설문조사와 상관 연구

설문조사. 설문조사는 다수의 참가자들에게 그들의 신념, 태도, 선호나 활동을 묻는 질문지를 이용한 연구이다. 설문조사는 많은 자료를 저비용으로 공정하고 빠르게 수집하는 데 효율적이다. 그래서 실험을 주로 하는 심리학 분야에서는 설문조사를 거의 사용하지 않지만, 사람들의 성격이나 사회적 상호작용을 포함해서 매우 다양한 주재를 연구하는 데 사용되어 왔다. 예를 들면, 우리나라 사람들의 정치적인 성향이나 지지하는 정당 등 정치적 태도가 출신 지역에 따라 다른지를 알아보기 위해서 설문조사를 실시할 수 있다. 설문조사를 위해서는 알아보고자 하는 측면들을 제대로 반영한 질문들을 구성하고 적합한 대상자들을 선정해야 한다. 이러한 설문조사는 연구 문제를 만들거나 검증하는 데에도 사용할 수 있다. (Alreck & Settle, 1994) 설문조사의 핵심적인 논쟁은 조사하는 대상자들의 선정과 관련이 있다. 연구자는 전체 연구대상자 중에서 일부 즉 표본을 선정하여 그들에게 설문을 실시한다. 이때 표본이 전체 연구 대상자를 대표할 때, 여기에서 나온 결과가 연구대상자 전체의 특성을 제대로 반영한다. 따라서 설문조사가 타당하기 위해서는 조사에 응한 표본이 전체의 특성을 잘 나타낼 수 있도록 대표성을 가져야 한다. 두 번째 논쟁은 조사대상자들이 설문조사에 얼마나 정직하게 반응하는가의 문제와 관련이 있다. 사람들은 자신에게 바람직하지 않거나 마음에 거슬리는 질문에 대해서는 답을 하지 않거나 정직하게 답하지 않는 경향이 있다. 요약하면, 설문조사법은 익명을 보장하는 연구, 선호도 등의 조사에 유리하지만, 타당도를 위한 표본의 대표성 확보, 자료 분석 및 해석 시 오류가 생길 수 있다는 점에 유의할 필요가 있다. 이러한 설문조사는 요약하자면 다수의 자료를 저비용, 공정함, 빠른 수집이라는 장점이 있으나 설문조사를 응하는 사람에 따라 성실하게 응하는 사람이 있으며, 대충 응하는 사람이 있어 그 결과가 달라질 수 있기 때문에 정확하다고만은 할 수 없다는 단점이 있다.


상관 연구 ( Correlational Research). 우리가 관찰하는 대상의 속성들은 서로 관련되어 있을 수 있다. 예를 들면, 키가 큰 사람일수록 몸무게가 더 나갈 수 있고,자기중심성이 낮은 사람일수록 친사회적 행동을 더 많이 할 수 있다. 그러나 몸무게가 크거나 적은 사람일수록 친사회적 행동을 더 많이 하지는 않을 것이다. 이때 키, 몸무게, 자기중심성, 친사회적 행동과 같은 속성을 모두 변인(variables)이라고 한다. 이때 변인이란 개인 간에 혹은 시간의 흐름에 따라 그 값이 변할 수 있는 속성을 말한다. 위의 사례에서처럼 한 변인의 값이 변하면 그에 따라 다른 변인의 값이 변할 때 이 두 변인이 상관(correlation)관계에 있는 것이다. 이처럼 상관은 한 변인의 변화가 다른 변인의 변화를 수반하는 관계를 의미하면서, 동시에 한 변인에서 변화의 정도가 다른 변인에서 그만큼의 변화를 가져오는지를 검증한다(Hemphill, 2003). 상관의 크기는 보통 r로 표기하는 상관계수라는 통계치로 나타내며 -1에서부터 1까지의 수로 나타낸다. r의 절댓값이 0에 가까울수록 두 변인 간에는 상관관계가 없고 그 값이 1에 가까울수록 상관관계가 높다고 해석한다. 또한 상관에는 정적 상관과 부적 상관이 있다. 정적 상관은 한쪽이 커지면 다른 쪽도 커지거나 한쪽이 작아지면 다른 쪽도 작아지는 경우를 말하며 r의 값은 0~1 사이에 존재한다. 위에서 언급한 키와 몸무게의 관계가 여기에 해당한다. 반대로, 부적 상관은 한쪽이 커지면 다른 쪽은 작아지거나 한 쪽이 작아지면 다른 쪽은 커지는 경우를 말하며 r의 값은 0~1 사이에 존재한다. 위에서 언급한 자기중심성과 친사회적 행동의 관계가 여기에 해당한다. 마지막으로 한쪽이 커지거나 작아져도 다른 쪽의 변화가 없을 때는 r의 값은 0에 가까워진다. 상관 연구는 몇몇 장점을 가지고 있다. 먼저, 상관은 한 변인의 점수를 알면 다른 변인의 점수를 알 수 있도록 예측할 수 있게 해준다. 키와 몸무게의 정적 상관은 큰 키의 사람이 작은 키의 사람보다 몸무게가 더 나갈 것이라는 예측을 가능하게 해 준다. 또한 상관 연구는 실험적 절차를 통해 검증할 수 없는 질문들을 탐구할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들면, 정신병리 환자의 매력과 적은 간의 관계를 연구하고자 할 때, Farina 등은 환자의 매력을 실험적으로 조작할 수가 없었다. 그러나 그들은 상관 연구를 통해 매력과 적응 간에 관련성이 있는지를 알아볼 수 있는 유용한 정보를 얻을 수 있었다. 이외에도 학술적으로나 실용적으로 밝힐 필요는 있으나 윤리적인 이유로 사람들에게 실험적 처치를 할 수 없는 변인들을 연구할 때 상관 연구는 유용하다. 이처럼 상관 연구는 심리학자들이 연구할 수 있는 현상의 범위를 넓혀주고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 상관관계는 원인과 결과를 분리해 낼 수 없기 때문에, 두 변인이 인과적으로 연결되어 있다는 것을 결정적으로 입증하지는 못한다. 키가 크기 때문에 몸무게가 많이 나가는 것은 아닐 수도 있는데, 몸무게가 많이 나가면 키가 클 수도 있기 때문이다. 또한 제3의 요인이 이 두 변인의 관계를 야기하는 원인이 될 수도 있다. 가령 충분한 영양 섭취라는 변인이 키의 성장과 몸무게의 증가를 가져옴으로써 이 두 변인 간에 정적 상관이 있을 수 있다. 결국 문제의 핵심은 상관이 인과관계를 확인해 주는 것은 아니라는 점이다.