데이터 분석 결과에 대한 해석으로 옳은 것을 모두 고른 것은?
ㄱ. 통제 집단보다 상담을 실시한 실험 집단의 중도 탈락자가 많은 경우 상담의 효과가 과대 추정되었을 가능성이 있다.
ㄴ. 무선 결측(random missing)이 아닌 체계적 결측이 있는 자기보고식 설문지 데이터에는 긍정 기만(faking good)이 개입돼 있을 수 있다.
ㄷ. 효과 크기가 작지 않은데도 통계적으로 유의미하지 않은 것은 프로그램의 효과가 없어서라기보다는 피험자 수가 많아서 생긴 결과일 수 있다.
- ①ㄱ
- ②ㄴ
- ③ㄷ
- ④ㄱ, ㄴ
- ⑤ㄱ, ㄴ, ㄷ
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정답 ④ — 실험 집단에서 중도 탈락이 더 많으면 남은 참여자의 결과가 상담 효과를 과대평가할 수 있다. 자기보고 자료의 체계적 결측에는 긍정 기만이 개입했을 가능성이 있지만, 표본 수가 많다는 이유로 유의성이 낮아지는 것은 아니다.
선지별 오답 이유
- ① 중도 탈락에 따른 효과 과대평가는 타당하지만, 자기보고 자료의 체계적 결측에 관한 가능한 해석도 빠져 있다.
- ② 긍정 기만의 개입 가능성은 타당하지만, 실험 집단의 선택적 탈락에 따른 편향 가능성도 포함해야 한다.
- ③ 표본이 커지면 일반적으로 추정의 정밀도가 높아져 유의한 결과를 얻기 쉬워진다. 따라서 표본이 많아서 유의하지 않았다는 설명은 부적절하다.
- ④ 선택적 중도 탈락에 따른 효과 과대평가와 체계적 결측에 따른 긍정 기만 가능성을 모두 포함한다. 표본 수에 관한 잘못된 해석은 제외했다.
- ⑤ 앞의 두 해석은 가능하지만, 유의하지 않은 결과의 원인을 많은 피험자 수로 돌린 해석까지 포함해 부적절하다.
관련 개념
중도 탈락이 집단마다 다르면 끝까지 참여한 사람만 분석한 결과에 선택 편향이 생길 수 있다.
체계적 결측은 응답을 빠뜨린 이유가 답변 내용과 관련될 수 있음을 뜻하며, 민감한 문항의 무응답에는 긍정 기만이 개입했을 가능성이 있다.
통계적 유의성은 효과 크기뿐 아니라 표본 수와 자료의 변동성에도 좌우된다. 효과가 작지 않아도 표본이 적거나 변동성이 크면 유의하지 않을 수 있다.
체계적 결측은 응답을 빠뜨린 이유가 답변 내용과 관련될 수 있음을 뜻하며, 민감한 문항의 무응답에는 긍정 기만이 개입했을 가능성이 있다.
통계적 유의성은 효과 크기뿐 아니라 표본 수와 자료의 변동성에도 좌우된다. 효과가 작지 않아도 표본이 적거나 변동성이 크면 유의하지 않을 수 있다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과