심리학 연구 방법: 해설이 있는 연습 문제

1심리학에 연구 방법이 필요한 이유

심리학은 수면이 기억을 향상시킨다거나 치료가 불안을 줄인다는 식으로 사람에 대한 주장을 합니다. 연구 방법은 그런 주장을 공정하게 검증하여 답이 의견에 달려 있지 않게 하는 규칙입니다.

연구는 검증 가능한 예측인 가설에서 시작합니다. 귀무가설은 효과나 관계가 없다고 말하고, 대립가설은 있다고 말합니다. 방향성(단측) 가설은 효과의 방향까지 말하고, 방향성이 없는(양측) 가설은 그렇지 않습니다.

실험에서 연구자는 한 변수를 바꾸고 다른 변수를 측정합니다:

• 독립변수(IV)는 수면량처럼 연구자가 의도적으로 바꾸는 변수입니다.
• 종속변수(DV)는 기억 점수처럼 영향을 받는지 보려고 측정하는 변수입니다.
• 외재 변수도 DV에 영향을 줄 수 있습니다. 그중 하나가 IV와 함께 달라지면 교란 변수가 되어 결과가 불분명해집니다.

조작적 정의는 변수를 측정할 수 있게 정의하는 것입니다. 예를 들어 “기억”을 “20개 단어 목록에서 회상한 단어의 수”로 정의합니다.

2설계, 표본, 윤리

실험 설계는 각 조건에 누가 참여하는지에 따라 다릅니다:

• 독립 집단: 조건마다 다른 사람들. 순서 효과는 없지만 집단이 다를 수 있습니다.
• 반복 측정: 같은 사람들이 모든 조건을 수행합니다. 개인차는 통제되지만 순서 효과(연습, 피로)가 나타납니다. 상쇄 균형화(절반은 A 다음 B, 절반은 B 다음 A)로 통제합니다.
• 짝지은 쌍: 다른 사람들이지만 나이나 IQ 같은 핵심 특성이 짝지어져 있습니다.

진짜 실험에서는 참가자를 조건에 무작위로 배정합니다. 준실험에서는 IV가 성별이나 나이처럼 자연히 존재하는 차이이므로 배정할 수 없습니다. 현장 실험은 자연스러운 환경에서 IV를 조작합니다.

비실험적 방법에는 상관 연구, 관찰, 설문지와 면접, 사례 연구, 같은 사람들을 시간에 걸쳐 따라가는 종단 연구가 있습니다.

표집: 무작위 표본에서는 모두가 같은 기회를 가집니다. 체계적 표집은 목록에서 n번째마다 뽑습니다. 층화 표집은 모집단의 하위 집단 비율을 유지합니다. 편의 표집은 이용할 수 있는 사람을 씁니다. 자원 표집은 광고에 응답한 사람을 씁니다.

편향: 참가자는 목적을 짐작하거나(요구 특성) 좋게 보이고 싶어서(사회적 바람직성) 행동을 바꿀 수 있습니다. 참가자와 실험자 모두 조건을 모르는 이중 맹검 설계는 이것과 실험자 편향을 줄입니다.

윤리: 설명에 근거한 동의, 철회할 권리, 해로부터의 보호, 비밀 보장, 특히 기만을 썼을 때의 사후 설명.

3신뢰도, 타당도, 통계

신뢰도는 일관성입니다: 측정이 매번 같은 결과를 줍니다. 재검사, 관찰자 사이의 평정자 간 일치도, 또는 반분과 내적 일치도로 확인합니다.

타당도는 정확성입니다: 연구가 주장하는 것을 측정합니다. 내적 타당도는 IV가 실제로 DV의 변화를 일으켰다는 뜻입니다. 외적 타당도는 결과가 다른 사람과 환경으로 일반화된다는 뜻입니다.

측정은 공존 타당도(확립된 검사와 일치함)와 예측 타당도(나중의 결과를 예측함)를 보일 수도 있습니다. 측정은 타당하지 않아도 신뢰할 수 있습니다.

측정 수준: 명목(범주), 서열(순위), 등간(같은 간격), 비율(같은 간격과 진짜 영점, 예: 반응 시간).

기술 통계: 평균, 중앙값, 최빈값은 중심을 나타내고 표준편차는 퍼짐을 나타냅니다. 정규분포에서는 점수의 약 68%가 평균에서 1 SD 이내에, 약 95%가 2 SD 이내에 있습니다.

추론 통계는 귀무가설을 검정합니다. p < 0.05이면 결과를 유의하다고 합니다. 두 가지 오류가 가능합니다:

• 제1종 오류: 참인 귀무가설을 기각하는 것, 위양성.
• 제2종 오류: 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 것, 위음성. 표본이 작으면 더 일어나기 쉽습니다.

설계와 자료에 따라 검정을 고르세요: 두 독립 집단에는 독립 t검정, 반복 측정에는 대응 t검정, 범주에는 카이제곱, 선형 관계에는 피어슨 r, 순위에는 스피어만 로를 씁니다.

p값은 효과가 얼마나 큰지는 말해 주지 않습니다. 코언의 d나 r 같은 효과 크기와 신뢰구간이 그것을 보여 줍니다.

4연구를 평가하는 방법

많은 문제가 연구를 설명하고 무엇을 결론지을 수 있는지 묻습니다. 이 순서로 풀어 보세요:

1. 변수를 찾으세요: IV와 DV, 또는 상관에서 측정된 두 변수.
2. 설계의 이름을 말하세요: 진짜 실험, 준실험, 상관, 관찰 또는 사례 연구.
3. 표본을 보세요: 어떻게 선택되었는지, 얼마나 큰지, 결과가 누구에게 적용되는지.
4. 위협을 찾으세요: 교란 변수, 요구 특성, 없는 통제 집단, 신뢰할 수 없는 측정.
5. 통계를 확인하세요: 올바른 검정, p값, 효과 크기.
6. 설계가 허용하는 결론을 말하세요. 잘 통제된 실험만이 인과 주장을 뒷받침합니다.

5풀이 예제

연구를 한 단계씩 평가하세요. 열어 보기 전에 다음 단계를 먼저 말해 보세요.

6흔한 실수

• 상관을 인과로 취급하기. 제3의 변수나 반대 방향이 연관을 설명할 수 있습니다.
• IV(바꾸는 것)와 DV(측정하는 것)를 바꿔 말하기.
• 제1종(위양성)과 제2종(위음성) 오류를 바꿔 말하기.
• p를 귀무가설이 참일 확률로 읽기. 그것은 귀무가설이 참일 때 이만큼 극단적인 자료가 나올 확률입니다.
• 작은 표본에서 유의하지 않은 결과로 “효과 없음”을 결론짓기. 연구에 검정력이 부족할 수 있습니다.
• 신뢰도(일관적임)와 타당도(정확함)를 혼동하기.

7시험 문제의 유형

• 쉬움(핵심 용어와 사실): 정의. IV, 귀무가설, 신뢰도, 설명에 근거한 동의가 무엇인지.
• 보통(개념 적용): 분류할 짧은 연구. 설계, 표집 방법, 타당도의 종류 또는 알맞은 통계 검정의 이름을 말합니다.
• 어려움(사례와 분석): 문제가 있는 연구. 교란, p해킹, 제한된 범위, WEIRD 표본을 찾아내고, R²나 신뢰구간을 해석하거나, 본페로니 보정을 적용합니다.

어려운 문제에서는 결과를 달리 설명할 수 있는지, 설계가 도출된 결론을 허용하는지 물어보세요.