심리학 연구 방법- 상관법(correlational methods)

◎ 심리학 연구 방법 중 '상관법(correlational methods)'이란?

 심리학 연구에서 **상관법(Correlational Method)**은 두 개 이상의 변수 간의 관계를 파악하기 위해 사용되는 중요한 연구 방법입니다. 상관법은 변수를 조작하거나 인위적으로 통제하지 않고, 이미 존재하는 데이터를 수집하여 분석합니다.

 이는 특정 현상에 대한 관계를 탐색하거나, 실험법을 통해 직접적으로 테스트하기 어려운 경우에 적합합니다.

예를 들어, 스트레스와 건강 문제 간의 관계를 실험으로 직접적으로 검증하는 것은 윤리적 문제가 있을 수 있기 때문에, 상관법이 이러한 연구를 진행하는 데 유용합니다.

 

 상관법은 **변수 간의 상관관계(correlation)**를 연구하며, 여기서 상관관계란 한 변수가 변화함에 따라 다른 변수가 어떻게 변화하는지를 나타냅니다. 상관법을 통해 "A가 증가하면 B도 증가하는가?" 또는 "A가 증가하면 B는 감소하는가?"와 같은 질문에 답을 찾을 수 있습니다.

 

 다만, 중요한 점은 상관법이 두 변수 간의 **인과관계(causation)**를 밝히는 데 사용될 수 없다는 것입니다.

두 변수가 관계를 가질 수는 있지만, 이것이 한 변수가 다른 변수의 원인이라는 것을 의미하지는 않습니다.

◎ 상관법의 주요 개념과 특징

1. 상관계수(Correlation Coefficient)

 상관법의 결과는 보통 상관계수(correlation coefficient)로 나타납니다.

이는 두 변수 간의 관계를 수치적으로 표현한 값으로, 관계의 강도와 방향을 나타냅니다.

상관계수는 다음과 같은 특징을 가집니다:

• 범위: 상관계수는 -1에서 +1 사이의 값을 가집니다.
  • +1: 완벽한 양의 상관 (A가 증가할 때 B도 일정하게 증가)
  • -1: 완벽한 음의 상관 (A가 증가할 때 B는 일정하게 감소)
  • 0: 상관없음 (A와 B 간에 어떠한 관계도 없음)
• 상관계수의 절대값이 0.10.3은 약한 상관, 0.40.6은 중간 정도의 상관, 0.7 이상은 강한 상관으로 간주됩니다.

2. 양의 상관(Positive Correlation)

• 양의 상관은 한 변수가 증가하면 다른 변수도 함께 증가하는 관계를 의미합니다.
• 예를 들어, "공부 시간과 시험 점수"의 관계를 보면, 일반적으로 공부 시간이 많을수록 시험 점수도 높아지는 양의 상관이 나타날 가능성이 있습니다.

3. 음의 상관(Negative Correlation)

• 음의 상관은 한 변수가 증가할 때 다른 변수가 감소하는 관계를 의미합니다.
• 예를 들어, "스트레스와 수면 시간" 간의 관계를 보면, 스트레스가 증가할수록 수면 시간이 줄어드는 음의 상관이 나타날 가능성이 있습니다.

4. 상관과 인과의 차이

• 상관법에서 가장 중요한 점은, 상관관계는 두 변수 간의 연관성을 나타낼 뿐, **인과관계(causation)**를 증명할 수 없다는 것입니다.
• 예를 들어, 아이스크림 판매량과 익사 사고 간의 상관관계를 관찰한다고 가정해 봅시다. 이 두 변수 간에는 양의 상관관계가 나타날 수 있지만, 이는 여름철이라는 **제3의 변인(confounding variable)**에 의해 나타나는 결과일 가능성이 높습니다. 따라서, 아이스크림 판매량이 익사 사고를 증가시킨다고 결론지을 수는 없습니다.

 

◎ 상관법의 장점

1. 실제 데이터 기반 연구:
   • 상관법은 변수들을 실험적으로 조작하지 않고, 이미 존재하는 자연 상태의 데이터를 활용합니다. 이로 인해 실제 삶에서 변수 간의 관계를 탐구할 수 있습니다.
   • 예: 사람들이 매일 소셜미디어를 얼마나 사용하는지와 그들이 느끼는 행복감의 관계.
2. 탐색적 연구에 적합:
   • 상관법은 연구자가 특정 현상에 대해 탐색적 연구를 수행할 수 있도록 도와줍니다. 두 변수 간의 상관관계를 발견하면, 이후 실험법 등을 통해 보다 구체적인 연구를 진행할 수 있는 기초 자료로 활용됩니다.
3. 윤리적 문제 감소:
   • 실험법에서 윤리적으로 문제를 일으킬 수 있는 주제(예: 흡연과 폐암 간의 관계)는 상관법을 통해 자연스럽게 데이터를 수집하여 연구할 수 있습니다.
4. 데이터 수집 용이성:
   • 설문조사, 관찰, 기록 검토 등 다양한 방법으로 데이터를 수집할 수 있으므로 비교적 접근이 용이합니다.
5. 다변량 분석 가능:
   • 상관법은 단순히 두 변수 간의 관계뿐 아니라, 여러 변수 간의 복잡한 관계를 동시에 분석하는 데도 유용합니다.

 

◎ 상관법의 단점

1. 인과관계 확인 불가:
   • 상관법은 변수 간의 관계를 파악할 수는 있지만, 어느 변수가 원인이고 어느 변수가 결과인지를 밝히지 못합니다.
   • 예를 들어, 운동량과 건강 수준 간의 관계에서, 운동이 건강을 개선했는지 아니면 건강한 사람들이 더 많이 운동하는지는 상관법만으로는 알 수 없습니다.
2. 제3의 변인 문제(Confounding Variable):
   • 상관법에서 관찰된 관계는 실제로는 제3의 변인에 의해 나타날 수 있습니다. 제3의 변인이란 두 변수 모두에 영향을 미치는 요인을 말합니다.
   • 예: "책을 많이 읽는 아이들이 시험 성적이 높다"는 상관관계는 부모의 교육 수준(제3의 변인)에 의해 영향을 받을 가능성이 있습니다.
3. 관계 과잉 해석 위험:
   • 상관법에서 관찰된 상관관계는 단순히 두 변수 간의 연관성을 나타낼 뿐이므로, 이를 과대 해석하여 인과적 결론을 내리는 것은 연구 결과의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

 

◎ 상관법의 연구 절차

1. 연구 질문 설정:
   • 상관법을 사용할 때는 탐구하고자 하는 변수 간의 관계를 명확히 정의해야 합니다.
   • 예: "스마트폰 사용 시간과 수면의 질 간에는 어떤 관계가 있을까?"
2. 변수 선정 및 측정 방법 결정:
   • 어떤 변수를 연구할 것인지 선택하고, 이를 측정할 방법을 결정합니다.
   • 예: 스마트폰 사용 시간(시간 단위)과 수면의 질(자가 보고 설문지 점수).
3. 데이터 수집:
   • 설문조사, 기존 데이터 분석, 관찰 등을 통해 데이터를 수집합니다.
4. 데이터 분석 및 상관계수 계산:
   • 데이터를 분석하여 상관계수를 계산하고, 두 변수 간의 관계를 확인합니다.
5. 결과 해석:
   • 상관계수의 크기와 방향을 바탕으로 변수 간의 관계를 설명합니다.

 

◎ 상관법의 실질적 활용 예시

1. 교육 심리학:
   • 학생의 공부 시간과 성적 간의 상관관계 연구.
   • 교사의 기대 수준과 학생의 학업 성취도 간의 관계.
2. 건강 심리학:
   • 흡연량과 폐 질환 발생률 간의 상관 연구.
   • 스트레스 수준과 신체 건강 상태 간의 관계.
3. 산업 심리학:
   • 직원 만족도와 업무 생산성 간의 상관 연구.
   • 재택근무 시간과 업무 효율성 간의 관계.
4. 사회 심리학:
   • 소셜미디어 사용 시간과 행복감 간의 상관.
   • 외모 만족도와 자존감 간의 관계.

 

◎ 결론

 상관법은 두 변수 간의 관계를 파악하기 위해 널리 사용되는 심리학 연구 방법입니다.

이 방법은 실험법에 비해 데이터 수집이 쉽고 현실적인 정보를 제공하며, 윤리적 문제를 최소화할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 상관법은 인과관계를 규명하지 못하며, 제3의 변인의 영향을 고려해야 한다는 한계가 있습니다.

 이러한 장단점을 이해하고 적절히 활용한다면, 상관법은 심리학뿐만 아니라 다양한 학문 분야에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.