Brauer & Curtin(2018) 논문: 용어 정리

이번 포스팅에서는 고정변인, 고정효과, 무선변인, 무선효과라는 용어를 알아본다.

 

●고정변인(fixed variable)

논문에는 고정 변인을 다음과 같이 정의한다:

when data have been gathered from all the levels of the variable that are interest

and the values of a fixed variable in one study are the same as the values of the fixed variable in another study.

 

한글로 보자.

특정 변인의 관심있는 수준의 데이터를 모두 수집하고,

한 연구에서의 고정 변인 값이 다른 연구에서의 고정 변인 값과 동일할 때 고정 변인이라 한다.

 

예를 들어 생각하면 좀 더 쉬울 것 같다.

내가 관심있는 변인이 정서단어일 때, 정서단어가 가질 수 있는 수준은 긍정 단어이냐, 부정 단어이냐일 것이다.

즉, 연구자가 정서단어라는 변인이 긍정과 부정이라는 두 수준만을 가지는 것으로 정의한 것이다.

만약 내 연구에서 긍정 조건과 부정 조건에 대한 데이터가 모두 수집되었다면 첫 번째 조건을 만족시켰다고 할 수 있다.

 

나 말고 다른 연구자도 정서단어에 대한 연구를 수행했다고 하자.

그런데 이 연구자도 정서단어가 갖는 값, 즉 수준을 긍정과 부정으로 나누었다.

이 경우 내 연구에서의 정서단어 수준과 다른 연구에서의 정서단어 수준이 동일하다고 할 수 있다.

 

저자에 따르면 이 두 가지 조건을 모두 만족시켰을 때, 해당 변인을 고정변인이라고 할 수 있다.

 

왜 고정변인이라고 할까?

이게 맞는지는 모르겠지만, 나는 이렇게 이해했다.

저자가 제안한 고정 변인의 제안 중 두 번째 조건, 즉 한 연구에서의 고정 변인 값과 다른 연구에서의 고정 변인 값이 동일하다는 것은 고정 변인의 값(또는 수준)이 고정되어있다고도 표현할 수 있을 것이다.

다시말해서 해당 변인의 값, 즉 수준은 고정되어 있기 때문에 고정변인으로 부른다고 이해했다.

 

처음 접하면 무슨 말인지 헷갈리겠지만 밑에 다룰 무선변인과 비교해서 생각하면 좀 더 이해가 쉬울 것이다.

 

●고정효과(fixed effects)

고정효과는 고정변인의 효과로, 고정변인이 연속적일 때는 예측변인과 종속변인의 관계를 기술하고(회귀 계수)

고정변인이 범주적일 때는 조건들 간 평균의 차이를 기술한다(≒ANOVA).

 

●무선변인(random variable)

논문에 정의된 무선 변인은 다음과 같다:

when it has many possible levels and when the researchers' interest is in all possible levels,

but only a random sample of levels is included in the data.

 

다시 풀어서 생각해보자.

어떤 변인이 매우 많은 수준을 갖고 연구자의 관심은 이 모든 수준에 있다.

하지만 이 많은 수준들 중 무선적으로 뽑힌 일부의 표본만 데이터에 포함되었다면 이는 무선 변인이라 한다.

 

이것도 예를 들어 생각하면 좀 더 이해가 쉬울 것이다.

가장 대표적인 예가 바로 참가자인데,

무선표집 포스팅에서 다루었듯, 보통 심리학 연구에서 연구자의 관심이 되는 대상은 모든(혹은 특정 집단의) 사람이다.

이들을 전집이라고 하자.

 

하지만 현실적인 이유로 연구자는 모든 사람에게서 데이터를 모을 수 없기 때문에

일부의 사람만 무선적으로 표집하여 이들의 데이터를 분석한다.

이것이 바로 무선 변인의 개념인 것이다.

 

연구자의 관심은 전집에 있지만, 전집의 데이터를 얻지 못하여 무선적으로 뽑은 표본의 데이터만을 수집했을 때 무선 변인이라고 한다.

무선변인이라고 하는 이유는 모든 가능한 수준들 중 일부의 수준만을 무선적으로 뽑아서 데이터를 얻었기 때문일 것이다.

 

무선변인의 특징은 다음과 같다:

고정변인과 달리 무선변인의 수준은 매 연구마다 달라지기 때문에(연구마다 참여하는 참가자가 다르다는 것을 떠올리면 이해가 쉬울 것이다),

연구자는 무선 변인의 각 수준이 종속 변인에 미치는 영향을 사전에 예측할 수 없고,

무선 변인의 효과는 실험을 할 때마다 달라진다.

 

●무선효과(random effects)

무선효과는 고정효과처럼 무선변인의 수준들에 관한 값으로,

주로 고정효과로부터의 무선적 편차를 나타낸다.

 

예를 들면, 긍정 단어에 대한 A참가자의 평균 반응시간은

긍정 단어 조건의 평균 값(고정 효과)과 A참가자의 평균 반응시간의 합이라는 것이다.

 

나중에 다룰텐데, 무선 효과는 무선 절편(intercept)과 무선 기울기(slope)로 나뉜다.