실험 설계
Python으로 시작하는 통계학
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
용어
실험이 답하고자 하는 질문: 처치가 반응에 미치는 효과는 무엇인가?
- 처치: 설명변수/독립변수
- 반응: 반응변수/종속변수
예: 광고가 구매 제품 수에 미치는 효과는 무엇인가?
- 처치: 광고
- 반응: 구매한 제품 수
통제 실험
- 연구자가 참가자를 처치군 또는 대조군에 배정함
- 처치군은 광고를 봄
- 대조군은 광고를 보지 않음
- 인과관계를 추론하려면 집단 간 비교가 가능해야 함
- 집단 간 비교가 가능하지 않으면 교란(편향)이 발생할 수 있음
- 처치군 평균 연령: 25
- 대조군 평균 연령: 50
- 연령은 잠재적 교란변수임
최고 수준의 실험은 다음을 사용함
무작위 대조 시험
- 참가자를 다른 특성과 관계없이 무작위로 처치군/대조군에 배정함
- 무작위 배정을 통해 집단 간 비교 가능성을 높임
위약
- 처치와 유사하나 효과 없음
- 참가자는 자신이 어느 집단에 속했는지 알지 못함
- 임상시험에서는 설탕 알약을 사용해 약의 효과가 실제 약물 때문인지, 약을 복용한다는 기대 때문인지 구분함
최고 수준의 실험은 다음을 사용함
- 이중맹검 시험
- 처치를 시행하거나 연구를 진행하는 사람도 해당 처치가 실제 처치인지 위약인지 알지 못함
- 반응과/또는 결과 분석 과정에서의 편향을 줄일 수 있음
편향이 적을수록 인과관계에 대한 결론의 신뢰도가 높아짐
관찰 연구
참가자를 집단에 무작위로 배정하지 않음
- 보통 기존 특성에 따라 참가자가 스스로 집단을 선택함
많은 연구 질문은 통제 실험에 적합하지 않음
- 누군가에게 흡연이나 질병을 강요할 수는 없음
- 과거의 특정 행동을 하게 만들 수도 없음
- 인과관계가 아닌 연관성을 확인함
- 특정 사람이 대조군/처치군에 속하게 만든 요인으로 인해 효과가 교란될 수 있음
- 교란변수를 통제해 연관성에 대한 결론의 신뢰도를 높일 수 있음
종단연구 vs. 횡단연구
종단연구
- 참가자를 일정 기간 추적해 처치가 반응에 미치는 효과를 확인함
- 연령이 키에 미치는 효과가 세대 효과와 교란되지 않음
- 비용이 더 많이 들고 결과를 얻는 데 시간이 더 걸림
횡단연구
- 특정 시점의 단면에서 참가자 데이터를 수집함
- 연령이 키에 미치는 효과가 세대 효과와 교란됨
- 비용이 적게 들고 빠르며 편리함
연습해 봅시다!
Python으로 시작하는 통계학
