11. 가설의 종류
가. 연구목적에 따른 분류
― 기술적 가설(식별가설)
: 현상의 정확한 기술.
즉, 사실을 밝히는 것에 관한 가설로서 ‘What'에 대한 해답을 구하고자 함.
∙ 어떤 변수의 크기, 성질, 위치 등 객관적 사실에 대한 가설
∙ “ ……은 ……일 것이다” 형식
― 설명적 가설
: 인과관계를 규명하기 위한 가설로서 ‘Why'에 대한 해답을 구하고자 함.
∙ 두 변수 사이에 실제로 일어날 수 있는 관계를 나타내는 형식의 가설
∙ “만일 ……하면, ……할 것이다” 또는 “ ……할수록, ……할 것이다” 형식
나. 적용범위에 따른 구분
― 일반적 가설
: 시간과 장소에 관계없이 내포된 변수들 간의 관계가
항상 적용되는 가설로 적용범위가 광범위함.
― 지엽적 가설
: 내포된 변수들 간의 관계가
특정한 시간과 장소에만 한정적으로 적용되는 가설로
적용범위가 제한적임.
다. 사용되는 변수의 수에 따른 구분
― 단순 가설
: 사용되는 변수의 수가 1개 또는 2개인 가설
― 복합 가설
: 사용되는 변수의 수가 3개 이상인 가설
라. 가설의 세분화에 따른 구분
― 기본 가설
: 하나의 줄거리가 되는 가설로서 조사문제에 좀 더 가까움.
― 종속 가설
: 기본가설을 여러 측면에서 검증하기 위하여 작성되는 세분화된 가설
마. 통계적 검증과정에서의 분류
― 연구가설(research hypothesis)
∙ 검증될 때까지 연구문제에 대한 잠정적인 해답으로서
연구자가 제시한 가설
∙ 경험적으로 검증 가능하도록 진술한 가설로서
“두 개 이상의 모집단 사이에 차이가 있다”,
“두 개 이상의 변수간에 관계가 있다”, 또는
“독립변수가 종속변수에 영향을 미칠 것이다”의 형식으로 설정됨.
《예》
남녀 사회복지전담공무원 사이에는
직무만족도의 차이가 있다.
사회복지전담공무원의 성별은 직무만족도와 관계가 있다.
사회복지전담공무원의 성별은 직무만족도에 영향을 미친다.
∙ 실험가설 또는 조사가설이라고 불리며,
영가설(귀무가설)의 반대되는 개념으로
영가설(귀무가설)이 거짓으로 판명되었을 때 채택되기 때문에
대립가설이라 불림.
― 영가설(null hypothesis)
∙ 연구가설과 논리적으로 반대의 입장을 취하는 가설로서
귀무가설이라고 불림.
∙ 통계적 방법에 의한 가설검증을 위해서
영가설의 설정은 매우 중요함.
∙ 수집된 자료에 대한 통계적 분석결과에서 나타난 차이나 관계가
표본추출에서 오는 오차에 의해 우연히 발생한 것이라는 점을
의미하는 진술로서,
“두 개 이상의 모집단 사이에 차이가 없다”,
“두 개 이상의 변수간에 관계가 없다”, 또는
“독립변수가 종속변수에 영향을 미치지 않을 것이다”의 형식으로
설정됨.
∙ H0 : μ1 = μ2
《예》남녀 사회복지전담공무원 사이에는 직무만족도의 차이가 없다.
사회복지전담공무원의 성별은 직무만족도와 관계가 없다.
사회복지전담공무원의 성별은 직무만족도에
영향을 미치지 않을 것이다.
※ (참고) 연구가설,귀무가설,대립가설의 예시
○○ 종합사회복지관에서
△△중학교 10개 반 학생들을 대상으로 실시하고자 하는
학교사회사업 프로그램인 “행복한 교실”이 집단응집력에
어떤 영향을 미치는지 알아보려고 한다.
각각 5개 반씩 실험집단(프로그램 실시)과 통제집단(프로그램 미실시)으로
구분하고
연구자는 행복한 교실이 집단응집력을 향상시킬 것이라는
예측 하에 학생들의 학교생활을 지속적으로 관찰한다.
― 연구가설
: 행복한 교실 프로그램에 참여하게 되면
참여하지 않은 집단보다 집단응집력이 강해질 것이다.
― 영가설(귀무가설)
: 행복한 교실 프로그램에 참여한 집단과 참여하지 않은 집단 사이에
집단응집력의 차이가 없을 것이다.
― 대립가설
: 행복한 교실 프로그램에 참여한 집단과 참여하지 않은 집단 사이에
집단응집력의 차이가 있을 것이다.
※ (참고) 통계적 가설
― 표본으로부터 수집된 정보를 이용하여
모집단의 확률분포나 모수치에 대해서 예측하는 진술을 의미함.
― 통계적 검증과정에서
영가설(귀무가설)과 대립가설이 통계적 수치에 의해
그 진위여부가 판정될 수 있는 가설로 전환되는데 이를
통계적 가설이라고 함.
12. 좋은 가설을 설정하기 위한 요건
― 첫째,
가설의 표현은 간단명료해야 함.
∙ 가설을 구성하는 문장에
어려운 용어, 복잡한 설명이나 수식어구가 지나치게 들어가는 것은
좋지 않으며,
독립변수와 종속변수의 관계만을 간단히 기술하는 것이 바람직함.
― 둘째,
가설은 경험적으로 검증 가능해야 함.
∙ 가설에 포함되어 있는 변수들은 조작적으로 정의될 수 있어야 하며,
이들은 실증조사를 통하여 직접 관찰되거나 측정될 수 있어야 함.
― 셋째,
너무나 당연한 관계를 가설로 설정하는 것은 바람직하지 않음.
∙ 경험적으로 검증할 필요가 없는 사실은 가설로 적합하지 않음.
《예》
고등학생들의 평균연령은 중학생들의 평균연령보다 높을 것이다
∙ 한편, 가설은 연구문제에 대한 잠정적인 해답을 제공하는 것이므로
개연성이 큰 것이 좋은 가설임.
― 넷째,
가설은 자료의 수집과 수집된 자료의 분석에서
실제 적용할 수 있는 적절한 방법이 선택될 수 있어야 함.
∙ 가설 검증에서 사용하고자 하는 통계적인 분석기법의 선택에 대해서
사전에 고려해야 함.
― 다섯째,
가설은 관련 연구분야의 기존 이론이나 연구결과와 관련성이 있어야 함.
∙ 가설은 연구하고자 하는 문제와 관련된 이론이나 기존 연구결과를
근거로 하여
경험적으로 조사가능한 형태로 구성되어야만
연구문제에 대한 타당한 해답을 제공할 수 있고,
새로운 이론을 발전시킬 수 있음.
― 여섯째,
가설은 계량화될 수 있어야 함.
∙ 계량화는
가설에 포함된 변수의 속성을
단순히 수식이나 숫자로 전환할 수 있다는 의미보다는
측정을 통해 통계적인 분석을 할 수 있어야 한다는 의미임.
― 일곱째,
가설은 가능한 한 두 변수(독립변수와 종속변수) 사이의 관계를
명확하게 기술해야 함.
∙ 가설 설정에 있어서 범하기 쉬운 오류는
쌍열가설(double-barreled)의 작성임.
∙ 쌍열가설이란
두 개의 가설을 하나의 가설 속에 포함시킴으로써
하나의 가설은 수용될 수 있으나 다른 하나는 수용될 수 없는
모순된 경우가 발생할 수 있는 가설을 의미함.
∙ 가설에 사용된 변수를 구분하여
여러 개의 가설로 분리하는 것이 바람직함.
《예》
“경제적으로 부유하고 건강한 노인은
그렇지 못한 노인보다 노후생활에 대한 만족감이 높을 것이다”
→ “경제적으로 부유한 노인은 그렇지 못한 노인보다
노후생활에 대한 만족감이 높을 것이다”
→ “건강한 노인은 그렇지 못한 노인보다
노후생활에 대한 만족감이 높을 것이다”
― 여덟째,
가설은 가능한 한 광범위한 적용범위를 가지고 있어야 함.
∙ 가설이 적용되는 범위가 매우 좁다면
가설검증 결과가 별로 유용하게 쓰이지 못하고,
지식의 발전에도 크게 기여할 수 없음.
∙ 따라서, 가설은 그 검증을 통해서
얻을 수 있는 지식이나 정보의 양이 많아야 함.
― 마지막으로,
가설은 연구문제를 해결해 줄 수 있어야 함.
∙ 가설을 설정하는 궁극적인 목적은
연구주제에 대한 답을 얻기 위해서이며,
따라서 가설은 연구를 통해 얻고자 하는 것을 잘 해결할 수 있도록
구성되어야 함.