과학으로서의 심리학

심리학 연구는 현대 심리학의 절대적인 기초를 제공한다. 그것은 심리의 과학을 이루는 빵과 버터이자 벽돌과 모르타르다. 심리학 연구는 심리학이 주관적인 견해와 입증되지 않은 관찰의 모음 차원에 머무르지 않도록 엄격하면서도 체계적인 방식으로 심리적인 문제를 연구할 수 있게 해 준다. 심리학 연구가 완전히 객관적일 수 있을까? 거의 아니라고 할 수 있다. 인간의 행동은 대단히 복잡한 데다 너무 많은 해 영향을 받기 때문에 결론을 100퍼센트 확신하기란 어렵다. 가장 잘 이루어진 연구라 해도 어느 정도 주관적인 판단에 의존할 수밖에 없다. 따라서 연구를 할 때에는 돌발 상황, 편견, 제한을 염두에 두면서 가능한 한 가장 엄격한 방법을 이용하려고 노력해야 한다. 저널에 연구 결과를 싣기 전, 품질 관리 차원에서 이 분야의 다른 전문가들이 각각의 연구 논문을 독립적으로, 그리고 익명으로 검토하는 동료 검토 제도를 이용하는 것도 바로 그런 이유 때문이다.

 

1. 사회과학과 자연과학에서 이용하는 방식의 차이

일반적으로 사회과학에서 이용되는 수학의 역할과 자연과학에서 이용되는 수학의 역할은 다르다. 특히 물리학 같은 자연과학에선 수학이 정해진 자연의 법칙을 확인하는 데 이용된다. 물체의 움직임을 설명해주는 수학 공식이 확인되면 그 공식은 그 물체의 움직임을 아주 정확히 예측하는 데 이용된다. 로켓 발사와 관련된 공식을 생각해보라. 따라서 자연과학의 수학은 예측용이자 결정용이다.

 

모든 물체의 움직임이 공식에 의해 예측될 수 있다. 그러나 양자역학, 하이젠베르크의 불확정성의 원리와 같은 현대 물리학은 이런 확실성을 부정한다. 비록 원자보다 작은 입자처럼 극히 작은 범위나 극히 큰 범위에만 해당되긴 하지만 말이다. 심리학의 경우, 연구 주제가 너무 복잡해서 수학 공식으로 인간의 모든 행동을 예측하는 것은 불가능하다. 언제쯤 그것이 가능해질 것인지에 대한 의견은 분분하지만 분명한 것은 현재까지 이루어지지 않았다는 점이다. 그렇다면 심리의 과학에서 수학의 역할은 어떤 의미를 가질까? 심리학에서 수학은 추정치를 나타낸다. 특정한 주장이 사실이거나 그렇지 않을 가능성을 추정하는 것이다. 따라서 어떤 집단이 보일 가능성이 큰 행동에 대해서는 할 말이 많지만 한 개인의 행동을 정확하게 예측할 수는 없다. 예를 들어 여자 대학생들에 비해 남자 대학생들 사이에서 맥주 소비가 늘어났다는 표본을 근거 삼아 일반적으로 남자 대학생들이 여자 대학생들보다 맥주를 더 많이 마신다고 예측할 수는 있어도 대학생 개개인에 대한 행동을 예측할 수는 없다.

 

2. 표본 선택이 중요한 이유

심리학적 연구는 적은 수의 표본 관찰을 통해 그보다 큰 전체 집단에 대한 결론을 내리려는 시도다. 남자 대학생 전체나 정신분열증 환자 전부를 연구할 수 없으므로 관심대상 집단 가운데에서 표본을 골라 연구한 다음 그 결과를 전체에 적용한다. 때문에 전체 집단을 대변하는 표본을 만드는 것이 중요하다. 표본이 전체 집단과 다를 가능성은 많다. 예를 들어 불법적인 행동을 연구하기 위해 유죄 판결을 받은 사람들 가운데 표본을 찾는다고 가정해보자. 표본을 선택하는 순간 그 표본은 체포된 사람들로만 이루어져 있기 때문에 체포되지 않은 사람들은 모두 배제하게 된다. 우울증이 있는 사람들을 연구하기 위해 정신과 환자들 가운데 표본을 고른다면 치료 방법을 찾는 사람들로만 구성되게 된다. 아무리 표본 선택을 잘한다 해도 모든 문제를 제거하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 전체 집단에 대한 적용도, 즉 연구의 일반화 가능성이 평가받을 수 있도록 연구원들은 표본에 대한 상세한 설명을 곁들여야 한다.

 

3. 통계의 의미와 작용

수백만 명의 심리학과 학생들은 통계라는 말만 들어도 이를 갈고 눈을 굴린다. 그러나 통계는 심리학 연구의 기본 요소다. 통계는 이를테면 지능, 공격성, 우울증의 심각성 등 두 개 이상의 변수 사이의 관계를 측정하는 수학적 기법이다. 통계는 이런 변수들이 어떤 관계를 가지는지를 보여준다. 또한 변수들의 관계가 얼마나 뚜렷하게 나타나는지와, 연구를 통해 발견된 관계가 통계적 실수, 즉 단순한 우연이 아니라 실제로 존재할 가능성을 보여주기도 한다. 가장 흔한 통계로는 평균, 중앙치, 최빈치 등 집중 경향을 측정하는 것과 t-검정, 변량 분석, 다변량 분산 분석과 같은 집단의 차이점을 측정하는 것 그리고 상관, 요인 분석, 회귀분석 등 공변성을 측정하는 것이 있다. 공변성 측정은 두 개 이상의 변수 가운데 하나가 변할 때 나머지가 변하는 정도를 측정한다. 예를 들어 키와 몸무게는 공변 하지만, 나이와 민족성은 공변 하지 않는다. 일반적으로 키가 큰 사람들은 키 작은 사람들에 비해 체중이 더 나가지만 나이가 든다고 해서 민족성을 더 많이 갖게 되는 것은 아니기 때문이다.