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다중회귀모형을 활용한 ‘영향요인 연구’의 인과적 타당성에 대한 비판적 검토 = Challenges in Establishing Causal Validity of Studies on Influencing Factors in Education
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2023
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KDC
370
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KCI등재
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학술저널
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141-165(25쪽)
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대학입학, 학업중단과 같은 교육적으로 중요한 결과에 영향을 미치는 주요 변수들을 탐색하는 이른바 ‘영향요인 연구’는 국내 교육학 문헌에서 빈번하게 발견된다. 연구자들은 다양한 원인변수들 중에서 실제 영향력을 발휘하는 요인들을 경험적으로 확인하고, 이를 통해 효과적인 교육적 개입 프로그램을 설계하기 위한 시사점을 도출한다. 본 논문의 목적은 널리 적용되고 있는 다중회귀모형 중심의 영향요인 연구 접근을 비판적으로 검토하여, 그 인과적 논리와 타당성을 논의하는 것이다. 여러 영향요인 후보군들이 동시에 독립변수로 포함된 다중회귀모형에서 각 독립변수에 대한 회귀계수의 인과적 의미는 동일하지 않을 수 있다. 독립변수들은 상호 간에 영향을 주거나 받을 수 있고, 제3의 공통원인에 의해 영향을 받거나, 공통결과에 영향을 줄 수 있다. 관찰되지 못한 누락변수가 있는 경우, 이러한 구조적 복잡성은 영향요인 후보를 인과적으로 해석하는 데 어려움을 가중시킨다. 본 논문에서는 지금까지 영향요인 연구들에서 보고되고 후속연구들에서 반복 인용되고 있는 ‘영향요인’ 또는 ‘결정요인’의 인과적 해석에 제한이 있는 이유를 인과그래프를 활용하여 설명한다. 이러한 논의는 통계분석 방법과 최신 인과추론 이론의 결합이라는 점에서 이론적 기여가 있으며, 현행 교육학 연구방법론의 타당성과 결과 해석에 관한 논의라는 점에서 실제적인 의미도 갖는다.
더보기One of the popular approaches to educational research is to investigate multiple influencing factors on an outcome of interest. Researchers ask, “Why do students drop out of school?” or “Why did the math score decrease?,” and try to find potential factors that lead to such consequences. The findings are then used to develop an appropriate policy to intervene to facilitate a desirable outcome or to inhibit an undesirable one. This approach belongs to a type of question referred to as “causes of effects,” which is contrasted to “effects of causes.” Interestingly, many causal inference researchers believe that the former is much more difficult to answer than the latter. However, the theoretical basis for such a belief has not been well discussed in the Korean educational research field despite the popularity of the approach. Using causal graphs, this article explains why the causal interpretation of the findings from many studies on influencing factors cannot be established with certainty. In fact, multiple regression coefficients from a single equation could have different interpretations, such as one as a direct effect and the other as a confounded noncausal association. It is emphasized that with the lack of knowledge of true data-generating process, it is almost impossible to correctly interpret statistical findings in terms of causal validity. The article concludes with a discussion of the importance of causal inference for educational research.
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