Ⅱ과목 조사관리와 자료처리_4장 측정의 타당성과 신뢰성_04.측정오차의 의미_➊측정 오차의 개념

➊측정 오차의 개념
연구에서 측정 오류는 측정되는 변수나 현상의 실제 값과 측정 과정을 통해 얻은 값 사이의 불일치 또는 부정확성을 의미합니다. 이는 측정값이 실제 특성이나 관심 속성을 완벽하게 반영하지 않음을 나타냅니다. 측정 오류는 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 측정 오류에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
①체계적 오류	이 유형의 오류는 동일한 방향으로 일관되게 발생하며 연구의 모든 측정에 영향을 미칩니다. 체계적 오류는 종종 측정 프로세스의 결함이나 편향으로 인해 발생합니다. 체계적인 오류의 예로는 기기 교정 문제, 연구자 편견, 결함이 있는 데이터 수집 방법 등이 있습니다. 이러한 오류는 실제 값에 대한 지속적인 과대평가 또는 과소평가로 이어질 수 있습니다.
②무작위 오류 (비체계적오류)	"노이즈"라고도 알려진 무작위 오류는 우연으로 인해 측정에서 발생하는 예측할 수 없는 변동입니다. 이는 한 번의 시험에서 다음 시험까지 측정 결과의 변동으로 이어질 수 있습니다. 무작위 오류는 일반적으로 환경 조건, 인간의 가변성 또는 측정 장비의 작은 부정확성과 같은 통제할 수 없는 요인의 결과입니다. 여러 번 측정하고 평균을 계산하거나 통계적 방법을 사용하면 무작위 오류의 영향을 줄일 수 있습니다.
측정 오류는 연구 데이터의 품질에 영향을 미칠 수 있으며 부정확하거나 부정확한 결론으로 ​​이어질 수 있습니다. 연구자들은 연구 결과의 신뢰성과 타당성을 높이기 위해 측정 오류를 최소화하고 설명하기 위해 노력합니다. 측정 오류를 해결하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
	①교정: 정확한 판독값을 제공하기 위해 측정 장비가 올바르게 교정되었는지 확인합니다.
	②표준화: 데이터 수집 및 측정에 표준화된 절차를 사용하여 변동을 줄입니다.
	③다중 측정: 다중 측정을 수행하고 평균을 계산하여 무작위 오류의 영향을 줄입니다.
	④눈가림: 데이터 수집에서 연구자의 편견을 줄이기 위해 실험에서 눈가림 기술을 구현합니다.
	⑤파일럿 테스트: 데이터 수집 도구 및 절차와 관련된 잠재적인 문제를 식별하고 수정하기 위한 파일럿 연구를 수행합니다.
	⑥복제: 결과의 일관성을 평가하고 시스템 오류를 식별하기 위해 실험을 복제합니다.
측정 오류는 결코 완전히 제거될 수 없지만, 연구자들은 수집된 데이터를 기반으로 보다 타당하고 신뢰할 수 있는 추론을 만들기 위해 오류의 영향을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 연구자는 연구 보고서에서 오류의 잠재적 원인과 이를 설명하거나 완화하려는 노력에 대해 항상 투명해야 합니다.