요인분석적 설계[ factorial design , 要因分析的設計 ]

요인분석적 설계[ factorial design , 要因分析的設計 ]

둘 이상의 독립변인을 조작 통제하여 이것이 종속변인에 주는 영향을 분석하기 위한 실험설계.

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전통적으로는 모든 다른 관계변인들을 통제하고 한번에 하나의 독립변인만을 변화시켜 그 영향을 분석하는 단순 실험설계방안을 흔히 사용하였다. 그러나 인간의 복잡한 행동은 그러한 인위적인 사태에 맞지 않는 경우가 많다. 또한 둘또는 그 이상의 변인들이 상호작용에 의해서 비로소 영향을 나타내는 경우에는 한번에 하나의 변인만을 조작해서는 그 효과가 나타나지 않을 가능성이 있다.
예를 들어 교수방법과 지능수준과는 흔히 그 상호작용이 커서 지시적 교수법은 저지능 아동에게, 그리고 민주적 교수법은 높은 지능을 가진 아동에게 효과를 나타낸다고 하는 경우에 지능을 통제하여 두 교수법을 비교하면 효과가 없는 것으로 나타나고, 마찬가지로 교수법을 통제하고 지능을 변화시켰다고 하는 경우도 그 영향은 없게 될 것이다.

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일반적으로 요인분석적 설계는 단순 실험설계와 비교할 때 여러 가지 가설을 한 실험설계에서 얻을 수 있다는 점과 상호작용의 효과를 알 수 있고 또 전통적인 단순 실험설계가 비현실적이거나 불가능한 경우에 적용될 수 있는 장점을 갖고 있다.

 

요인설계의 장점

단순실험설계방안들은 하나의 실험변인의 변화에 따른 효과만을 알아볼 수 있는 방안들이다. 그러나 때로는 두 개나 그 이상의 독립변인이 종속변인에 미치는 영향을 실험을 통하여 연구할 수도 있고 또는 이들 독립변인을 다시 여러 수준으로 나누어서 이들이 종속변인에 미치는 영향을 동시적으로 연구할 수도 있는데, 이와 같은 경우에 사용되는 설계방안을 요인설계라고 한다.

특징 ;

1) 종속변인에 대한 여러 개의 독립변인들의 효과를 동시에 알아볼 수 있는 실험설계이다.

2) 독립변인의 수는 2개 이상이다.

3) 각 종속변인에는 최소 2개 이상의 하위 수준들이 존재한다.

4) 각 집단에 대한 피험자 할당은 무선적으로 이루어졌다. 일종의 진정한 실험설계이다.

 

장점 ;

1) 경제성 확보

몇 개의 단일요인 실험설계(독립집단 실험설계)를 동시에 실시함으로써 피험자 수, 시간, 노력등의 면에서 경제성을 확보할 수 있다.

 

2) 오염변인의 통제 가능성 증가

중요하지만, 원하지 않는 오염변인을 아예 실험 설계에서 통제하는 것이 가능하다. 이를 통해 오염변인이 종속변인의 전체 변량에서 어떤 비중을 차지하는지를 확인하는 것이 가능하고, 이를 제외한 독립변인과 종속변인에 대한 영향을 추출해 낼 수 있다.

 

3) 결과의 일반화 가능성 증가

단일요인 실험설계에서는 하나의 독립변인을 제외하고 다른 모든 오염변인들은 제거되거나 일정하게 유지되기 때문에, 종속변인에 대한 독립변인의 영향은 일정한 수준(상이한 수준)으로 유지되는 오염변인들 아래에서만 일반화 가능성이 증가한다.

예) 조명 - 밝음, 어두움 // 온도 - 5도, 10도, 15도, 20도 ---> 상이한 수준들.

 

4) 상호작용 효과(interaction effect) 검증 가능

① 주 효과(main effect)란?

- 특정 IV가 DV에 미치는 효과가 다른 IV(들)의 하위 수준들에 걸쳐서, 방향 또는 강도의 면에서 유의미하게 차이가 나지 않는 경우

② 상호작용 효과란?

- 특정 IV가 DV에 미치는 효과가 다른 IV(들)의 하위 수준들에 걸쳐서 방향 또는 강도의 면에서 유의미하게 차이가 나는 경우

- 상호작용 효과는 둘 이상의 IV들이 서로 결합하여 DV에 영향을 미친다는 점에서 결합효과(joint effect)라 부르기도 함

③ 단일요인 실험설계와 요인설계의 명백한 차이는 상호작용 효과를 검증할 수 있느냐, 없느냐에 달려 있다고 볼 수 있다.