실험 설계 전문가 시스템 document_id A220623065451

실험은 전형적으로 2개 이상의 변수들 사이에 관계가 있는지를 경험적으로 판정하기 위해 수행된다. 실험은 하나 이상의 독립 변수와 하나 이상의 종속 변수 사이에 관계가 있는 것으로 가정하는 하나 이상의 가설의 형성으로 시작할 수 있다. 예를 들어, 제약 회사의 연구원은 환자가 복용하는 신약의 양이 환자의 혈압과 관련될 것이라는 가설을 체계화할 수 있다. 독립 변수는 실험 동안에 실험자에 의해 정의 또는 조작되는 변수(예를 들어, 환자에게 투여되는 약의 양 및/또는 횟수)이다. 종속 변수는 독립 변수의 값에 의해 예측되는 것으로 가정되는 변수(예컨대, 환자의 혈압)이다. 그러면, 실험자는 독립 변수와 종속 변수 사이에 실제로 관계가 있는지(예를 들어, 환자가 받는 약의 양이 조제 실험에서 환자의 혈압과 관계가 있는지)를 판정하기 위해 실험을 수행한다. 혼란 변수들(독립 변수의 수준에 따라 체계적으로 변할 수 있는 것들)이 또한 종속 변수에 영향을 줄 수 있다. 이들 혼란 변수는 실험에서 주요 관심사는 아니지만, 종속 변수에 영향을 줄 수 있고 따라서 독립 변수와 종속 변수 사이의 정확한 인과 관계를 애매하게 할 수 있다. 실험자는 독립 변수와 종속 변수 사이의 인과 관계를 이해하고자 하지만, 이들 혼란 변수로 인해 실험의 결과가 해석 불가능해질 수 있다. 혼란 변수의 일부 예로는, 예컨대 위에서 설명한 조제 실험에서 시험 대상의 체질량(body mass)과 같이 독립 변수의 수준에 따라 체계적으로 변할 수 있는 호손 효과(Hawthorne effect), 순서 효과(order effect)/이월 효과(carry over effect), 수요 특징(demand characteristics), 및/또는 기타 인자를 들 수 있다. 혼란 변수는 어느 인자(변수)가 종속 변수(들)에서의 관찰된 변화를 야기했는지를 알아내는 것을 어렵게 하거나 불가능하게 한다. 따라서, 실험 동안에 부적절하게 제어되는 혼란 변수의 존재는 독립 변수와 종속 변수 간의 인과 관계에 관한 통계적 추론을 하는 것을 어렵게 하거나 불가능하게 한다. 다양한 유형의 실험이 혼란 변수의 효과를 감소 또는 제거할 수 있는 방식과 정도에 의해 구분될 수 있다. "진실험"(true experiment)이라는 용어는 이하의 경우의 실험을 말한다. 1. 독립 변수의 수준이 적어도 2개 존재한다. 2. 독립 변수의 수준들에 샘플이 무작위로 할당된다. 3. 혼란을 제어하거나 제거할 소정의 방법이 존재한다. 상기한 3가지 특성 중 어느 것이라도 없는 실험은 진실험이 아니며, 흔히 준실험(quasi-experiment) 또는 상관관계 연구(correlational studies)라고 한다. 실험이라는 용어가 상기의 3가지 특성 중 어느 것이라도 없는 연구를 설명하는 데 이용되더라도, 실험 설계의 당업자는 이들 연구가 실제로 준실험 또는 상관관계 연구임을 인식할 것이다. 진실험만이 독립 변수와 종속 변수 간의 인과 관계에 관하여 통계적 추론이 도출되게 할 수 있다. 준실험 및 상관관계 설계는 독립 변수와 종속 변수 간의 관계가 설정될 수 있게 해줄 수는 있지만, 그 관계가 인과 관계인지를 판정하는 것은 가능하지 않다. 다양한 유형의 실험 설계(진실험을 포함함)에 대해, 예를 들어 문헌[Campbell, D. T., 0026# Stanley, J. C. (1963) Experimental and quasi-experimental designs for research, Chicago: Rand McNally]에 기술되어 있다. 진실험만이 혼란 변수에 의해 영향을 받지 않는 결과를 전달하고, 그리고 인과 관계의 방향 및 세기를 경험적으로 판정할 수 있다. 그러나, 혼란 변수를 적절히 제어 또는 제거하는 진실험을 설계하는 것의 복잡도가 상당할 수 있다. 수동으로 행해진 진실험은 시간, 자원, 통계적 전문지식, 및 과학적인 방법에 관한 깊은 지식을 필요로 하며, 이는 오늘날의 폭넓은 이용을 종종 방해한다. 충분한 정도의 내적 및 외적 타당성(internal and external validity)을 갖는 실험을 설계하는 것이 바람직하다. 내적 타당성은 종속 변수의 임의의 변화가 독립 변수에 의해서만 생겼고 어떤 외부의 또는 제어되지 않은 변수에 기인하지 않는다는 결론을 내릴 수 있는 신뢰도를 말한다. 예를 들어, 대조 그룹이 플라시보 알약(placebo pill)을 먹는 혈압 약 실험이 대조 그룹에 플라시보가 제공되지 않는 실험보다 (플라시보를 주지 않는다면, 종속 변수(혈압)의 수준이 알약을 먹는 행동에 의해 생길 수 있었거나 또는 약의 실제 화학 혼합물에 의해 야기될 수 있었기 때문에) 내부적으로 더 타당성이 있다. 외적 타당성은 실험의 결과가 일반화되거나 양도될 수 있는(transferable) 정도를 말한다. 예를 들어, 결과가 모든 사람들에게 일반화될 수 있는 혈압 약 실험은 결과가 심장 마비를 이미 겪은 사람들에게만 일반화될 수 있는 실험보다 외부적으로 더 타당성이 있다. 충분한 내적 및 외적 타당성을 갖는 진실험을 설계하는 것은 통계적 및 실험적 설계 원리에 대한 제한적인 지식만을 가진 조사자에게는 두려울 수 있다. 본 명세서에 설명된 전문가 시스템은 기본적인 진실험 설계 이론에 대한 폭넓은 지식을 요구하지 않고서도 실험을 설계하기 위한 도구를 조사자에게 제공한다. 이 전문가 시스템은 또한 조사자가 실험을 행하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 통계적으로 분석하고, 실험의 결과를 해석하는 것을 돕는다.