초록 ▼

□ 연구개요
본 과제는 심리과학 분야의 재현 위기에 대응하기 위해, 과학적 방법론으로 간주되는 현재의 데이터 분석 과정 및 통계적 추론 절차의 문제점을 파악하고 개선점을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 가설의 도출과 검증 과정에서 탐색적 분석과 확인적 분석의 구분 없는 혼용 문제, 모델과 데이터의 적합도에 과도한 의존으로 인한 과적합 문제를 직면함으로써, 이를 해결하는 방법론을 모색한다. 본 연구 과제를 통해 단기적으로 제1종 오류 감소에 기여하고, 중장기적으로는 반복 검증률을 높여 심리학 분야의 재현 위기를 해결하는 데 중

□ 연구개요
본 과제는 심리과학 분야의 재현 위기에 대응하기 위해, 과학적 방법론으로 간주되는 현재의 데이터 분석 과정 및 통계적 추론 절차의 문제점을 파악하고 개선점을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 가설의 도출과 검증 과정에서 탐색적 분석과 확인적 분석의 구분 없는 혼용 문제, 모델과 데이터의 적합도에 과도한 의존으로 인한 과적합 문제를 직면함으로써, 이를 해결하는 방법론을 모색한다. 본 연구 과제를 통해 단기적으로 제1종 오류 감소에 기여하고, 중장기적으로는 반복 검증률을 높여 심리학 분야의 재현 위기를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

□ 연구 목표대비 연구결과
심리과학 분야에서 현재 사용되는 모델 추정, 선택 및 평가 방법에는 몇 가지 중요한 문제점이 있다. 무엇보다 여전히 적합도 지수에 지나치게 의존하고 있는데, 이는 과적합의 주요 원인이 되고 있다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 잘 맞지만, 새로운 데이터에 대해서는 일반화하는 데 실패하는 상황을 의미한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 구체적인 방안으로 교차 타당도 검증을 활용한 잠재변인 모델 선정을 제안하였다.
이를 위해 다양한 조건(표본의 크기, 효과 크기, 데이터의 비정규성 정도, 결측치 발생의 메커니즘과 처리 방법, 모델의 복잡도, 비선형성 정도 등) 하에서 데이터를 생성하고, 적합도 기반 모델 선정 결과와 과적합 정도의 관계를 모사 연구를 통해 분석하였다. 또한, 같은 조건에서 머신러닝 분야에서 일상적으로 사용되는 정규화(regularization) 및 교차 검증(cross-validation) 같은 예측 성능 기반의 모델 추정 및 평가 방법을 적용하여 과적합을 해소하는 모델을 선정하는 과정을 제시하였다.
머신러닝 알고리즘을 직접 도입하는 것이 가능하지만, 관찰할 수 없는 심리적 구성개념의 측정을 다루는 심리학 연구 모델의 특수성을 고려하여 적합한 알고리즘 개발이 필요함을 검증하였다. 즉, 심리 데이터는 불균형 데이터, 측정 오류, 결측치, 절단점, 크러드 요인과 같은 독특한 특성을 지니고 있으며, 이러한 특성들은 데이터 처리와 분석 방법에 중요한 영향을 미친다는 것을 검증하였다.
이러한 연구 결과들을 바탕으로 예측 성능뿐만 아니라 데이터의 비정규성 및 결측치에 강건한 심리 연구 모델을 선정할 수 있는 알고리즘 개발이 필요함을 보였다. 이러한 관점에서 모델 기반 도구 변수와 2단계 최소 제곱법(MIIV-2SLS)을 활용하여 차별 문항 판별 알고리즘을 개발하였고, 이를 통해 기준 문항 선정의 정확성 문제에 더 강건한 추정 방법을 개발하고, 이를 통해 보다 안정적으로 차별 문항을 판정할 수 있게 됨을 보였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 과제는 예측 성능 기반 모델 평가 알고리즘 도입의 필요성을 강조하면서도, 심리과학의 연구 주제가 예측 중심으로 전환할 필요는 없음을 명시하고, 인간의 행동, 태도, 정서를 설명하려는 연구 문제의 중요성을 강조하며, 연구 가설 모형화 및 평가시 주어진 데이터에 국한되지 않고 미래의 데이터에서도 타당한 설명이 재현될 수 있도록 모델 추정 및 평가 방법의 적용이 필요함을 널리 알린다. 본 과제의 결과를 활용하여 심리과학의 양적 연구 방법론 발전과 연구 주제 및 검증 방법의 다양화에 크게 기여할 것으로 기대된다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 8
• 3) 목표 달성 수준 ... 8
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 10
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 6. 자체점검표 ... 12
• 7. 참고문헌 ... 13
• 끝페이지 ... 27