교란변수 (Confounding Variable)에 대해 설명하고, 이를 어떻게 통제할 수 있는지 정리해보겠습니다.
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교란변수 (Confounding Variable)
“숨겨진 변수 때문에 연구 결과가 왜곡될 수 있다”
| 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 혼란스럽게 만들어 인과 관계를 왜곡하는 제3의 변수. |
교란 변수(Confounding Variable)는 연구에서 독립 변수(원인)와 종속 변수(결과) 간의 관계를 왜곡시키는 숨겨진 변수입니다. 즉, 연구자가 분석하려는 변수 외에 결과에 영향을 미치는 제3의 변수를 의미합니다. 쉽게 말해 연구자가 예상하지 못했던 제3의 변수가 연구 결과에 영향을 미쳐 잘못된 결론을 내릴 위험이 있는 거죠.
예시
예시를 찬찬히 설명해보도록 하겠습니다.
예시 1: 커피를 많이 마시면 심장병에 걸릴까?
✔ 연구에서 “커피를 많이 마시는 사람은 심장병 발생률이 높다”는 결과가 나왔다고 가정해보겠습니다.
✔ 그럼, “커피가 심장병의 원인일까?”라고 생각할 수도 있겠죠?
✔ 하지만 사실 “흡연”이라는 숨겨진 변수가 있을 수 있습니다. 왜냐면
✅ 커피를 자주 마시는 사람들은 담배를 피우는 경향이 더 크고
✅ 흡연은 심장병의 주요 원인으로 작용하기 때문에
✅ 즉, 커피 때문이 아니라 흡연 때문에 심장병 발생률이 높은 것일 수도 있기 때문이죠
➡ 여기서 ‘흡연’이 교란 변수(confounding variable)로 작용합니다.
예시 2: 아이스크림 판매량과 익사 사고의 관계?
✔ 연구 결과로 “아이스크림 판매량이 많아질수록 익사 사고도 증가“했다고 해봅시다
✔ 그러면 “아이스크림을 먹으면 익사 위험이 높아진다”고 결론 내릴 수 있을까요?
✔ 당연히 말도 안되겠죠. 아이스크림이 문제가 아니라 아이스크림을 많이 먹는 계절이 여름이기 때문입니다.
✅ 날씨가 더워지면 아이스크림 판매량이 증가
✅ 동시에 더운 날씨 때문에 사람들이 물놀이를 많이 해서 익사 사고도 증가
✅ 여름(더운 날씨)이 숨겨진 변수
➡ 즉, 아이스크림 때문이 아니라 ‘여름’이라는 숨겨진 변수 때문에 관계가 있는 것처럼 보인 것입니다.
➡ 여기서 ‘여름’이 교란변수(confounding variable)라고 할 수 있습니다.
| 커피 소비와 심장병 발생률을 연구할 때, 흡연이 교란 변수로 작용할 수 있음 (흡연자는 커피를 더 많이 마시는 경향이 있으며, 흡연 자체가 심장병 발생률을 높일 수 있음). |
| 운동량과 체중 감소의 관계를 연구할 때, 식이 습관이 교란 변수로 작용할 수 있음. |
| 소득 수준과 건강 상태를 연구할 때, 의료 접근성이 교란 변수로 작용할 수 있음. |
교란 변수의 특징
교란 변수는 연구 결과에 영향을 주기 때문에 연구 설계 및 분석 과정에서 이를 인식하고 조정하는 것이 중요합니다.
| 1. 독립 변수와 종속 변수 모두와 관련 |
| 교란 변수는 독립 변수와 연관되며, 동시에 종속 변수에도 영향을 미침. |
| 2. 인과 관계를 왜곡 |
| 교란 변수가 존재하면 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 과대평가하거나 과소평가할 수 있음. |
| 3. 숨겨진 변수일 수 있음 |
| 연구자가 사전에 고려하지 않으면 결과 해석이 왜곡될 가능성이 있음. |
교란 변수를 줄이는 방법
연구 과정에서 교란 변수를 줄이는 방법은 연구 설계 단계와 연구 분석 단계에서 나누어 수행할 수 있습니다.
1. 연구 설계 단계에서 조정
(1) 무작위 배정 (Randomization)
참가자를 랜덤으로 배정해 교란변수 영향을 최소화
무작위 대조시험(RCT)을 통해 연구 대상자를 무작위로 배정하여 교란 변수가 실험군과 대조군에 균등하게 분포하도록 합니다.
✔ 무작위 대조 시험(RCT) 활용
✔ 실험 참가자를 무작위로 배정하여 교란 변수의 영향을 최소화
✔ 예: 신약 효과를 연구할 때, 환자를 랜덤으로 실험군과 대조군에 배치
예시 : ” 새로운 혈압약이 효과가 있는지 연구하고 싶다”고 해봅시다.
그럼 실험군과 대조군을 랜덤으로 배정할 수 있습니다.
- 실험군: 신약을 먹는 그룹
- 대조군: 기존 치료 또는 위약(Placebo, 가짜 약) 그룹
환자를 랜덤으로 배정 → 나이, 체중, 생활습관 등 교란 변수가 자동으로 비슷해짐
✅ 무작위 배정 덕분에 연구자가 특정 변수(예: 건강 상태)에 따라 실험군과 대조군을 다르게 배정하는 오류를 막을 수 있음!
(2) 짝짓기 (Matching)
“교란 변수를 비슷하게 맞춰서 비교하는 방법”
사례-대조 연구에서 연령, 성별 등 중요한 교란 변수를 동일하게 맞춰 비교하는 방법입니다
✔ 연구 대상자(환자 vs. 대조군)를 선택할 때, 교란 변수가 동일한 사람끼리 짝을 지어 비교하는 방법으로
✔ 즉, 교란 변수가 실험군과 대조군에서 동일하게 유지되도록 맞춰줄 수 있습니다.
✔ 이렇게 하면 연구 결과가 교란 변수의 영향을 받지 않도록 통제 가능합니다.
예시 : “흡연이 심장병에 미치는 영향을 연구하고 싶다“고 해봅시다
- 하지만 나이가 심장병의 주요 위험요인(교란 변수)일 수 있습니다.
- 따라서 흡연군과 비흡연군에서 같은 나이대(예: 50대)끼리 짝을 맞춰 비교하면?
- 나이 차이로 인한 영향이 사라지고, 오직 흡연의 영향만 분석 가능!
✅ 짝짓기 방법 덕분에 “흡연 자체가 심장병을 유발하는지” 더 정확히 연구 가능합니다.
(3) 제한 (Restriction)
“교란 변수를 가진 사람은 아예 연구에서 제외하는 방법”
연구 대상 선정 시 특정 교란 변수를 가진 대상자를 제외하여 연구의 순수성을 유지합니다.
✔ 연구를 할 때 교란 변수가 될 가능성이 있는 특정한 사람들을 아예 제외합니다.
✔ 즉, 연구 대상자 자체를 제한(restrict)해서 교란 변수의 영향을 없애는 방법입니다.
예시 : 마찬가지로 “흡연이 심장병에 미치는 영향을 연구하고 싶다”고 해봅시다.
- 하지만 나이가 많을수록 심장병 위험이 높아져서 연구에 영향을 줄 수 있습니다.
- 그래서 아예 연구 참가자를 30~50세 사이로 제한하면?
- 나이(교란 변수)의 영향을 받지 않고 흡연과 심장병의 관계를 분석 가능합니다.
✅ 제한을 하면 교란 변수 자체가 사라지기 때문에 연구가 더 단순해집니다.
2. 연구 분석 단계에서 조정
(1) 다변량 회귀 분석 (Multivariable Regression)
“통계 기법을 이용해 여러 변수의 영향을 동시에 고려하는 방법”
교란 변수를 보정하기 위해 다중 회귀 분석을 사용하여 주요 변수를 통제하는 방법입니다.
✔ 연구 결과에 영향을 미칠 수 있는 여러 개의 변수를 통계적으로 조정하는 방법
✔ 특정 변수(예: 흡연)가 연구 결과(예: 심장병)에 미치는 영향을 분석할 때,
✔ 다른 변수(예: 나이, 성별, 체중 등)의 영향을 통제하면서 분석 가능합니다
예시 : “흡연이 심장병에 미치는 영향을 연구하고 싶다“고 하면
- 하지만 나이, 체중, 운동 습관 등도 심장병에 영향을 줄 수 있음
- 이때 다변량 회귀 분석을 사용하면 흡연의 영향만 따로 분석 가능합니다
✅ 즉, 여러 변수를 동시에 고려하여 연구 결과를 더 정확하게 분석할 수 있습니다
회귀 분석은 추후 포스트를 통해 따로 자세히 다루겠습니다.
(2) 층화 분석 (Stratification)
“연구 대상자를 비슷한 그룹(층)으로 나누어 비교하는 방법”
교란 변수를 기준으로 데이터를 여러 그룹으로 나누어 각각 분석합니다
✔ 연구 대상자들을 비슷한 특성을 가진 그룹(층, Strata)으로 나눈 후 분석
✔ 이렇게 하면 교란 변수가 모든 그룹에서 동일하게 유지되므로 연구 결과가 더 정확해집니다.
예시 ” “흡연이 심장병에 미치는 영향을 연구하고 싶다”
- 하지만 나이가 심장병의 중요한 위험 요인(교란 변수)이 될 수 있다
- 그래서 연구 대상자를 나이대별(예: 40대, 50대, 60대)로 층을 나눠서 분석허면?
- 각 연령대에서 흡연자 vs. 비흡연자의 심장병 발생률을 따로 비교할 수 있다
✅ 즉, “교란 변수를 층으로 나누어 따로 비교하면 더 정확한 연구가 가능해집니다.”
(3) 도구 변수 분석 (Instrumental Variable Analysis)
“교란 변수의 영향을 제거하기 위해 제3의 변수를 이용하는 방법”
교란 변수의 영향을 제거하기 위해 외부 요인을 사용하여 분석하는 방법입니다.
✔ 연구에서 A(원인)가 B(결과)에 미치는 영향을 분석할 때, 숨겨진 교란 변수 C의 영향을 제거하는 방법
✔ 이때, A와 관련 있지만 B에 직접 영향을 미치지 않는 제3의 변수(Z)를 활용합니다.
예시 : “흡연이 폐암에 미치는 영향을 연구하고 싶다”
- 하지만 소득 수준이 교란 변수가 될 수 있음
- (소득이 높으면 의료 서비스 이용이 많아 폐암 진단율이 높아질 가능성 있음)
- 따라서 소득과 관계없는 ‘담배 가격’을 도구 변수로 사용
- 담배 가격은 흡연율(A)에는 영향을 주지만, 폐암 발생(B)에는 직접 영향을 주지 않음
- 따라서 ‘담배 가격’이라는 제3의 변수를 활용해 흡연과 폐암의 관계를 더 정확하게 분석 가능!
✅ 즉, 숨겨진 교란변수의 영향을 제거하기 위해 제3의 변수를 이용하는 방법입니다. 좀 고급 통계 기법에 속합니다.
교란변수 vs. 혼란변수 vs. 매개변수
| 구분 | 교란변수 (Confounding Variable) | 혼란 변수 (Bias) | 매개 변수 (Mediating Variable) |
| 정의 | 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 왜곡하는 제3의 변수. | 연구 과정에서 체계적인 오류를 유발하는 요소. | 독립 변수와 종속 변수 사이의 중간 단계에서 작용하는 변수. |
| 예시 | 흡연이 커피 소비와 심장병 발생 간의 관계를 왜곡하는 경우. | 응답자가 설문조사에서 실제보다 건강 상태를 과장하는 경우. | 운동이 체중 감소에 미치는 영향을 연구할 때, 대사율이 매개 변수로 작용. |
정리
교란변수는 연구 결과를 왜곡할 수 있는 중요한 요소로, 연구 설계와 분석 과정에서 적절히 조정해야 합니다. 무작위 배정, 짝짓기, 다변량 분석 등의 방법을 활용하면 교란 변수를 효과적으로 조정할 수 있습니다. 연구자는 연구 결과의 신뢰성을 높이기 위해 교란 변수를 철저히 고려해야 합니다.
Resource
- Comparison of mediator and confounder in causality By CMG Lee – Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=90569350
