정치학연구방법론(2)

3. 인과관계

1) 인과관계의 의미

X(원인현상) --> Y(결과현상)

- 함수방정식1: Y=F(X)

- 함수방정식2: Y=a+bX

 X(독립변인)가 변하고 Y도 변할 때, 같이 변할 때 --> covary(공변)

 Y(종속변인)는 X,a,b에 종속된다. 그러나 X는 자기 마음대로

  인과관계: 서로 별개의 현상이지만 그들 사이의 기능적인 연관이 있을 때 인과관계가 있다고 추론할 수 있을 뿐, 직접 눈으로 볼 수는 없다.

Ex) 경험과학자: 기능적인 연관으로 인해 유리가 깨졌다.

    실재론자: 유리의 속성이 외부 충격에 의해 깨지는 것이다.

    --> 같은 현상을 보고도 다른 시각으로 설명

2) 인과관계 추론척도

(1) 시간적 순차: 원인은 반드시 결과에 시간적으로 앞서야, 연결하려는 현상들의 발생순차 유의

(2) 항성적 연계(=공변규칙성의 원리): 어떤 현상(원인)의 변화가 다른 현상(결과)의 규칙적 변화  가 연구의 시간 공간적 선행조건 하에서 지속적, 안정적으로 나타날 때, 인과관계 추론 가능, 관측된 현상들의 변이양상을 통계적으로 연결, 인과관계의 실재를 확증할 수 없다는 한계점 존재

(3) 탈허위성: 인과관계가 허위성을 가져서는 안 되며 진정한 것이어야, 미처 파악하지 못한 변인         의 영향력과 숨은 변인을 잘 살펴보고, 함부로 일반화해서는 안된다. 

3) 모형

(1) 모형만들기

원인은 단일한 것이 아니라 서로 얽혀있고 상호연관--> 현상 이해에 중요한 요인들 파악하여 잘라주고 닫아줘서 모형을 만들어야 함.

①  자료의 획득가능성

②  이론적 시각

(2) 모형의 역할: 실제 모습을 미루어 짐작하는 역할

#좋은 모형: 실제의 것을 잘 짐작할 수 있는 모형, 실제와 비슷한 모형 --> 모형에 좋은 모형, 나쁜 모형은 있어도 틀린 모형, 옳은 모형은 없다. 모형은 연구자의 수만큼 존재한다. 설명하기 위한 과학적 지식을 잘 설명하는 모형이 과학적 지식을 위한 좋은 모형이다.

#과학자들마다, 연구자의 시각과 의도에 따라 닫아주고 열어주는 게 달라진다

 --> 현상을 설명하고 이해할 때 주요한 요인들을 중심으로 모형을 서술, 만들어야한다.

4) 인과경로

: 작동변인(X,Y 총칭) 간의 관계 혹은 교란항(미처 발견하지 못한 외부요소)과 작동변인 간의 관계

#순서모형

 

4. 과학적 개념

1) 개념

 - 의미: 용어가 지칭하는 공통적 의미의 구성체(일반적, 공통적, 보편적속성 <-> 개별적속성)

 --> 속성의 존재심도(변량)가 연구사례에 따라 변해야, 세상이 변함에 따라 지표들이 변해야

   Ex) 주택보급률, 자가차비율

2) 개념화의 두 과정

 (1) 이론적 정의: 다양한 이론적 정의 중 내가 연구를 위해 어떤 정의를 차용할지 이론적 시각을 밝히는, 선언하는 과정, 용어가 지칭하는 속성의 가장 일반적인 범주를 이론적으로 규정, 정의는 연구자의 이론적 시각에 따라 얼마든지 달라질 수 있음

 (2) 조작적 정의: 이론적인 시각과 현실세계를 연결시키는(교량의 원리), 추상적 개념을 측정지표들로 나타내주는 행위(가장 보편타당한 매체는 수치, 숫자)

 Ex) 학교 만족도 조사: 교육, 학사, 생활… 등의 범주를 정하는 것은 과학자들마다 다름

3) 측정요건 - 측정타당성

: 지표들이 과연 측정하려는 것을 제대로 측정해 줄 수 있는지, 측정의 결과가 믿을만한지

(1) 내용타당성: 지표들이 측정대상의 속성을 빠짐없이 측정할 수 있을 때 확보됨

(2) 예측타당성: 측정값과 실제 값 사이에 어느 정도 강한 상관관계가 나타나는지

 

5. 설문조사 방법

1) 관측방법

 (1) 자극적 관측방법: 내가 연구 대상이라는 것을 느끼게 하여 나의 모습을 바꿀 위험 존재

    - 설문조사, 참여관측

 (2) 비자극적 관측방법: 관측행위가 관측대상에게 아무런 영향 주지 않음

    - 직접통계자료 추출(기존의 자료, 2차 자료 활용), 내용분석(당시 담화문, 사설 등)

2) 좋은 표본집단

 - 모집단의 특성이 골고루 포함되어 있는 표본집단 --> 특정 특성 과소or과대 대표 위험이 있기에

 - 모집단과 표본집단이 가지고 있는 속성이 일치

 - 모집단을 잘 대표하는 표본집단

--> 이것을 위해서는 확률적인(무작위) 표본추출 필요

3) 표집방법

 (1) 확률적(무작위) 표집

①  단순무작위 표집: 동일한 표집확률을 갖도록

②  체계적 표집: 일정한 간격에 따라 사례들 선정, 조사의 편의성 고려

③  층화표집(유의미한 집단): 학력, 소득, 직업 등 여러 개의 의미 있는 하위 집단 구성비가 적절히 반영되도록

④  군락표집: 군락을 선택한 다음,, 일정한 수의 사례 차례로 무작위 표집--> 표본명단 없을 때 단순무작위 표집의 논리 적용

 (2) 비확률적 표집

①  편의표집: 주변 응답자 표집

②  판정표집: 다른 반응 보일 것 같은 사례들 임의로 선정하여 표본 삼음

③  할당표집: 하위집단들의 구성비 표본에 그대로 반영

*층화표집은 무작위 표집을 사용하는 반면, 할당표집은 사례들을 임의적으로 추출

4) 표본의 규모

: 표본의 규모를 특정 비율만큼 잡거나 많이 잡는다고 표본의 대표성이 커지는 것은 X

#표집오차에 의해 결정 --> 표집오차를 어느 정도 허용하느냐에 따라 표본의 규모가 달라짐

 표집오차: 표본의 특성이 모집단의 특성으로부터 벗어나는 정도