현장의 문제를 해결하기 위해 고민하는 연구자들을 위한 메타분석 안내서

통계적인 전문성이 부족한 독자들도 편히 읽을 수 있도록 간결하게 기술

종속변인, 독립변인, 매개변인 간의 구조적 관계 파악을 위한 메타분석을 중점적으로 소개


최근 10여 년 동안 국내 학술지에 발표된 논문 중 메타분석을 이용하거나 연구
한 논문의 수는 수천 편에 이르는 것으로 조사되고 있다. 메타분석은 연구에 대한
연구로 불리고 있으며 관련된 분야에 대한 연구가 풍부할수록 그 연구물의 결과
에 대한 일반화와 특성화에 대한 연구를 진행할 수 있다는 측면에서 매우 유용한
통계적 분석방법이다. 메타분석은 근본적으로 동질적인 개별연구에서 보고되고
있는 효과크기를 이용하여 전체적인 효과크기를 추정하고 통계적 유의성을 검정
하는 방법으로 누적된 연구결과와 표본의 수가 증가할수록 표본오차가 작아지기
때문에 좀 더 정밀하게 효과크기를 추정할 수 있도록 도와준다. 하지만 동질적인
개별연구를 수집하고 분류하는 일은 쉬운 일이 아니며 이 과정을 주의 깊게 하지
못할 경우 많은 혼란을 초래할 수도 있다.

현실의 문제를 해결하기 위한 프로그램을 발굴, 보완, 개발하고 보급하기 위해
서는 연구대상의 특정한 문제의 본질이 무엇이고, 그 문제에 영향을 미치는 변인
은 무엇이며, 그 중 변화시킬 수 있는 변인과 변화시킬 수 없는 변인은 무엇인지
파악한 다음, 그러한 정보를 바탕으로 기존 프로그램에 대한 실태 파악과 개선,
보완, 개발 등의 작업을 진행하여야 한다고 본다.

현실의 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로 특정 프로그램을 개발 및 제시
하고 그 프로그램이 연구대상의 특정 문제를 개선시킨다는 연구결과를 발표하는
방식이 전통적으로 채택되어 온 방법이지만, 현대에 이르러서는 수요자의 요구와
환경, 상황 등을 고려하여 수요자에 맞는 맞춤형 프로그램을 개발하여 보급하는
추세이다.

메타분석이 현실의 문제 해결을 위한 프로그램을 개발하여 보급하는 분야에 매
우 유용한 방법이라고 필자는 확신한다. 기존의 문제 해결을 위한 다양한 프로그
램의 종류와 효과크기를 분석하고 비교하는 것은 물론, 종속변인과 그 변인에 영
향을 미치는 변인(독립변인, 매개변인, 조절변인)들 간의 구조적 관계를 토대로 새
로운 형태의 융합적인 고객맞춤형 프로그램을 개발하고 제시하는 것이 메타분석
을 통하여 가능하다고 본다. 프로그램의 효과 비교를 위해서는 Cohen과 Hedges
등이 제시한 표준화 평균 차를 이용한 메타분석이 필요하며, 종속변인에 영향을
미치는 변인들의 구조적 관계를 파악하고 종속변인에 미치는 영향의 크기를 파악
하기 위해서는 효과크기로 상관계수를 이용한 메타분석이 필요하다.

국내 프로그램 효과 검증을 위한 메타분석 연구를 살펴보면 Cohen이 제시한 표
준화 평균 차를 사용하는 상황에 있어서 다양한 버전이 존재하고 있는 것을 확인
할 수 있다. 이 책은 실험집단과 통제집단을 설정하여 중재 전과 중재 후에 효과
변인을 측정한 연구 설계에서 통계적으로 권장되는 분석방법으로 메타분석을 실
시하는 방법을 설명하고 있으며, 필자가 제시한 방법으로 진행하지 않을 경우 효
과크기가 얼마나 과대 추정되는지를 최근의 연구를 기반으로 설명하고, 그에 대한
대안을 제시하고 있다.

효과변인에 영향을 미치는 변인에 대한 메타분석 연구를 살펴보면 상관관계에
대한 메타분석이 대부분을 차지하고 있는 실정이다. 하지만 종속변인에 영향을 미
치는 변인들의 구조적 관계를 파악하여야만 그러한 변인들이 종속변인에 영향을
미치는 직접효과 및 간접효과를 알 수 있다. 최근 Cheung, Jak 등에 의해서 연구
되어 발표되고 있는 메타분석적 구조방정식모형은 이러한 목적에 부합하는 방법
이다.

이 책은 프로그램 효과검정을 위한 메타분석과 종속변인에 영향을 미치는 변인
의 구조적 관계 파악을 위한 메타분석적 경로분석을 중점적으로 다루고 있다. 이
책은 현실의 문제를 해결하기 위하여 뜨거운 가슴과 냉철한 이성으로 노심초사하
고 있는 수많은 연구자들이 좀 더 효과적이고 근거에 기반을 둔 방법으로 프로그
램을 개발하고, 효과를 검증하여, 보급하기를 바라는 희망으로 집필하였다. 때문
에 메타분석의 이론적인 방법을 연구하는 분들을 위한 책이라기보다는 현장의 문
제 해결을 고민하는 현장 전문가들을 위한 메타분석 소개 책자이다. 책의 내용은
통계적인 전문성이 부족한 독자들도 편히 읽을 수 있도록 간결하게 기술하도록
노력하였다. 메타분석 초보자의 경우 제목에 “*” 표로 표시한 부분은 이해하지 않
아도 메타분석연구를 진행하는 것에는 불편함이 없을 것으로 생각한다.

1장 프로그램 효과의 유의성 검정을 위한 메타분석

01 메타분석의 정의 및 구성 요건
1.1 메타분석의 정의
1.2 메타분석의 정의를 위한 구성 요건
02 효과크기에 대한 통계적 추론
2.1 효과변수에 대한 가정
2.2 개별연구의 효과크기
2.3 효과크기에 대한 통계적 추론
1) 메타분석을 통한 효과크기의 추정 값 - 평균효과크기
2) 효과크기에 대한 신뢰구간
3) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정
03 효과크기 모형: 고정효과모형과 확률효과모형
3.1 고정효과모형
3.2 확률효과모형
3.3 평균효과크기
1) 효과크기에 대한 신뢰구간
2) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정
04 개별연구의 효과크기 이질성 검정
4.1 이질성의 원인과 이질성 검정
4.2 부분집단 분석
4.3 공변인을 이용한 메타회귀분석
05 메타분석 패키지를 이용한 예제 데이터 분석
5.1 예제 데이터: 비만관리 프로그램의 효과 비교
5.2 Excel에 데이터 입력하기
5.3 R-언어로 데이터 불러들이기
5.4 R-언어 메타분석 패키지로 메타분석하기
1) 프로그램 효과에 대한 유의성 검정
2) 부분집단 분석
3) 메타회귀 분석
06 출판편의

2장프로그램 효과 검증을 위한 연구 설계

01 프로그램 효과 검증을 위한 연구 설계
02 개별연구에서의 효과크기 추정 방법
03 국내 메타분석 연구에서의 효과크기 계산법 비교

3장 다양한 종류의 효과크기 관계

01 효과크기의 종류
1.1 상관계수
1.2 상대위험도와 오즈비
02 효과크기 간의 관계*
2.1 표준화 평균차이와 상관계수의 관계
1) 표준화 평균차이(?)를 상관계수(?)로 변환하기
2) 상관계수(?)를 표준화 평균차이(?)로 변환하기
2.2 표준화 평균차이와 오즈비의 관계
1) 표준화 평균차이(?)를 오즈비(?? )로 변환하기
2) 오즈비(?? )를 표준화 평균차이(?)로 변환하기

4장 변수 간의 구조적 관계 분석을 위한 메타분석

01 두 변수 간의 상관계수의 유의성 검정을 위한 메타분석
1.1 예제 데이터: 직장인의 업무성과 관련 변수 간의 상관관계
1.2 meta 패키지로 상관계수에 대한 메타분석하기
02 메타분석적 구조방정식모형: MASEM
2.1 경로모형의 기본 개념
2.2 중심화 변수에 대한 경로모형*
2.3 표준화 변수에 대한 경로모형*
2.4 구조방정식모형*
03 metaSEM 패키지로 메타분석적 경로분석하기
3.1 R-언어로 데이터 불러들이기
3.2 1단계: 상관행렬 추정 단계
1) 상관행렬에 대한 정보 설정하기
2) 메타분석을 위한 상관행렬 작성하기
3) 메타분석으로 상관행렬 추정하기
3.3 2단계: 경로분석 단계
1) 경로계수 행렬 A 설정하기
2) 상관행렬 S 설정하기
3) 경로모형 분석하기
4) 간접효과의 유의성 검정
5) 연습문제: 완전매개모형
3.4 부분집단 분석
1) 부분집단 분석을 위한 상관행렬 구하기
2) 부분집단 분석하기
3) 연습문제: 부분집단 분석
3.5 메타분석적 구조방정식모형 분석
1) 예제 데이터: 3-요인 구조방정식모형
2) 상관행렬 추정하기
3) 메타분석적 구조방정식모형 분석하기

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