[통계] 교란변수 통제 - 랜덤화 randomization

랜덤화

랜덤화 적용 불가 경우	설명
X의 값을 임의로 정할 수 없음	- 물리적, 법칙적으로 X의 값을 임의로 정할 수 없는 경우 예시 - 비만여부가 소득에 미치는 영향에 대한 연구 비만여부라는 것은 임의로 배정할 수 없다. 마른 이에게 바로 비만이 되라고 할 수 없고, 그 반대도 불가능하다.
윤리적 이유로 랜덤화 불가능	- 윤리적으로 실험대상에게 어떤 행위를 강제할 수 없는 경우 예시 - 모유수유와 같이 이미 어느 한쪽이 이롭다고 알려진 경우 연구를 위해 어떤 대상자에게는 이미 이롭다고 알려진 모유수유를 못하게 할 수 없음.
현실적 이유로 랜덤화 불가능	- 물리, 법칙적으로는 가능하나, 연구가 현실적으로 통제할 수 없는 요인 예 - 커피가 췌장암에 미치는 영향에 대한 연구 연구 참여자에게 커피 섭취 여부를 랜덤하게 지정하더라도 참여자가 기호에 맞지 않는 행동을 지속적으로 할 가능성 낮음

선행학습 여부(X)와 영재학교 입학 여부(Y)의 관계를 분석한다고 하자. 그러나 두 변수 모두에 영향을 주는 가정 소득 수준(Z)이라는 교란변수가 존재하므로, 단순 상관관계만으로는 인과를 판단하기 어렵다.

그렇다면 선행학습 여부(X)를 무작위로 배정하면 어떻게 될까? 학생의 가정 소득과 상관없이 일정 비율로 선행학습을 하도록 하거나 하지 않도록 임의로 지정한 뒤, 이후 영재학교 입학 결과를 비교하는 방식이다.

이렇게 X를 랜덤으로 결정하면, 충분한 표본크기 하에서 선행학습 실시 그룹과 비실시 그룹 간에는 가정 소득, 성별, 지능, 부모 학력, 공부 습관 등 교란변수가 유사한 분포를 갖게 된다.

즉, 연구자가 X의 값을 직접 지정하는 순간, 다른 어떠한 요인도 X를 결정할 수 없기 때문에 교란변수의 영향이 제거된다. 따라서 이후 두 그룹의 영재학교 합격률 차이가 관측된다면, 그것은 선행학습 여부로 인한 효과라고 해석할 수 있다.