인간의 뇌는 우리의 인식, 생각 및 행동을 형성하는 복잡하고 매혹적인 기관입니다
연구자들은 뇌의 내부 작용을 이해하려고 노력하면서 이론을 테스트하기 위해 종종 실험에 의존합니다
하지만 실험은 편향의 영향을 받지 않으며 가장 일반적인 유형의 편향 중 하나는
관측자 기대 효과(Observer-expectancy effect) 라고도 불리는 실험자 또는 기대 편향(Experimenter's or Expectation bias) 입니다
이번 게시물에서는 실험자 편향의 개념, 연구에 미치는 영향 및 그 영향을 완화하기 위한 전략을 살펴보겠습니다.
관찰자 편향(observer bias)이라고도 하는 관측자 기대 효과는 연구자가 자신의 기대에 따라 무의식적으로 실험 결과에 영향을 미칠 때 발생하는 일종의 인지 편향입니다
이러한 편향은 실험 설계, 참가자 선택 또는 데이터 해석과 같은 다양한 방식으로 발생할 수 있습니다
예를 들어, 실험자가 특정 결과를 기대하는 경우 자신도 모르게 참여자에게 자신의 행동에 영향을 미치는 미묘한 신호를 주거나 자신의 기대를 뒷받침하는 방식으로 데이터를 해석할 수 있습니다.
관찰자 편향은 연구의 타당성과 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다
연구자가 자신의 편향을 인식하지 못하면 부정확한 결론을 내리거나 중요한 결과를 놓칠 수 있습니다
이는 자원 낭비, 잘못된 정책, 심지어 개인이나 사회에 해를 끼칠 수 있습니다
예를 들어, Rosenthal과 Jacobson의 고전적인 연구(1968)에서 교사들은 성적이 좋았으면 하고 기대하는 특정 학생들에게 "꽃피울 학생(bloomers)"이라고 불렀습니다
그 결과 이 학생들은 실제 능력 차이는 없었음에도 불구하고 동료들에 비해 실제로 상당한 향상을 보였습니다
이 연구는 기대의 힘과 실험자 편향의 잠재적 영향을 강조합니다.
다행스럽게도 연구자가 실험자의 편견의 영향을 최소화하기 위해 사용할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다
가장 효과적인 전략 중 하나는 실험자도 참가자도 자신이 어떤 상태에 있는지 알지 못하는 이중 블라인드 설계를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 양측의 기대 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다
또 다른 전략은 자기 보고 측정을 보완하기 위해 생리학적 데이터와 같은 객관적인 측정을 사용하는 것입니다
이는 연구에서 흔히 볼 수 있는 또 다른 유형의 편향인 사회적 바람직성 편향의 영향을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다
또한 연구자는 다양한 다른 전략을 사용하여 연구의 엄격함과 투명성을 높일 수 있습니다
예를 들어, 그들은 가설과 방법을 사전 등록하고, 통제 그룹을 사용하고, 적절한 표본 크기를 보장하기 위해 검정력 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 잠재적 혼란 변수 또는 이상값을 포함하여 데이터 분석 계획에 대해 투명할 수 있습니다.
관찰자 편향은 널리 퍼져 있으며 종종 미묘한 형태의 편향으로 심리학 및 신경과학 연구에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다
기대의 힘과 실험자의 편견을 완화하기 위한 전략을 이해함으로써 연구원은 연구의 타당성과 신뢰성을 향상시키고 궁극적으로 인간의 두뇌와 행동에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다
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