가설과 변수

가설의 조건

가설은 변수 간 관계에 대한 검증 가능한 진술입니다.

• 두 개 이상의 변수를 포함하고 관계 방향이 명시될 것
• 경험적으로 검증 가능할 것(측정 가능한 개념)
• 간단명료하고 가치중립적일 것
• 이론에 근거할 것

"청소년의 스마트폰 과의존은 나쁘다"는 가설이 아닙니다(가치판단이고 변수 관계가 없음). "스마트폰 이용시간이 길수록 학업성취도가 낮을 것이다"가 가설입니다.

영가설과 대립가설

구분	기호	내용
영가설(귀무가설)	H₀	"차이·관계가 없다" — 검정의 대상
대립가설(연구가설)	H₁	"차이·관계가 있다" — 연구자가 주장하려는 것

통계적 검정은 영가설을 기각할 수 있는지를 따집니다. 기각되면 대립가설을 채택하고, 기각되지 않으면 "영가설을 채택"이 아니라 **"기각하지 못했다"**로 표현합니다.

"영가설이 채택되었다 = 영가설이 참으로 증명되었다"는 틀린 진술입니다. 증거가 부족했을 뿐입니다.

변수의 종류

변수	역할	예
독립변수	원인. 조작·투입되는 것	교육 프로그램 참여
종속변수	결과. 영향을 받는 것	시험 점수
매개변수	독립 → 매개 → 종속의 경로를 잇는 것	학습동기
조절변수	독립·종속 관계의 강도·방향을 바꾸는 것	성별(남녀에서 효과가 다름)
통제변수	영향을 배제하기 위해 고정하는 것	사전 성적
외생변수	통제되지 않아 결과를 교란하는 제3변수	가정 배경
선행변수	독립변수보다 앞서 영향을 주는 것	부모 학력
억압변수	실제 있는 관계를 없어 보이게 감추는 변수
왜곡변수	관계의 방향을 거꾸로 보이게 하는 변수

매개변수 vs 조절변수 (핵심 구별)

• 매개: X → M → Y. "왜(과정)"를 설명. M을 통제하면 X-Y 관계가 약해짐
• 조절: X → Y 관계가 M의 수준에 따라 달라짐. "언제·누구에게"를 설명. 상호작용 효과

허위관계와 통제

두 변수가 상관을 보이지만 실은 제3변수가 둘 다에 영향을 주고 있을 때 이를 **허위관계(spurious relationship)**라 합니다.

전형적 예: 아이스크림 판매량 ↑ ↔ 익사 사고 ↑ → 실제 원인은 기온.

허위관계를 걷어내는 방법:

• 실험: 무작위 배정으로 외생변수를 확률적으로 균등화
• 비실험: 통계적 통제(공변량 투입, 층화, 짝짓기)

변수 관계의 검증 논리

1. 공변관계가 있는가
2. 시간적 선후가 맞는가
3. 제3변수로 설명되지 않는가

세 가지를 모두 만족해야 인과관계를 주장할 수 있습니다. "상관이 곧 인과가 아니다"라는 명제는 3번 조건 때문입니다.