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종속변인, 매개변인, 조절변인, 외생변인, 통제변인

종속변인

종속변인은 연구문제에서 효과를 나타낼 것으로 가정된 구성개념을 측정하기 위해 선정된 변인입니다. 따라서 종속변인은 효과를 나타내는 구성개념을 정확히 반영하도록 적절하게 조작해야 합니다. 여기서는 종속변인의 조작과 관련하여 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.

첫째, 종속변인은 연구자가 관심가진 구성개념을 반영하기에 충분한 신뢰도와 타당도를 가지고 있어야 합니다. 

둘째, 하나 이상의 종속변인을 사용하는 것이 바람직한 경우가 있습니다. 때로 종속변인에 다른 구성개념이나 무선적 오차가 부분적으로 포함되어 있어서 연구자의 관심변인을 하나의 종속변인이 정확히 반영하지 못하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 몇 개의 종속변인을 선정한다면 하나의 종속변인이 잘 반영하지 못한 구성개념을 다른 종속변인들이 반영할 수 있다는 이점이 있습니다. 그리고 실험의 결과가 하나 이상의 구성개념에 영향을 줄 것으로 기대되는 경우에는 여러 개의 종속변인을 사용함으로써 관련된 다른 변인들도 다각적으로 고려할 수 있습니다. 그러나 종속변인들의 수가 너무 많아지면 자료의 분석이 복잡해질 것입니다.

셋째, 측정과정 자체가 피험자의 특성에 영향을 주지 않도록 함으로써 피험자의 특성을 종속변인이 민감하게 반영할 수 있도록 해야 합니다. 종속변인을 측정할 때 연구자는 측정하려고 하는 피험자 특징에 영향을 줄 수 있는 다른 요인들을 반드시 고려해야 합니다. 예를들어 시험불안에 대한 연구에서 피험자는 질문지 작성과정이 시험보는 것과 유사하기 때문에 자기보고 질문지 방법을 사용할 때 더 높은 불안을 보고할 수 있을 것입니다. 다른 예로는 아동의 공격성에 대한 연구에서 평소 공격적인 아동이 낯선 관찰자에 의해 관찰될 때에는 공격적 행동을 덜 나타낼 수 있을 것입니다.

제3의 변인들, 매개변인

독립변인과 종속 변인 사이에 끼어서 인과적인 연쇄의 고리를 형성하는 변인입니다. 독립변인의 결과 매개변인이 따라오고, 매개변인의 결과로 종속변인이 따라옵니다. 이론상으로는 독립변인이 매개변인에 완전하게 의존하여 종속변인에 영향을 미치는 케이스도 가능은 하지만, 많은 경우에는 매개변인에게도 일정 부분 의존하면서 종속변인에게도 직접적으로 영향을 미치기도 합니다.

조절변인

독립변인과 종속변인 사이의 인과관계의 강도(strength)에 영향을 미치는 변인입니다. 조절변인이 변화하게 되면 독립변인과 종속변인 사이의 인과관계는 강해지기도 하고 약해지기도 한다. 즉 같은 종속변인의 데이터라고 하더라도 독립변인이 종속변인의 값을 예언하는 정확성이 높아질 수도 있고 낮아질 수도 있는 것입니다. 심리학의 관찰학습 사례로 조절변인은 "부모의 TV시청 지도" 가 될 수 있습니다. 적절한 TV시청 교육을 받은 어린이는 공격적 비디오를 보더라도 그 공격성을 덜 학습하게 될 것으로 기대할 수 있습니다.

외생변인

독립변인과 종속변인 양쪽 모두에게 영향을 미치고 있어서, 실제로는 존재하지 않는 인과관계를 만들어내는 변인입니다. 다시 말해, 변수 x 와 변수 y 의 모두의 변화를 설명할 수 있는 변인입니다. 겉으로 보기에는 독립변인이 원인, 종속 인이 결과인 것 같지만, 한꺼풀 벗겨보면 외생변인이 존재하기 때문에 인과관계가 존재하는 것처럼 보일 뿐입니다. 만일 외생변인을 통제하게 되면 독립변인과 종속변인 사이에 "존재하는 것으로 보이던" 인과관계가 사라져 버립니다.

ex) 아이스크림 판매량이 증가하면 익사 사망자 수도 증가한다. 얼핏 보면 아이스크림이 사람잡는 음식인 것 같다. 사실은 여름철 더위라는 외생변인이 존재하기 때문에 거짓 인과관계가 나타나게 되는 것.

통제변인

연구가 상정하는 가설적 모형 외부에 존재하면서도 연구 내의 변인들에 유의미한 영향을 미칠 것으로 예상되어 연구자가 통제한 변인입니다. 즉 연구 데이터를 왜곡시킬 수 있는 것을 연구 환경에 미치지 못하도록 실험 조건을 설정함으로써 해당 연구와는 완전히 무관하게 만드는 것입니다. 모든 예상 변인들이 연구에 영향을 미치지 못할 것이라고 생각되면, 이제 연구자는 그 실험의 조건에 대해서 "잘 통제되었다" 고 말할 수 있습니다.