요인설계(factorial design)에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
사회복지조사론- ①집단비교 결과의 일반화 가능성이 높은 편이다.
- ②독립변수의 속성에 따라 할당행렬을 만들고 행렬 상의 각 범주에 따라 집단을 설정한다.
- ③독립변수가 많을수록 요인설계를 활용하기 쉽다.
- ④주효과와 상호작용효과를 동시에 확인할 수 있다.
- ⑤분산분석(ANOVA)의 통계적 기법을 활용할 수 있다.
선지를 골라 바로 채점해 보세요.
정답 ③ — 요인설계는 독립변수(요인)의 수가 증가할수록 생성되는 하위 셀(집단)의 수가 기하급수적으로 늘어나 많은 표본이 요구되고 고차 상호작용의 해석이 매우 복잡해지므로 연구에 적용하기 어려워집니다.
선지별 오답 이유
- ① 일반화 가능성 측면에서는 단일 독립변수만 다루는 실험설계보다 다양한 조건과 상황을 함께 고려하여 검증하므로 연구 결과의 외적 타당도와 일반화 가능성이 상대적으로 높습니다.
- ② 할당행렬 구성 측면에서는 각 독립변수가 지닌 범주(속성)의 조합에 맞춰 다차원 분할표를 만들고, 생성된 각 셀에 실험집단과 통제집단을 배정하므로 적절한 설명입니다.
- ③ 활용 용이성 측면에서는 독립변수나 하위 범주의 수가 늘어날수록 배정해야 하는 집단 수와 필요 표본 수가 기하급수적으로 증가하며, 고차 상호작용의 통계적 해석도 매우 난해해지므로 실제 설계와 실행이 훨씬 어려워집니다.
- ④ 효과 검증 측면에서는 각 독립변수가 종속변수에 단독으로 미치는 주효과와, 두 개 이상의 독립변수가 결합하여 나타나는 상호작용효과를 단일 실험 내에서 동시에 분석할 수 있습니다.
- ⑤ 통계 기법 측면에서는 둘 이상의 범주형 독립변수 집단 간 종속변수 평균의 차이를 검증하기 위해 이원분산분석(Two-way ANOVA) 이상의 다요인 분산분석 기법을 표준적으로 적용합니다.
관련 개념
요인설계는 둘 이상의 독립변수(요인)가 종속변수에 미치는 개별적 영향과 복합적 영향을 동시에 검증하는 순수실험설계 기법입니다.
각 요인의 범주를 조합한 행렬(예: , )의 모든 칸에 집단을 배치하여 주효과뿐만 아니라 변수 간 상호작용효과까지 파악할 수 있습니다.
그러나 고려하는 요인이나 범주가 늘어날수록 필요한 하위 집단 수와 표본 크기가 급격히 증가하여 연구 수행과 결과 해석의 복잡성이 커지는 한계가 있습니다.
각 요인의 범주를 조합한 행렬(예: , )의 모든 칸에 집단을 배치하여 주효과뿐만 아니라 변수 간 상호작용효과까지 파악할 수 있습니다.
그러나 고려하는 요인이나 범주가 늘어날수록 필요한 하위 집단 수와 표본 크기가 급격히 증가하여 연구 수행과 결과 해석의 복잡성이 커지는 한계가 있습니다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과