제롬 케이건이 쓴 무엇이 인간을 만드는가를 읽다가 눈에 들어오는 부분 옮겨 옵니다. 우선 저자는..
1. 변수 간의 선형적인 상관이 일반적인가의 문제를 제기함. 저자는 변수 간의 선형적인 관계는 드물다고 주장함.
"두 측정치 간에 선형적인 관계가 존재할 경우에는 한 측정치가 증가했을 때 나머지 측정에서도 항상 그에 비례해서 증가한다. 만 18세에 도달할 때까지 한 사람의 몸무게와 키 사이 관계는 선형적이다. (중략) 하지만 키 성장이 멈추고 나면 이런 선형적인 관계가 사라진다. 그러나 심리학에서는 예측변수와 결과 측정치 사이의 관계가 선형적인 경우가 드물기 때문에 이런 통계 기술을 적용하는 것이 타당한가, 하는 의문이 든다."
선형적인 상관을 가정할 수 없을 때 적용할 수 있는 통계적 방법이 있기 때문에, 두 변수 간의 관계가 선형이 아닐 가능성을 늘 염두에 두고 확인하는 작업이 필요해 보임.
2. 어떤 요인이 다른 요인에 미치는 영향을 정확하게 가늠하게 위해 상관이 높은 다른 요인들을 제거하는 것(ex 공변량 분석)이 바람직한지 문제 제기함.
"과학자들이 결과에 대단히 중요한 영향을 미치는 조건이 기여하는 부분을 통계학을 이용해 제거하려 들면 잘못된 결론에 도달하기 쉽다. 식물이 자라기 위해서는 비, 따뜻한 기온, 햇빛이 필요하다. 햇빛이 식물의 성장에 미치는 영향을 밝히기 위해 비와 기온의 기여를 제거하려는 생물학자는 없다. 아주 춥고 비도 거의 내리지 않는 곳에서 자랄 수 있는 식물은 없기 때문이다. (중략) 대부분의 심리적 결과는 조건들의 패턴이 만들어낸 산물이고, 그 패턴 속의 조건들은 모두 빠져서는 안 될 필수 요소다. 괴롭힘을 당한 경험이나 어린이집에 다녔던 경험이 훗날 성격적 특성에 기여하는 경우는 그 각각의 경험이 적어도 아이의 성별, 사회계층, 인종, 문화적 배경을 포함하는 패턴의 일부로 작용할 때뿐이다. 사회과학자는 '괴롭힘을 당했던 경험은 우울증 발달에 10퍼세트의 기여를 한다'라고 하기보다는 먼저 우울증이 찾아오리라 예측되는 조건들의 패턴을 발견해야 한다. 이런 전략을 시행하면 연구자들은 다음과 같은 결론을 이끌어내게 될 것이다. '가난한 소수 집단 가정 출신으로 청소년기 초기에 만성적으로 괴롭힘을 당했던 소녀들 중 25퍼센트는 성인기에 재발성 우울증이 발생했다. 반면, 가난한 소수 집단 가정 출신으로 괴롭힘을 당하지 않았던 소녀들 중에서는 5퍼센트만, 그리고 다수 인종 집단에 속하는 부유한 가정 출신으로 기롭힘을 당했던 소녀들 중에서는 1퍼센트만이 재발성 우울증이 발생했다.' 이 진술이 앞에 나온 진술보다는 훨씬 더 유용한 정보를 담고 있다."
이 역시 맞는 말이고, 표본의 이질성을 고려하여 분석을 좀 더 세분화하는 것이 중요하다는 말로 이해함.
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