실험설계의 유형

실험설계의 유형

 

(1) 순수실험설계(Experimental Design)

① 통제집단사전사후검사설계(Pretest-Posttest Control Group Design)

- 인과관계 추정을 위한 가장 전형적인 설계

- 연구대상을 실험집단과 통제집단에 무작위로 배정하고 실험집단에는 실험처치(독립변수투입)하고

통제집단에는 아무런 조치도 취하지 않고 사전/사후 점수를 배교하여 실험의 효과를 추정한다.

- 내적타당도를 저해하는 요인을 통제할 수 있어 내적 타당도가 높다.

- 그러나 사전검사가 실험대상자에게 영향을 미치는 효과(상호작용효과)를 제거할 수 없으므로 일반화

의 한계(외적타당도)가 존재한다.

R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미

X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미

O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미

② 통제집단사후검사설계(Posttest-only Control Group Design)

- 통제집단 사전 사후검사 설계에서 산전검사를 실시하지 않는 방법이다.

- 실험집단과 통제집단이 무작위 할당

- 사전검사를 실시하지 않아 주 시험효과와 상호작용 시험효과가 존재하지 않아 외적 타당도는 높다고

할 수 있다.

- 무작위 할당을 통해 두 집단의 동질성을 확보했다고 하더라도 사전검사를 하지 않아 두 집단이 실험

개입 이전에 동질적이었는가를 확인할 수 없다.

- 만약 실험집단에 변화가(실험처치효과)가 나타났다면 도대체 얼마나 변화되었는가를 확인 할 수

없다.

‣ 실험설계에서는 다음과 같은 다양한 실험효과가 있다.

1) 시험효과: 사전검사와 직접 관계되는 효과

• 주시험효과-독립변수와 관계없이 사전검사가 사후검사에 미치는 영향

• 상호작용 시험효과-실험조치를 가하기 전에 실시한 검사가 독립변수에 미치는 영향

2) 주효과: 순수실험효과, 독립변수 각각이 종속변수에 미치는 영향

3) 상호작용 효과: 두 개 이상의 독립변수들이 결합되어 종속변수에 미치는 영향

R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미

X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미

O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미

③ 솔로몬 4집단설계(Solomon Four Group Design)

- 통제집단 사전사후검사 설계와 통제집단 사후검사설계를 합하여 상호작용시험효과를 제거한 완벽한

디자인이다. 문제는 1개의 통제집단을 갖추기도 어려운데 4개의 집단을 갖추기란 현실적으로 어렵

다. 또한 그에 따른 비용문제도 크다.

R(Random): 실험대상자를 두 집단으로 나눌 때 무작위로 할당했다는 의미

X(Experiment): 독립변수를 발생시킨다는 것을 의미

O(Observation): 종속변수의 관찰을 의미

④ 요인설계(Factorial Design)

- 독립변수가 두 개 이상일 때 적용되는 설계

- 두 개 이상 독립변수의 분류항목결합(조합)의 수만큼 실험집단을 난선화 방법으로 설정하고 각 집단

의 특성에 맞는 실험처리를 한 후 각 집단의 종속변수의 특성을 비교하는 것

- 요인설계에서는 통제집단을 설정하지 않는 것이 일반적이나 비교를 위해 통제집단을 설정 할 수도

있다.

- 요인설계의 장점은 외적타당도를 높일 수 있다는 점과 독립변수들 간의 상호작용의 영향을 알 수

있다.

- 예) 부부문제의 해결을 위한 치료방법에서 면접방법(부부공동면접, 부부분리면접)과 면접시기(낮시

간, 밤시간)에 따라 치료의 효과가 달라질 것이다.

2개 항목을 가진 독립변수에 의한 요인설계

⑤ 가실험 통제집단설계(Placebo Control Group Design)

- 가실험 통제 집단 설계는 전형적인 통제집단 사전사후 디자인이나 통제집단 사후

디자인에 플라시보 효과를 측정할 수 있는 한 집단을 추가로 배치한 설계

- 플라시보 효과를 흔히 위약 효과라고도 하는데 가짜 약을 먹고서도 그것이 진짜인

것으로 인식하면 실제 약복용과 유사한 효과를 나타낼 수 있다는 것을 뜻한다.

그림에서 플라시보 효과는 (O1-O2)이며 실험의 순수효과는 (O1-O2)-(O3-O2)가 된다.

 

(2) 준 실험설계(quasi-experimental design)

① 단순시계열설계(Simple Time-Series Design)

- 실험변수를 노출시키기 전후에 일정한 간격을 두고 정기적으로 몇 차례의 결과변수에 대한 측정을

하는 방법이다. 통제집단을 별도로 갖추지 않고 그 대신 실험처치로 인한 효과 확인을 위해 동일집단

내 여러 번에 걸쳐 실시된 사전검사를 통해서 확인한다.

- 비교적 높은 내적 타당도를 가지고 있지만 통제집단을 사용하지 않기 때문에 우연한 사건들의 영향

력을 배제하지 못한다. 도 검사도구 효과로 인해 내적 타당도가 저해될 수 있다.

② 복수시계열설계(Simple Time-Series Design)

- 복수 시계열 설계는 단수시계열 설계의 우연한 사건 등에 의한 내적타당도의 문제점을 개선하기

위해 단순시계열 설계에 통체집단을 추가한 것이다.

- 이 설계는 통제집단을 활용함으로써 내적 타당도 저해 요인을 크게 감소시킬 수 있으나 무작위

할당이 이루어지지 않고 실험집단과 통제집단이 이질적일 가능성이 크다. 또한 반복된 검사 또한

타당도를 저해하는 요인이다.

③ 비동일통제집단설계(Nonequivalent Control Group Design)

- 실험조사설계의 통제집단 사전사후검사 설계와 유사하지만 단지 무작위할당에 의해 실험집단과

통제집단이 선택되지 않은 점이 다르다. 임의적인 방법으로 양 집단을 선정하고 사전사후검사를

실시하여 종속변수의 변화를 비교하는 것이다. 무작위로 배치하지 않았기 때문에 통제집단의 초기

상태가 실험집단과 동일하지 않을 가능성이 크다.

- 이 설계는 실험집단과 통제집단이 모두 사용되었으므로 내적 타당성 저해요인은 통제할 수 있으나

임의적 할당으로 선택의 편의가 발생하고 우연한 사건, 성숙, 검사도구 등의 요인과 상호작용을

일으켜 시험효과를 나타낼 수 있어 외적 타당도가 저해될 소지가 있다. 또 두 집단 간의 교류 등을

통제하지 못하여 실험집단의 결과가 통제집단으로 모방되거나 확산되는 효과 등을 제거하지 못하게

된다는 단점도 있다.

④ 분리표본사전사후검사설계(Seperate-Sample Pretest-Posttest Design)

- 연구대상이 대규모 집단이라서 난선화로 두 집단으로 나누어 한 집단에만 독립변수를 도입하기

어려운 상황에 적용하는 디자인

- 한 집단(A)에 대해서는 독립변수 도입 전에 전조사를 실시하고 그 후에는 아무런 조사를 실시하지

않고 다른 한 집단(B)에 대해서는 전조사를 실시하지 않고 독립변수 도입 후에 후 조사를 실시하여

전자 집단(A)의 전조사와 후자 집단(B)의 후 조사를 비교하는 방법

- 상호작용 시험효과를 배제할 수 있다는 점에서 단일 집단 전후 비교설계보다 우세.

- 한계는 전조사와 후조사의 시간간격이 길어질수록 사건요인을 통제하기 어렵다.

 

(3) 전실험설계(pre-experimental design)

전실험설계는 난선화에 의하여 조사대상자가 선정되지 않고 비교집단이 선정되지 않았거나 비교집단이 선정되어도 집단간의 동질성이 확보되지 않고 또한 독립변수의 조작에 의한 변화의 관찰이 한두 번 정도로 제한되어 내적 및 외적타당도 저해요인이 거의 통제되지 못한다. 즉 전실험 조사설계는 변수 간의 관계를 인과적인 것으로 타당화 시킬 수 있는 구조를 갖추고 있지 못하므로 이러한 설계에서 인과관계를 추정하는 것은 신빙성이 대단히 낮다. 따라서 내적, 외적 타당도 저해요인을 거의 통제하지 못한다.

① 단일사례연구(One-Shot Case Study)

- 어떤 단일 집단에 실험처치를 하고 그 후에 그 집단의 종속변수의 특성을 검사하여 결과를 평가하는

방법이다. 비교관찰도 없이 단 한번으로 독립변수의 효과를 판단해야 하므로 인과관계를 추론하는

데 문제가 있다. 탐색적 목적으로 수행되는 경우에는 유용할 수 있다.

② 단일집단사전사후검사설계(One-Group Pretest-Posttest Design)

- 조사 대상자에 대해서 사전검사를 실시하고 독립변수를 도입한 후 사후검사를 실시하여 인과관계를

추정하려는 연구이다. 내외적 타당도 저해요인들이 작용할 수 있기 때문에 인과관계를 추론하거나

다른 상황에까지 일반화시키는 데는 많은 문제가 있다.

③ 정태적 집단비교설계(Static-Group Comparison Design)

- 실험집단과 통제집단을 임의적으로 선정하고 실험집단은 독립변수를 도입한 후 사후검사를, 통제

집단은 독립변수를 도입하지 않고 사후검사를 실시한다. 이 방법은 통제집단 사후검사 설계에서

무작위 할당만 제외된 형태이다. 이 방법은 실험집단과 통제집단이 무작위로 할당된 것이 아니라

배합등의 방법에 의해 비슷한 특성의 집단으로 선정되지만 무작위 할당이 아니므로 선택적 편의가

독립변수 조작과 상호작용 할 수 있다. 종속변수의 변화는 처음부터 다른 이질적인 두 집단의 특성

차이에 의한 것인지 아니면 실험처치(독립변수)에 의한 것인지를 판단하기 어렵다. 따라서 내적

타당도와 외적 타당도가 낮다.

 

(4) 비실험설계(non-experimental design)

실험적인 연구방법을 사용할 수 없는 상황에서 실시되는 설계이다.(독립변수의 조작도 불가능하고 대상선정도 불가능 할 경우) 현실적인 한계와 용이성 때문에 사회과학 전반에 있어서 실제로 비실험연구가 많이 이용되고 있다. 그러나 비실험연구는 독립변수를 조작할 수 없는 점, 연구대상을 난선화 할 수 없는 점, 부적절한 해석을 하게 될 위험성이 있는 점 등의 단점이 있다.

① 일원적 설계(Univariate Design)

- 주어진 현상의 특성을 기술하려고 할 때 이용될 수 있다. 즉 개개변수 값의 빈도를 알아보는 것

② 상관관계설계(Correlational Design)

- 교차부석적 설계라고도 하는데 독립변수로 간주될 수 있는 하나의 변수와 종속변수로 간주될 수

있는 하나의 변수의 속성을 분류하거나 교차시켜 통계적 기법을 통하여 상관관계를 추정하려는

방법이다.

- 상관관계설계는 전후조사에 의한 비교나 난선화가 없으므로 조사 결과에서 나타난 두 변수간의

상관관계를 인과적 관계로 추정하는 것은 위험하다

③ 비실험적 요인설계(Non-Experimental Factorial Design)

- 무작위 할당을 실시하지 않는 것을 제외하고 실험설계와 유사하다. 두 가지 이상의 독립변수와

하나의 종속변수의 관계 및 독립변수 간의 상호작용 관계를 교차분석을 통하여 확인하려는 것이다.

독립변수의 독립적인 효과와 두 개 이상의 독립변수가 결합해서 생기는 상호작용 효과를 동시에

알 수 있어 두 변수 간의 관계를 보다 잘 알 수 있다.

④ 종단적 실험연구설계(Longitudinal Experimental Research Design)

- 위 세가지는 한 시점을 관찰하는 횡단적 연구인 반면 경향연구 설계, 동년배집단연구설계, 패널연구

설계 등은 여러 시점에 걸쳐 관찰하는 종단적 연구설계이다.

 

 

 

Full Factorial Design (완전요인배치법)은 각 설계변수가 가질 수 있는 수준(Level)의 모든 조합을 만드는 실험계획법입니다. 대표적인 방법으로 모든 설계변수의 수준을 2수준이 되도록 하는 2 Level Factorial Design과 모든 설계변수의 수준을 3수준이 되도록 하는 3 Level Factorial Design이 있습니다. 이 외에도 사용자가 원하는 수준으로 자유롭게 Full Factorial Design을 구성할 수 있으며, 각 설계변수 마다 수준을 달리하여 Mixed Level Factorial Design을 구성할 수 있습니다.

- 2 Level Factorial Design

각 설계변수의 수준을 2수준이 되도록 하는 방법으로, 설계변수의 선형적 변화만 추정할 수 있습니다. 실험 횟수는 2^NDV회가 됩니다.

- 3 Level Factorial Design

각 설계변수의 수준을 3수준이 되도록 하는 방법으로, 설계변수의 2차 변화까지 추정할 수 있습니다. 하지만 설계변수의 수가 증가하면 실험의 횟수가 급격히 증가한다는 단점이 있습니다. 실험 횟수는 3^NDV회가 됩니다.

*NDV: 설계변수의 수 (the Number of Design Variables)

FullFactorialDesign, FFD, DOE, 완전요인배치법, 실험계획법, PIAnO