실험설계
1. 개요
독립변인과 종속변인의 인과관계를 밝히기 위해 연구를 구성하는 방식/방법.
사회과학 분야에서 사용되는 방식들이다.
2. 전통적 실험설계
2.1. 단일독립변인 설계
2.2. 요인 설계
2.3. 수렴계열 설계
3. 비실험설계
실험설계의 정의에 맞지 않는, 즉 독립변인과 종속변인의 인과관계를 전혀 추론할 수 없는 설계 방식.
1회 사례연구, 단일집단사전사후설계, 정태적 집단비교설계 등이 이에 해당한다.
3.1. 단일집단 사후검사 설계
3.2. 비동등집단이 포함된 사후검사 실시 설계
3.3. 단일집단 사전-사후검사 설계
4. 준실험설계
quasi-experimental design.
실험설계(무작위 표집, 실험집단과 통제집단을 설정, 독립변수, 종속변수 측정)라 할 만한 조건을 완전히 충족하지는 못하지만, 오염변인을 최소화 하거나 측정할 수 있는 설계 방식.
비동일통제집단설계, 단순시계열설계, 복수시계열설계 등이 이에 해당한다.
4.1. 비동등 통제집단이 포함된 사전-사후검사 설계
실험대상을 random으로 선발할 수 없는 경우 두 개의 자연집단을 그대로 사용하여 한 집단에게만 처치를 함으로써 실험의 효과를 알아보고자 하는 것. 가급적 대상을 짝지어 배정하거나 공변량분석 등의 통계적 분석절차에 의해 설계를 보완해야 한다.
4.1.1. 변형된 설계
4.1.2. 대리 사전검사
4.1.3. 분리된 사전검사와 사후검사 표본
4.1.4. 일 회 이상의 사전검사 관찰
4.2. 틈입 시간계열 설계
Interrupted Time Series Designs
단절적 시계열 연구, 간섭 시계열 설계라고도 번역한다. 개입(intervention)의 경시적(longitudinal) 효과를 평가하기 위한 준실험적 접근법이다. 정책의 효과를 평가할 때 유리한 방법이다.
단절적 시계열 연구에서 개입의 효과를 평가하려면 구간별 회귀분석 (segmented regression analysis) 방법을 쓰면 검정력이 높다. 114개월의 기간동안 의료정책에 대해 평가한 한 논문은 시계열 분석의 여러 방법을 연구에 이용하였다. 계절성이 있으면 각 월을 나타내는 지시변수를 생성해 처리해주고, 시계열 자료에서는 자기상관성이나 이분산성으로 인해 iid 가정이 깨지기 쉬우니까 검정을 해줘야 한다. 자기상관성은 더빈왓슨 (durbin-watson) 통계량으로 검정해주고 이분산성은 라그랑주 승수법 (LM) 검정과 Q검정으로 검정해준다.