관찰이 가능한 관심대상의 모집단

 

 

 

그러한 척도치는 관심을 표명하고 있는 현상에 대한 모든 가능한 관찰들이 행해지고 그것들에 척도치기 정확하게 부여될 때 일어지는 값들의 편파된 표본을 대표한다.

 

확실히 편파된 표본에 근거한 진술은 관심을 표명하고 있는 것의 모집단에 일률적으로 적용될 수 있는 가능성을 전혀 가지지 못한다.

 

즉 그것은 기대되는 보편성을 가지지 못한다.

 

따라서 모수치의 추정——통계적 추리의 기법을 채택하거나 또는 한충 더 개략적이고 비공식적인 절차를 채택하거나 간에 ——은 관찰이 경험적 일반화로 이행되어 가는 과정을 통제하는 기본적인 수단이 된다.

 

이것을 통해 과학자는 관찰이 가능한 관심 대상의 모집단에서 기대되는 값의 범위를 추정하게 된다(또한 자신의 추정 근거를 내보이기도 함)물론 이 때 관찰되어진 표본(특정의 절차에 따라 표집된 것으로 일정한 크기를 가짐)은 실제로 모집단에서 기대되는 값의 범위를 대표하고 있어야 한다는 사실이 전제되어야 한다.

 

 

이렇게 함으로써 과학자는 관찰된 표본의 특성을 말해주는 경험적 요약치들이 아직까지도(그리고 어느 경우에나) 관찰되어 지지 않은 관심대상들의 모집단을 대표하는 경험적 일반화로 이행 가능한가를 추정하게 된다.

 

보편성 뿐만 아니라8) 바르토프스키 (Wartofsky)는 다음과 같이 얘기하고 있다.

 

“우리는 관찰된 예들의 수보다도 훨씬 더 많은 모든 가능한 예들에 대하여 항상 진실한 어떤 것을 말해 줄 수 있는 법칙을 추구한다” (1968 : 250).

 

 

진회경가기는 경인적 일하에 시는 요청된다.그래시 결과적으로 부전의 발본적 통계는 이 양자(者)가 극대 하됨으로써 구체화된다.따라서 과학자는 아직 관찰되지 않은 관심대상의 모집단에서 기대어지는 값의 범위를 좁히기 위해서(즉, 더욱 더 정화한 모수치의 추경을위해서) 특정의 단계 —— 즉, 특히 자신의 관찰가능한 표본 및 그 표본의 크기가 결정되어 지는 방식을 포함하는 단계를 밟게 된다.

때때로 단일 관찰이 일시적이나마 가장 유용한 모수치의 추정을 유도하는 것으로 받아들여 지기도 한다(예를 들어 지구상에서 자연적으로 발생하는 것들은 여전히 사회현상의 성격을 파악하기 위한 우리들의 유일한 관찰대상이 된다), 이와 같은 현상은 비싼 대가를 치루고 얻은 결론이거나 하나 이상의 관찰을 행할 때 부합되는 여타의 어려움을 안고 나타난 결과이다.

그러나 이러한 모든 경우에 있어서 모든 것은 단일 관찰의 대표성에 의존한다.

그리고 그러한 대표성에 관한 주장의 타당성은 그와 같은 관찰의 모집단에서 나타나는 실제적인 변이성에 의존한다.

그 이후에 계속적인 관찰이 가능해지고 또한 그것이 중요한 변이성을 내보인다면 단일 관찰은 더욱 더 정확한 경험적 일반화를 위하여 즉시 대치되어 진다.

이것이 바로 과학자들이 개별적 ‘사례연구들에 주의를 기울이고, 반복 시행을 주장하는 논리가 된다.

경험적일반화를 설명해 주고 또한 관련있는 여타의 경험적 일반화를 예견해보기 위해서 요청되는 이론의 타당성은 경험적 일반화의 정확성 여부에 의존하기 때문이다.

경험적 일반화어떠한 사상에 있어서나, 개별적 관찰들(그 수가 많거나 적거나 간에)은 앞에서 언급한 측정, 표본요약 및 모수치의 추정을 통해서 경험적만찰 ; 추징, IR, 수치이 추정 ; 경지 일반일반화로 이행되어진다.

프라이드웨이트(Braithwaite)는 그와 같은 반화를 “속성들 시이의 일반적인 관계를 나타내 주는 명제”라고 규정하면서 다음의 얘기를 덧붙이고 있다.

일반화는 동일 사물 또는 사상에 내재되어 있는 속성들의 공변성을 의미한다.

또한 일반화는 A라는 속성을 갖는 사물(사상)과 B라는 속성을 갖는 또 다른 사물(사상) 간의 공변성 및 두 사물(사상) 간의 관계(이를 R로 나타낼 수 있음)를 의미하기도 한다.

또한 그것은 더욱 복잡하기는 하지만 세 개 또는 네 개 이상의 사물들에 대해서도 마찬가지로 적용되어질 수 있다.

사물간의 관계는 그것들 속에 내재되어 있는 유사한 요인들 간의 관계를 나타내기도 하고, 유사성이 전혀 없는 두 개 이상의 사물 속에 내재되어 있는 요인간의 관계 또는 동일 사물 속에 내재되어 있는 요인간의 관계를 나타내기도 한다 (1960 : 9).

관찰들이 경험적 일반화로 이행되어 가는 기본적 논리 (브라이드웨이트는 이것을 “일반화의 예들로부터 경험적 일반화에로의 추론”이라고 말하고 있다(1960 : 257 n])를 보통 귀납법이라고 부른다(그림 2를 참고할 것).

브라이드 웨이트는 두 가지 형태의 ‘귀납적 원칙'을 다음과 같이 묘사하고 있다.

첫번째, 단순 열거 (simple enumeration)에 의한 귀납적 원칙이 있다.

이것에 따라서 귀납적 가설이 경험에 의해서 반박되지 아니 하고 n개 이상의 긍정적인 사례에 의해 입증되는 경우 그 가설은 잘 정립된 것으로 간주된다.두번째, 제거의 원칙 (principles of elimination)이다.

이에 따라서, 귀납적 가설이 경험에 의해서 반박되지 않았으나, 다른 대체 가설은 모두 거부되었다면 본 가설 (귀납적 가설)은 옳게 정립된 것으로 간주된다 (1960 : 260).

바르토프스키 (Wartofsky)는 이와 같은 열거적 귀납법’과 ‘제거적 귀납법’이외에 사회학자들에게 가장 친숙한 형태인 소위 '통계적 일반화’ (statistical generalization)를 추가시키고 있다.그는 다음과 같이주장한다.