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어떤 연구자들은 왜 실험 변수를 제어하지 못하는가? 관찰 연구의 비밀을 밝혀내다!
역학, 사회과학, 심리학, 통계학 등 여러 연구 분야에서 관찰 연구는 표본을 통해 모집단에 대한 추론을 내리는 방법입니다. 그러나 그러한 연구에서는 주로 윤리적 고려나 다른 물류적 제약 때문에 연구자들이 독립 변인을 통제하지 못하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 관찰 연구의 특징을 살펴보고, 어떤 경우에는 연구자들이 실험 변수를 통제할 수 없는 이유를 알아보겠습니다.
관찰 연구의 특징은 무작위 할당 메커니즘이 부족하다는 점이며, 이는 자연스럽게 추론 분석에 어려움을 초래합니다.
독립변수 제어의 어려움
독립 변인을 통제하는 데 어려움은 다양한 이유로 인해 발생합니다. 첫째, 무작위 실험을 실시하는 것은 많은 경우 윤리적 기준을 위반합니다. 예를 들어, 연구자가 낙태와 유방암 사이의 가설적 연관성을 조사하고자 하는 경우, 이론적 통제 실험에서 연구자는 임신부를 낙태를 받는 "실험" 그룹과 낙태를 받지 않는 "대조군"으로 무작위로 배정할 수 있습니다. "대조군"으로 실험을 진행했지만, 이는 많은 사회적 윤리 원칙을 위반하게 됩니다. 더욱이 이런 실험으로는 다양한 혼란스러운 문제를 극복하기 어렵다.
연구자들이 통제할 수 없는 임신 중절 여성 그룹을 대상으로 많은 출판 연구가 수행되었습니다.
또 다른 예로 과학자가 공공 실내 구역에서의 흡연을 금지하는 지역 사회의 공중 보건 효과를 연구하고자 하는 경우 통제 실험에서는 실험 그룹에 포함될 몇몇 지역 사회를 무작위로 선택해야 하지만 일반적으로 그러한 법적 조치의 원동력은 다음과 같습니다. 행동은 지역 사회와 입법부의 책임이며, 연구자는 종종 법을 추진할 정치적 힘이 부족합니다.
관찰 연구의 종류
관찰 연구에는 여러 가지 유형이 있습니다. <저>
관찰 연구의 유용성과 신뢰성
관찰 연구를 통해 특정 의료 행위의 안전성, 효과, 효능에 관해 확실한 진술을 내릴 수는 없지만, 여전히 많은 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 연구는 실제 신호를 식별하고, 가설을 형성하고, 후속 실험을 위한 기초 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 연구의 활용은 의학과 사회과학 분야에서 특히 중요합니다.
관찰 연구는 "실제 세계"의 사용과 실습에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
편차 및 보상 방법
관찰 연구의 가장 큰 과제는 명백한 편견의 영향을 피하고, 수용 가능한 결론을 도출하는 동시에 잠재적으로 숨겨진 편견의 영향을 평가하는 것입니다. 연구자들은 이러한 편향이 결과에 미치는 영향을 최소화하기 위해 매칭 기법 등 다양한 통계 기법을 사용할 수 있습니다.
매칭 기술 편차
연구자는 다변량 통계 기법을 사용하여 매칭 방법을 통해 실험적 통제에 접근할 수 있습니다. 이러한 방법은 관찰 요소의 영향을 고려할 수 있지만, 소위 혼동 문제를 더욱 악화시킬 수 있다는 비판도 있습니다.
선택 편향
관찰 연구의 또 다른 어려움은 연구자들이 자신의 관찰 기술에 편향을 가질 수 있다는 것입니다. 연구자들은 의도치 않게 자신의 연구 결론과 일치하는 데이터를 찾을 수 있으며, 이로 인해 선택 편향이 발생할 수 있으며, 연구의 어느 단계에서든 특정 변수가 체계적으로 잘못 측정될 수도 있습니다.
전반적인 품질최근 연구에 따르면, 관찰 연구의 결과가 무작위 대조 시험의 결과와 유사하여 유사한 효과를 나타내는 것으로 나타났습니다. 이는 관찰 연구에는 한계가 있지만 미래의 연구 설계와 임상 실무에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있다는 것을 알려줍니다.
요약하자면, 독립 변인을 통제하는 데 따르는 어려움은 관찰 연구에도 과제로 작용합니다. 그러나 적절한 방법과 기술을 사용하면 이러한 연구는 여전히 우리에게 귀중한 자료를 제공할 수 있습니다. 불확실성이 가득한 현대 과학 연구에서, 관찰 연구를 통해 얻은 지식에 더 많은 중점을 두어야 할까요?
