인과관계를 증명하기 위해 필요한 세 가지 조건을 제시하고, 각 조건의 개념을 설명하세요 보고서
인과관계를 증명하기 위해 필요한 세 가지 조건을 제시하고, 각 조건의 개념을 설명하세요
인과관계를 증명하기 위해 필요한 세 가지 조건을 제시하고, 각 조건의 개념을 설명하세요
사회복지조사론
인과관계를 증명하기 위해 필요한 세 가지 조건을 제시하고, 각 조건의 개념을 설명하세요.
1. 인과관계의 정의
인과관계는 원인과 결과 사이의 관계를 파악함으로써 그로인해 생겨나는 현상을 이해하는 것을 말한다. 원인이은 어떠한 현상을 발생시키거나 변화를 야기하는 요인 혹은 어떠한 현상이 발생하기 위해서는 필수적으로 선행되어야 하는 조건들을 뜻한다.
또한 가설을 형성하고 있는 변수들 사이의 관계를 결정하는 요인에 대한 것이기도 하다. 가설이라는 것은 연구의 주제와 연구의 내용을 실제 상황에서 검증할 수 있도록 변수를 조작시켜 각 변수들의 사이를 설명한 것이라고 할 수 있다. 선행되는 변수가 원인이 되어 후행하는 변수의 결과를 결정하게 되는데, 이유가 되는 변수를 `독립변수`라고 칭하며 후행하는 변수를 `결과변수` 혹은 `종속변수`라고 이른다.
2. 인과관계의 추론
`X가 변하면 Y도 변한다’라는 형식처럼, 변수들 사이의 인과관계를 묵시적으로 암시하는 경우가 대부분이다. 현대의 과학적 방법에서는 인과관계가 존재하는지 아닌지 알기 위해서 `시간적 우선성`, `공변성`, `통제성` 등 세 가지의 경험적 조건을 우선 충족하는 것이 필수적이다.
3. 인과관계 증명을 위한 세 가지 조건
1) 시간적 우선성
하나의 변수가 원인이며 다른 하나의 변수가 결과라는 것을 증명하려면 달라지는 변수들 사이의 시간적 우선성을 따져봐야 한다. 원인이 되는 현상이나 사건은 결과에 비해 시간적으로 선행되어 일어나야 한다는 것을 뜻하며 이를 `시간적 선행성의 원칙`이라고 일컫는다. 다만, 시간적 우선성은 사회과학 현상에서는 정확하게 따져보기가 어려운 경우가 종종 있다.
2) 공변성
`상시연결성의 원칙` 혹은 `공동변화의 원칙(공변성)`은 원인이 되는 현상이 변하면 결과적인 현상도 무조건 함께 변해야 한다는 뜻이다. 이에 따라 둘 또는 그 이상의 변수가 서로 연관되어 있지 않은 경우라면 한 변수가 또 다른 변수의 원인이 될 수는 없다. 즉, 인과관계를 증명하려면 연관관계의 강도와 일관성이라는 두 가지 특징을 모두 살펴봐야 한다.
(1) 연관관계의 강도
연관성의 크기를 뜻하는 것이 바로 연관관계의 강도이다. 물론 변수들 사이에 연관성이 크다는 것이 인과관계를 주장하는데 충분한 조건이 될 수는 없다. 그러나 그 정도가 커지면 커질수록 인과관계의 가능성은 커진다. 다만, 단순히 연관성의 정도가 크다는 것만으로 인과적 설명의 충분조건이 되기는 힘들다.
(2) 연관관계의 일관성
서로 다른 상황에서 수행된 여러가지 연구 가운데서 두 변수 사이의 연관관계에 일관성이 발견된다면, 그들 관계가 인과적 관계일 가능성이 높아진다.
3) 통제성
결과변수의 변화에 있어서 추정된 원인이 아니라 제3의 변수 혹은 외부적인 변수에 의해서 증명될 수 있는 가능성이 배제되어야 한다는 의미이다. 다른 말로 `경쟁가설의 배제원칙`이라고도 일컫는다. 앞서 언급한 공변성과 시간적 우선성이 완벽하게 입정되었다고 하더라도, 이 두 가지 만으로는 변수 사이에서 발생하는 인과관계가 확실하다고 단정하기는 어렵니다. 즉, 제 3의 변수에 의해서 입증하기 어려운 두 변수 사이의 연관성을 뜻하는 것이다. 예를 들면, 변수 X와 Y의 사이에서 세워진 가설의 관계가 허위인지 아닌지 판단하기 위해서는 변수 사이의 관계를 입증하는 제 3변수가 있는지 여부를 확인해야 한다. 관찰된 두 변수 사이의 관계에 영향을 주는 제 3변수에는 혼란변수와 허위변수가 존재한다. 연구자가 혼란변수와 허위변수의 영향을 배제하지 못하는 상황에는 해당 연구에서 도출되는 인과적 추론 역시 신뢰성이 상당히 낮아진다고 봐야 한다.
(1) 허위변수
X와 Y 두 변수 모두에게 영향을 주며 변수 사이의 공동변화를 입증하는 변수이다. 허위변수가 있는 상황임에도 불구하고 혹여 연구자가 허위변수를 알아내는 데 실패할 경우가 있다. 이 때, 연구자는 X가 Y에 결코 영향을 끼치지 않았음에도 X는 Y에 직접접으로 영향을 주고 있다고
자료출처 : https://www.ALLReport.co.kr/search/Detail.asp?xid=a&kid=b&pk=18042989&sid=leesk55&key=
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