단일사례연구와 실험사례연구비교

[이경만]

단일 사례연구와 실험조사연구를 비교

연구 디자인은 인과관계의 확인을 위한 경험적 틀의 역할을 한다. 하지만 많은 경우 현실적용의 문제나 비용 문제 때문에 내외적 타당도를 제공할 수 있는 연구 디자인 구성이 어렵다. 따라서 각 연구 디자인이 갖는 장점을 충분히 활용하여 타당도를 높이기 위한 작업이 필요하다 .

개인, 가족 및 소집단을 대상으로 하는 임상사회사업(clinical social work)에 있어서 이론적 ㆍ실천적 발전의 강력한 근거가 되는 것은 사회사업 개입(intervention)이 어떠한 효과를 주는지를 방법으로 입증하는 것이다.

임상사회사업의 대부분의 기초이론은 다른 인접 사회과학에서 온 것이고 이와 같은 이론에 근거하여 문제해결을 위한 개입을 했을 때 그러한 개입이 실제적으로 얼마나 효과가 있는지 다시말 해서, 사회사업적 개입이 문제해결의 요인으로 작용하고 있는지를 평가하는 것은 사회사업의 실천이론을 과학화시키는데 있어서 핵심적인 과제이다.

개인, 가족, 소집단, 조직, 지역사회 등에 공히 적용될 수 있으나 일반적으로 개인및 가족에 주로 적용되는 것으로 이해되고 있다.

실험디자인 연구는 실험적 요인을 모두 갖춘 상태의 디자인을 말한다. 또한 인과관계를 확인하는 가장 완벽한 디자인이다.

실험 디자인에서는 첫째, 비교가 명확하고(공변관계를 확인) 둘째, 변수의 조작을 가능하게 하며 (시간의 우선성의 확인) 셋째, 엄격한 통제를 외부 설명들을 배제할 수 있으므로 인과관계를 검증하는데 가장 적절한 모델이라 할 수 있다.

시간적 우선성을 획인하기 위한 독립변수의 조작이 가능하고 비교를 목적으로 하는 통제집단을 갖추는 것이 확보된 디자인으로서의 장점이 있다.

반면에 단일 사례연구는 실험조사 연구가 갖는 모순을 극복할 수 있다는 장점이 있다 대부분의 연구모형은 실천과정 중에 사용된다기보다는 개입이 끝난 다음에 그 결과에 대한 개입만이 가능하나 단일 사례연구는 실천 개입이 계획되고 실행되는 과정 속에 포함되어져 실천 개입의 효과성에 대한 지속적인 피드백 정보들을 제공해 줄 수 있다. 즉 단일 사례연구는 하나의 사례에 대한 실천적 조사연구로서의 효과가 즉각적으로 이루진다는 데 큰 의의가 있다.

단일 사례 연구와 실험조사 연구의 특징을 좀 더 비교해보면 아래와 같다.

Ⅰ. 조건 (특징)

1. 단일사례

1) 관찰 분석

단일사례연구설계의 1차적 목적은 집단대상의 설계에서처럼 가설의 검증에 있는 것이 아니라 어떤 표적행동에 대한 개입의 효과를 관찰하여 분석 하는 것이다.

변수간의 관계규명을 위한 것이라기보다는 개입방법의 효과를 규명하려는 것이다. 클라이언트의 기능을 저해하는 것으로 보이는 문제행동을 개입의 표적행동으로 명확히 규정하는 것이 필요하다.

단일사례연구는 의도적인 개입이 표적행동에 바라는 대로의 효과를 나타내었는지를 평가하기 위하여 적용되는 조사 설계이다.

2) 반복관찰

단일사례연구설계는 경향과 변화를 알 수 있도록 시계열적으로 한다. 하나의 사례를 두고서 반복 관찰이 이루어진다.

반복관찰은 개입전과 개입도중 또는 개입 후에 이루어지므로 개입전의 상태와 개입으로 인한 변화의 상태를 알 수 있는 자료를 제공한다.

이 점은 통제집단을 대신한다는 점에서는 좋은 대안이 되나 조사 대상자들의 반응성에 문제를 안고 있다.

실험 디자인에서는 효과성을 높이기 위해 비교 집단과 외부 집단을 통제하는 장치가 있어야 하나 이 단일 사례연구는 하나의 사 례를 두고 그것을 반복 관찰함으로써 통제집단과 실험집단과 같은 집단 비교의 효과를 구한다.

3) 비교설계

단일사례연구에서는 개입전의 일상적인 상태를 알 수 있을 정도로 여러번의 관찰을 한다면 이를 통하여 내적 타당도를 크게 위협할 수 있는 역사, 성장요인을 통제할 수 있어 이는 동일한 통제집단을 설정한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다.

그리고 개입 중에 여러 번의 관찰을 통하여 개입 후의 일상적인 상태를 알 수 있으므로 이는 실험집단에 실험처치를 한 후 사후조사를 실시한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다는 것이다.

이와 같이 단일사례연구설계에서는 단일대상으로 통제집단과 실험집단을 설정한 것과 비슷한 논리적인 효과를 가지므로 개입이라는 독립변수와 표적행동의 변화라는 종속변수 사이의 인과성을 추정할 수 있는 근거를 제공하여 과학적인 연구방법으로서의 가치를 찾을 수 있다.

조사대상이 되는 사례가 개인이나 집단 모두에 대해 해당될 수 있다. 집단이 하나의 사례가 되는 경우 집단의 개별적 정보들은 평균이나 전체 빈도 등으로 묶여 집단 전체가 하나의 단일사례가 된다. 조직이나 지역사회 문화적 단위 등 모든 것들이 하나의 사례가 될 수 있다는 것이다.

2. 실험연구

1) 무작위 할당

실험 대상자들을 실험집단과 통제집단으로 무작위로 배분할 수 있어야 한다. 무작위적인 방법은 두 집단이 동등하게 만들어질 가능성을 극대화하기 위한 방법이다.

2) 독립변수 조작

통제집단은 아무런 변화를 주지 않는 상태로 유지하고 실험집단에만 독립변수를 조작한다. 필드 환경에서는 독립변수가 프로그램을 의미할 수 있고, 실험실에서는 실험 개입을 수행하는 것이 될 수도 있다.

3) 종속변수의 비교

독립변수의 영향을 알아보기 위해 실험 개입이 끝난 후 실험집단과 통제 집단에서 각기 종속변수를 측정하여 두 집단의 차이를 비교한다.

Ⅱ. 연구 특징 및 종류

1.단일 사례

단일사례에서는 변수들에 대한 명확한 개념화와 조작화가 중요하다. 특정한 표적 행동들에 대한 개입의 효과를 관찰하고 분석해야하는데 이는 신뢰도와 타당도를 높이는 매우 중요한 문제가 될 수 있다. 여기서 개입이라 함은 기존의 상태를 변화시키는 온갖 종류의 사건, 실험적 자극, 프로그램, 환경을 포함하는 종속변수로 표적행동은 개입에 의해 변화가 의도되는 대상을 의미한다. 표적행동에 있어 변화를 유발하는 요인으로 간주되는 개입이나 상황을 독립변수로 보고 개입의 요소와 절차와 각 요소와 절차들을 수행하는 기준 즉 개입이 이루어지는 장소와 상황, 개입이 이루어지는 시간과 빈도, 개입의 구체적 내용, 개입 적용의 대상자들의 명시되어야 하고 이를 측정함에 있어 기록방법으로는 등간, 빈도 지속시간, 시점, 체크, 강도, 항구산물 절차(표적행동의 발생 여부에 대한 원인보다는 결과로서 나타나는 산출물 관찰)등이 고려되어야 한다.

1) A-B 디자인 

가장 기본적인 디자인으로 개입은 기초선 에서 안정적인 경향이 발생한 연후에만 실행된다. 셋 이상의 기록 점들이 필요하며 기록 시점들 간의 변화가 심할수록 보다 많은 기록 점들이 요구된다. 기초선이 안정되고 개입이 시작되면 개입이후의 자료들은 기록 점들이 안정될 때까지 계속된다. 이 디자인은 어디에서나 쉽게 적용될 수 있다는 장점이 있으나, 한 시점에서 개입이 이루어지기 때문에 우연히 다른 외부적 사건이 동시에 개입되어 이런 변화가 발생했을 경우를 배제하기 힘들다는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 다수의 사례를 대상으로 디자인을 적용해 보는 방법이 있다.

2) ABAB 디자인

동일 대상에 대해 AB 디자인의 과정을 다시 한 번 반복해보는 것이다. 기초선(A) 개입(B) 개입중단(A) 재개입(B)이 되므로 AB 디자인의 약점을 보완할 수 있다. 이 디자인은 외부적 사건들에 의한 설명 가능성을 확인해 내는데 적절하게 사용할 수 있다. 하지만 이 디자인은 첫째 결과가 지속적인 효과가 있는 것인지 아니면 외부 요인에 의한 것인지 해석의 어려움이 있으며, 윤리적인 문제로 개입의 효과성이 잘 나타나고 있지만 조사연구의 목적 성취를 위해 개입을 중단하고 다시 개입을 재개하는 등 인위적인 통제를 가하는 것이 바람직한가의 문제를 안고 있다.

3) ABCD 디자인 

 하나의 기초선 자료에 대해서 복수의 가기 다른 개입방법들을 연속적으로 도입해 보는 것으로 B, C, D라는 각기 다른 개입들을 적용하여 비교하는 것으로 이전의 개입이 일정한 상태의 경향성을 보이면 다른 개입방법을 도입해보고 다시 안정된 경향성을 보이면 또다시 새로운 개입방법을 적용해 보는 것이다. 이 디자인은 각기 다른 사회복지 서비스들의 효과성을 측정하는데 실용적인 방법이 된다. 비교적 각각에 대한 기초선이 요구되지 않는 상태에서 가능하므로 매우 효율적이다 하지만 각각의 개입방법에 대한 독자적인 효과성의 인과관계를 보다 명확히 하지 못하는 단점이 있다.

4) 복수 기초선 디자인 

몇 개의 기본형 AB 디자인들로 구성된다 하나의 동일한 개입방법이 둘 이상의 표적행동들이나, 다른 사례들, 혹은 각기 다른 세팅들에 대해 반복적으로 적용된다. ABAB처럼 개입 도중에 기초선 확보를 위해 개입을 중단하고 나중에 다시 재개하는 등의 인위적 개입 조작으로 인한 비윤리성의 문제가 없다는 것이 가장 큰 장점이며 비용 면에서도 효율적이며 다양한 인구들이나 문제들에 대한 사회복지 서비스 개입방법의 일반화 가능성을 보여주는데 효과적으로 사용될 수 있다. 자료 분석 방법에는 시각적 분석, 통계적 분석, 실용적 분석 등이 있다.

앞에서 살펴본 바와 같이 실험디자인은 일종의 이상형으로 비실험적 한계를 극복하는 이상적 연구모형으로, 단일 사례연구모형은 이런 실험디자인의 모순을 극복할 수 있는 대안으로 적합하다. 하지만 인간을 대상으로 하는 조사 연구에는 어떤 디자인이 가장 이상적이고 합리적인가를 말할 수는 없다. 조사연구를 위한 연구 디자인의 선택은 디자인 자체의 우수성보다는 연구의 환경이나 성격 등에 따라 이루어지는 것이 바람직하다.

2. 실험설계

실험설계에서 가장 커다란 장점은 통제 요인을 엄격하게 하여 타당도를 높인 다는 데 있다. 이 통제요인으로는 외부 요인 통제와 내부 요인 통제로 나뉠 수 있다.

1) 외부요인 통제

①동일배합

통제집단과 실험집단을 동일하게 만들기 위한 방법으로, 주요 변수들을 미리 알아내어 실험집단과 통제집단에서 그것들의 분포가 똑같이 나타나도록 하는 것이다.

문제는 동일배합을 사용하려면 어떤 변수들이 외부적인 설명의 가능성이 있는지를 사전에 모두 파악해야 한다는 것이다. 이것들을 미리 알아내기는 쉽지 않으며, 설령 안다 해도 배합할 변수들의 수가 많아지면 그에 맞는 표본들을 찾아내는 것도 쉽지 않다.

②무작위

무작위로 통제집단과 실험집단을 나누는 방법이다. 난선화 방법이라고도 한다. 무작위로 나누는 것은 통계학적으로 두 집단의 동질적 가능성을 확실하게 높이는 방법이다. 동일배합 방법의 한계로서 통제할 변수들을 명확히 모르거나 혹은 그 수가 너무 많을 때는 무작위의 방법을 선택하는 수밖에 없다. 무작위의 방법을 사용할 경우에는, 표본의 절대적 크기가 크면 클수록 나누어지는 두 집단이 동질적이 될 가능성이 높아진다.

③ 통계학적 통제

일종의 사후통제 방법이다. 앞의 두 방법과는 달리 실험이 이루어지고 난 후에 통제를 시도한다. 동일배합이나 무작위를 시도하더라도 두 집단이 동질적이지 않을 때, 그 차이를 상쇄시키기 위해 사용된다.

상관관계 연구들에서도 종종 사용하는 통제방법으로서, 두 집단이 실험개입 변수 이외에 다른 변수들에서 차이를 나타내고 있을 때 이를 통계학저인 기법들을 활용하여 통제하는 것이다. 부분 상관분석이나 다변인 통계분석 등이 주로 이러한 용도에 활용되는 기법들이다.

2)내부요인의 통제

내부적으로 나타나는 다양한 사건들에 의해서 실험 개입의 효과가 흐려지는 것을 통제하는 것이다.

① 전후 시험 통제집단 디자인

내적 타당도를 저해하는 대부분의 요인을 제거할 수 있다. 실험개입에 들어가기 전 두 집단을 검사하는 전 시험 단계와 개입 종료 후에 행해지는 후시험이 있다

② 후시험 통제집단

두 집단을 동질적으로 만들고 두 집단을 엄격하게 통제하여 다른 모든 조건들이 동일하게 진행되도록 하고 실험집단에서 실험 개입이 있었다는 것만 이 통제집단과 다르도록 한다. 이 실험은 테스트나 도구의 사용이 실험 개입의 효과에 강하게 영향을 준다고 보는 경우 이를 배제하기 위해 사용되며 실험집단과 통제집단을 동질적으로 만들 방법들이 확보되는 것을 전제로 한다.

③ 솔로몬 디자인

전후 시험 통제집단 디자인과 후시험 통제집단 디자인을 결합하여 만든 것으로 전 시험의 영향과 관련한 효과들을 제거할 수 있으므로 내적 타당도와 외적 타당도를 높일 수 있는 가장 이상적인 실험의 한 형태이나 4개의 집단을 선별하고 통제하는 데 따르는 비용이 많이 들고, 운영이 복잡하다는 것이 단점이다.

④ 플라시보 통제집단

전형적인 실험 디자인이나 후시험 통제집단 디자인에 플라시보 효과를 측정할 수 있는 한 집단을 추가로 배치하는 것이다