경영학, 경제학, 경영지도사 대비 시장조사론 핵심 요점 정리 14. 변수의 개요

14. 변수의 개요

 

 

1) 변수의 정의

(1) 특정 상황이나 조건 등에 따라 여러 값을 가질 수 있는 요인
(2) 조사자의 관심 대상인 구성 개념이나 속성을 측정하여 기록한 것

2) 변수의 특징

(1) 측정값이 변함(→ 상수와 구별됨)
(2) 일반적으로 각기 서로 다른 값을 취할 수 있음
(3) 두 개 이상의 값을 취할 수 있음
(4) 연구자가 변수의 개념에 대해 객관적이고 구체적으로 기술해야 함

3) 변수에 대한 2가지 정의

 

(1) 개념적 정의(conceptual definition): 특수한 현상들이 갖는 특징을 일반화시켜 추
상적으로 표현한 것
■ 개념적 정의를 정확히 하지 않으면 오류 발생됨
■  측정에 앞서 연구자가 연구의 틀 속에서 의도하는 변수의 의미를 명확히 함
■  예) 사용자 만족이란 사용자의 기대를 충족시켜주는 것

(2) 조작적 정의(operational definition): 실증적 연구를 위한 측정에 앞서 개념적 정
의를 보다 구체적인 형태로 표현한 것
■  실증 검증에 전제되는 관찰 가능성(측정 가능성)과 직결된 정의임
■  조작적 정의를 내릴 수 없거나 잘못 내리면 실증적 연구가 불가능함(측정상의 오류 발생)
■  가설을 실증적으로 검증하기 위해서는 실제 현상에 대한 관찰이 이루어져야 함
■  조작적 정의과정을 통하여 변수를 측정가능하고, 조작 가능한 형태로 변환시킴
■  예) 사용자 만족이란 어떤 서비스나 제품에 대해 전반적으로 만족하는 수준을 의미하며, 1
(만족하지 않음)~7(아주 만족함)점까지의 척도를 통해 그 수준을 측정함

(3) 개념적 정의와 조작적 정의

구분	개념적 정의	조작적 정의
정의	어떻게 변수를 측정할 것인가에 대한 방법을 제시해 주는 정의(개념화)	연구자가 어떻게 실험변수를 조작할 것인가를 규정해주는 정의
예	예) 광고 선호도 개념적 정의: 고객이 해당 광고를 좋아하는 정도	예) 광고 선호도 조작적 정의: 10개의 브랜드 중 다른 브랜드와 비교하여 광고 선호도를 측정함

 

4) 변수의 종류

 

[여러 종류의 변수가 포함된 조사 모델]

 

(1) 종속변수(dependent variable = 결과변수)
■  정의: 연구자의 주된 관심이 되는 변수
■  특징: 독립변수의 영향으로 종속변수의 변화를 예측하고, 설명함

(2) 독립변수(independent variable)
■  정의: 종속변수에 영향을 미치고, 종속변수의 분산을 설명해 주는 변수
■  특징: 변수 사이의 인과관계 규명 시 - 독립변수는 조작되어야 함

(3) 조절변수(moderating variable)
■  정의: 독립변수와 종속변수 사이에서 종속변수에 대한 독립변수의 효과를 강하게 혹은 약하
게 만들어 주는(조절하는) 변수
■  예시: ‘광고(독립변수)’를 통해 특정 제품에 대한 ‘선호도(종속변수)’를 높이고자 할 때, ‘광고
시간’에 따라서 선호도가 달라진다고 할 때, ‘광고 시간’은 ‘조절’변수로서 설정

(4) 매개변수(mediating variable)
■  정의: 변수 간 관계를 설명할 때, 두 변수 사이에서 연계하는 변수. A→B→C에서 B가 매개
변수임
■  특징: ‘A➝B➝C’ 관계에서, A➝B, B➝C, A➝C 등의 3가지 영향이 나타날 수 있음. 즉 A의
효과가 B를 거쳐서 C에 전달되고 있음. 물론 A가 C에 직접 연결될 수도 있음. 그러나 전체
적으로 또는 부분적으로 A의 움직임은 일단 B에 효과를 미치고, 이어서 B가 C에 미치는 효
과가 발생할 때 B는 A와 C사이의 매개변수라 함

 

[ 독립변수 , 매개변수 , 그리고 종속변수 ]

■  예시: 서비스에 대한 ‘수용’(종속변수)은 그 서비스 가지고 있는 ‘품질 수준’(독립변수)에 따
라 결정된 ‘만족 수준’(매개변수)에 따라 결정된다.

(5) 매개변수와 조절변수의 비교
■  매개변수: 독립변수의 영향을 종속변수에게로 전달하는 역할을 함
■  조절변수: 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 강도에 영향을 미침

(6) 외생변수(통제변수)
■  정의: 일종의 독립 변수이나 실험변수가 아니므로 그 값이 종속변수에 미치는 영향이 제거되
거나 통제되어야 하는 변수
■  특징: 반드시 통제되어야 하며, 다음의 통제 방법이 있음
- 제거(Elimination): 외생변수가 될 가능성이 있는 변수의 제거로 외생변수의 영향이 실험
상황에 개입되지 않도록 하는 방법
- 균형화(Matching): 균형화는 실험집단과 통제집단의 동질성을 확보하기 위해서는 외생변
수 요인을 알고 있을 때, 해당 외생변수의 영향을 동일하게 받을 수 있도록 양집단간의
균형을 맞추는 방법
- 상쇄(Counter balancing): 하나의 실험집단에 두 개 이상의 외생변수가 영향을 줄 경우,
외생변수 작용 강도가 상황마다 다르면 외생변수의 적용순서를 바꾸거나 하여 외생변수
간 상반되는 영향을 주어 효과나 효력이 없어지도록 하는 방법
- 무작위화(Randomization): 실험집단과 통제집단을 조사대상 모집단에서 무작위로 추출함
으로써 연구자가 조작하는 독립변수 이외의 모든 변수들에 대한 영향력을 동일하게 하
여 동질적인 집단으로 만드는 방법