x1, x2, ……와 같이 이산적인 값에 한정할 때 X는 이산형 확률변수라 하며 P(X=xk)=Pk로 정의되는 수열{Pk}를 X의 분포라고 한다. 또 함수 F(X)=P(X≤x)를X의 분포함수라고 한다. X가 이산형 확률변수인 경우 분포함수는 계단함수가 된다.

3) 유형변수(pattern variable)

유형변수는 미국의 사회학자 T. 파슨스가 1950년대 초반에 행동이론을 발전시키는 데 있어 가장 중요시한 개념이다. 파슨스 자신은 ‘가치지향성의 선택적 유형’이라고도 하였다. 즉, 유형변수로 불리는 5쌍의 2분적 변수, ① 보편주의, 특수주의(개별주의) ② 감정성, 감정중립성 ③ 업적성(업적본위), 귀속성(소속본위) ④ 특정성(한정성), 확산성(무한정성) ⑤ 집합체지향성, 자기지향성은 상호행위(interaction) 과정에 일정한 규칙성, 제일성(齊一性)을 가져오는 규범적 요소(문화체계에서는 규범의 유형, 사회체계에서는 역할기대의 유형, 퍼스낼리티 체계에서는 욕구성향의 유형)를 체계적으로 분류하기 위한 개념도식(槪念圖式)이다.

보론: 개념, 변수 및 조작적 정의의 관계

개념과 변수는 흔히 동일한 의미를 가진 말로 혼용되고 있으나 의미에서는 같은 말이 아니다. 개념과 변수는 어떻게 다르며 개념을 조작적으로 정의한다는 것은 무엇을 의미하는지 우리가 일상적으로 사용하는 “사기(morale)”라는 개념을 조작적으로 정의하여 변수화하는 경우를 예로 살펴보면 다음과 같다.

1. “개념”과 “개념의 정의”

1) 개념(concept)의 의미

개념은 두 가지 의미로 쓰이는데, 첫째는 “용어가 표상하는 어떤 현상이나 事象이 관념적으로 구성되어 머리 속에 그려지는 것”을 뜻하는 경우이고, 둘째는 이것을 나타내는 “용어 그 자체”를 말하는 경우이다. 예컨대, 우리가 “자유”라는 말을 들었을 때 머리 속에 떠오르는 이미지를 개념이라고 하는 동시에, 그 이미지를 표현하는 용어인 “자유”라는 말 자체를 개념이라고 한다.

그런데 자유라는 말을 들었을 때 떠오르는 이미지는 사람마다 다를 수 있다. 개념을 만들어 사용하는 이유, 다시 말해서 개념의 기능이 ① 어떤 현상을 질서 있게 관찰하고 인식할 수 있게 해주는 인지적 기능과, ② 서로 쉽게 뜻을 전달해 주는 의사전달적 기능이라 한다면, 이와 같이 사람마다 같은 용어를 다른 의미로 사용한다는 것은 개념이 본래의 목적을 달성할 수 없도록 하는 것이다. 더군다나 과학적 연구에서는 개념의 정확한 규정없이는 어떤 현상을 정확하게 인식하는 것 그리고 그것을 과학자공동체에 전달하여 공유하면서 학문발전을 꾀하는 것은 불가능할 것이다. 따라서 어떤 말이 무엇을 뜻하는지를 어떤 식으로 규정하여, 모든 사람들이 같은 말을 같은 뜻으로 사용하도록 하는 절차가 반드시 필요하다. 이것을 개념의 정의하고 한다.

2) “개념의 정의”의 의미

개념을 정의한다는 것은 어떤 말을 모두가 같은 뜻으로 사용하게 하기 위하여 그 말의 뜻을 규정하는 절차이다. 이러한 정의의 방법에는 아래와 같은 세 가지 방법이 있다.

(1) 실제적 정의(real definition)

어떤 개념이 표상하는 사례를 가리켜줌으로써 개념의 뜻을 알게 하는 것을 말한다. 예컨대 컴퓨터를 전혀 본적이 없는 사람에게 그 말이 뜻하는 바를 알게 하고 그 말을  사용하여 다른 사람과 의사소통을 할 수 있게 하는 가장 좋은 방법은 컴퓨터를 그 사람에게 보여주는 것이다. 이를 실제적 정의하고 한다.

(2) 명목적 정의(nominal definition)

어떤 개념을 다른 말로써 설명하는 것을 말한다. 예컨대 조직목표라는 말을 모르는 사람에게 이 말의 뜻을 전달하는 경우를 생각해 보자. 이 말은 컴퓨터라는 말과는 달리 추상적인 개념이므로 이것이 조직목표라고 보여 줄 수는 없다. 조직목표란 “조직이 달성하고자하는 바람직한 미래의 상태”를 말한다. 이런 방식으로 다른 말을 사용하여 그 말의 뜻을 설명하는 정의 방식을 명목적 정의하고 한다.

(3) 조작적 정의(operational definition)

어떤 개념을 경험적으로 관찰이 가능한 수준까지 세밀하게 규정하는 것을 말한다. 예컨대 상류층이라는 개념은 단순히 “사회적, 경제적으로 높은 지위를 차지하고 있는 계층”이라고 한다. 같은 대상인물을 두고도 관찰자에 따라 어떤 사람은 그가 상류층에 속한다고 보는 반면, 다른 사람은 그가 상류층에 포함되지 않는다고 볼 가능성은 얼마든지 있다.

이러한 주관적 판단의 가능성을 최소화하면서 상류층이라는 개념을 정확하게 같은 의미로 사용할 필요가 있다. 상류층이라는 개념을 “16년 이상의 정규교육을 받고, 월 500만원 이상의 소득을 올리며, 전문직․관리직 또는 자유직에 종사하는 계층”이라고 규정하면 이러한 혼란은 많이 줄어들 것이다. 이러한 정의 방식을 조작적 정의라고 한다.

조작적 정의는 ‘개념’을 객관적이고 명확하게 규정하여 모든 사람들이 혼란없이 그 개념을 사용할 수 있게 해주는 반면 한계점도 노정하고 있다. 첫째, 적용의 한계로서 사회현상을 표현하는 개념들 중에 조작적으로 정의할 수 없는 개념이 무수히 많다는 점이다. 둘째, 어떤 개념을 조작적으로 정의함으로써 그 개념이 원래 가졌던 풍부한 의미로 그 개념을 사용하는 것을 방해하는 개념의 퇴화(degradation)현상을 가져온다는 점이다.

2. 변수(variable)의 의미

변수란 둘 이상의 범주(category) 또는 값(value)을 가지는 개념이라고 할 수 있다. 일반적으로는 개념과 변수를 구별하지 않고 거의 같은 뜻으로 사용하는 것이 보통이나 변수는 개념 중에서 수량적 측정이 가능한 것이다. 예컨대 성(sex)은 남자와 여자라는 두 범주를 갖는 변수라고 볼 수 있으며, 아니면 0에서 100 이상의 수량적 값(value)을 가지는 변수로 볼 수 있다.

3. 개념, 변수 및 조작적 정의의 관계

개념을 조작적으로 정의하여 계량적 수치를 부여할 수 있는 상태로 만든 것을 변수라고 한다. 즉 개념은 조작적 정의를 통해 변수로 전환된다. 이러한 조작화의 과정에서 지표(indicator), 복합지표(index), 척도(scale) 등이 중요하게 사용된다. 개념, 변수 및 조작적 정의의 관계를 “사기”라는 개념을 사용하여 설명해 보면, ‘사기’는 흔히 “조직의 일원으로서 조직의 목표달성을 위해서 열성적으로 근무하려는 태도”라고 정의할 수 있다.

4. 사기개념의 조작화

어떤 조직의 사기의 정도를 측정한다든지, 조직 간의 사기의 정도를 비교하기 위해서는 위의 정의는 너무나 막연하다. 객관적으로 사기의 정도를 타나내어 줄 수 있는 몇 가지 지표를 찾아보면, ① 생산증가율 ＝ (생산고증가량/생산고)×100, ② 결근율 ＝ (총결근일자/총근무예정일수)×100, ③ 이직율 ＝ (이직자수/총직원수)×100 등을 들 수 있다. 이러한 지표들은 각각 어느 정도 그 조직의 사기의 수준을 나타내 준다.

그러나 이들 세 가지 지표들을 합하여 하나의 측정치를 만든다면, 그 측정치는 좀더 정확히 그 조직의 사기의 수준을 나타낼 수 있을 것이다. 예컨대, “사기수준 ＝〔(생산고 증가률)＋(100－결근률)＋(100－이직률)〕÷3”과 같이 나타내면 이는 사기수준을 측정하는 복합지표(index)가 된다.

5. 변수로의 전환

복합지표를 구성하면, 이제 사기는 0에서 100까지의 값을 갖는 변수가 된다. 이제 우리는 이 복합지표를 사용하여 특정한 조직의 사기수준을 객관적으로 측정할 수 있으며, 다른 조직과 사기의 수준을 서로 비교할 수도 있고 사기와 다른 변수, 예컨대 “의사전달의 활성화 정도” 등과의 관계도 통계적으로 분석할 수 있다. 개념을 조작화하는 목적은 실로 여기에 있다.

6. 결론

개념이란 어떤 현상이나 사상을 체계적으로 인지하고, 이를 다른 사람에게 정확하게 전달하기 위해서 필요한 것이다. 이러한 필요에서 개념의 객관적이고도 정확한 규정이 요청되는데, 이를 위해서는 조작적 정의가 필요하다. 한편 개념의 계량적 관찰을 위해서 또는 다른 개념과의 관계분석을 위해 개념의 조작화가 필요하며 이렇게 하여 수량적 측정이 가능하게 된 개념을 변수라 한다. 요컨대, 개념은 조작적 정의를 통해서 변수로 전환되는 관계에 놓여 있다. 즉 변수는 “측정에서 쓰이는 경험적 용도의 개념”이라고 할 수 있다.