외적 타당도에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
- ①연구 결과를 일반화 시킬 수 있는 정도를 의미한다.
- ②확률표집보다 비확률표집을 사용할 때 외적 타당도가 높다.
- ③표본 특성이 모집단과 유사하면 외적 타당도가 높다.
- ④표본의 크기가 클수록 외적 타당도가 높다.
- ⑤연구 환경이 현실과 유사할수록 외적 타당도가 높다.
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정답 ② — 외적 타당도는 연구 결과를 다른 사람과 상황에 일반화할 수 있는 정도다. 확률표집은 모집단의 구성원이 표본에 포함될 기회를 알 수 있어 대표성을 확보하기에 유리하므로, 비확률표집에서 외적 타당도가 더 높다는 설명이 옳지 않다.
선지별 오답 이유
- ① 일반화 가능성은 외적 타당도의 핵심이다. 연구에서 얻은 결과가 연구 대상 밖에서도 적용되는지를 따진다.
- ② 비확률표집은 선정 확률을 알 수 없고 선택 편향이 생기기 쉬워 모집단 대표성을 보장하기 어렵다. 따라서 확률표집보다 외적 타당도가 높다고 할 수 없다.
- ③ 표본의 주요 특성이 모집단과 비슷하면 연구 결과를 모집단에 적용할 근거가 강해지므로 외적 타당도에 유리하다.
- ④ 표본이 커지면 우연에 따른 표본오차가 줄어들어 일반화에 도움이 될 수 있다. 다만 크기만으로 선택 편향이 사라지지는 않는다.
- ⑤ 연구 환경이 실제 생활이나 현장과 비슷하면 결과를 현실 상황에 적용할 가능성이 커진다.
관련 개념
외적 타당도는 연구 결과가 연구에 참여하지 않은 사람, 다른 장소와 시점에도 적용될 수 있는지를 다룬다.
대표성 있는 표본과 현실에 가까운 연구 조건은 일반화 가능성을 높이는 근거가 된다.
표본의 크기는 표본오차와 관련되지만, 편향된 표집 방법을 보완하지는 못하므로 표집 방식도 함께 살펴야 한다.
대표성 있는 표본과 현실에 가까운 연구 조건은 일반화 가능성을 높이는 근거가 된다.
표본의 크기는 표본오차와 관련되지만, 편향된 표집 방법을 보완하지는 못하므로 표집 방식도 함께 살펴야 한다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과