헷갈리는 비교
간호연구 논문에서 ‘관련 변수를 더 넣어 보정하면 결과가 더 공정해지겠지’라고 생각할 수 있어요. 그런데 어떤 변수는 보정하거나 그 값으로 대상을 제한하면 오히려 연관을 만들어 낼 수 있어요. 충돌변수, collider를 읽을 때는 변수의 수보다 인과 화살표가 어느 쪽을 향하는지 봐야 해요.
공통 원인인지, 공통 결과인지 나누어요
교란변수 · 두 변수에 영향을 주는 쪽
노출과 결과에 영향을 주는 공통 원인은 두 변수의 관계를 왜곡할 수 있어요. 기존에 배운 교란에서는 이 원인이 결과 비교에 어떻게 섞였는지를 물어요.
충돌변수 · 두 변수의 영향을 받는 쪽
충돌변수는 두 원인의 화살표가 만나는 공통 결과예요. 그 결과에 조건을 걸면 원인들 사이에 비인과적 연관이 열릴 수 있어요. 공통 원인을 보정하는 설명을 여기에 그대로 옮기지는 않아요.
가상 스터디의 참여 조건을 따라가요
다음은 실제 학생 자료가 아니라 저자의 사고 예시예요. 전체 학생에서 ‘도서관 가까이 거주함’과 ‘시간표에 빈 시간이 많음’은 서로 관련이 없다고 가정해요. 두 조건 중 하나를 충족하면 스터디에 참여할 수 있다고 단순화해요. 거주지와 빈 시간은 참여 여부에 영향을 주지만 서로가 서로의 원인은 아니라는 가정이에요.
참여자만 보면 멀리 사는 학생은 빈 시간이 많다는 조건을 충족해야 들어와요. 가까이 사는 학생은 그렇지 않아도 들어올 수 있어요. 이렇게 고르면 참여 집단 안에서는 거주지와 빈 시간이 연결돼 보일 수 있어요. 원래 전체의 관계가 아니라 공통 결과인 ‘참여’로 제한하면서 생긴 관계예요.
BMJ의 방법론 설명과 Oxford의 인과 추론 교육은 공통 결과에 대한 조건화가 선택 편향을 만들 수 있다고 구별해요. 자료에서 두 변수가 관련됐다는 사실만으로 충돌변수를 자동 판별할 수 있다는 뜻은 아니에요. 가상 예시의 인과 방향과 선택 규칙도 설명을 위해 저자가 정한 조건이지 실제 학생 조사 결과가 아니에요.
보정 목록을 보기 전에 물어볼 것
- 이 변수는 노출·결과보다 앞선 공통 원인인가요, 영향을 받은 공통 결과인가요?
- 연구 대상 선정이나 분석 제한이 그 결과에 조건을 걸었나요?
- 원문의 인과 가정과 분석 목적은 무엇인가요?
보정을 전부 하지 말자는 결론은 아니에요. 무엇을 추정하는지와 구조에 따라 필요한 선택은 달라져요. 이번에는 두 카드의 화살표 방향을 구별해 봐요. 학생이 실제 분석의 변수 목록을 임의로 바꾸거나 편향의 크기를 계산하라는 안내는 아니에요.
참고 자료 · 확인일 2026.10.05: BMJ Publishing Group · Selection bias due to conditioning on a collider · University of Oxford · Chapter 16 Causal biases | Causal Inference