Ⅱ. 연구 수행 과정에서의 윤리
3. 데이터 수집과 처리 및 해석
: 데이터를 생성하는 과정인 측정(measurements)과 관측(observations), 그리고 이를 토대로 만들게 되는 결론(conclusion)과 추론(inference)은 그 연구의 최종 결과물인 논문과 보고서의 핵심이 된다. 따라서 데이터의 진실성은 논문의 진실성의 근원이다.
1) 올바른 데이터의 선택(측정값의 선택)
: 올바른 데이터를 선택하면서 먼저 실험이나 조사에서 여러 개의 데이터 수치가 나왔을 때, 연구자가 그 일부분만을 주관적으로 취사선택하여 결과를 보고 나머지를 버리는 것은 옳지 않다. 그리고 두 번째, 실험 수치와 자료의 선택은 연구 계획 단계에서 정한 범위와 기준에 따라서 행하여야 한다. 비록 예상에서 어긋나더라도 기준에 합당한 자료는 결과에 포함되어야 한다.
2) 올바른 통계처리
: 수집된 데이터를 취합하여 올바르게 통계 처리를 하기 위해서는 먼저 데이터 처리의 오류는 비록 작은 것이라도 결과를 크게 왜곡시킬 수 있으며 통계처리가 포함된 연구에서는 연구 계획 단계에서부터 통계학자와 함께 연구 설계가 이루어져야 한다. 그리고 통계 심플의 크기도 중요한 고려 사항이다. 통계적 유의성은 샘플의 양이 많을수록 높아지지만, 동물이나 인간을 대상으로 한 실험이나 소중한 자료를 대상으로 하는 연구의 경우에는 연구의 목표와 자원의 효율성을 함께 고려하여 적정한 규모의 실험으로 디자인이 되어야 한다. 왜냐하면 그 실험에 대해 적절함을 IRB에서 확인하는데 그 기준에 맞지 않는다며 IRB 측에서 반려를 하기 때문이다. 그리고 올바른 통계처리 안에는 이상치 문제도 있다. 먼저 이상치란, 데이터 군에서 다른 수치들의 일반적인 흐름과 전혀 다른 수치의 어떠한 특정한 패턴도 따르지 않는 수치이다. 간단하게 말하면 엉뚱한 수치라고 할 수 있다. 그리고 이상치 문제란, 실험 또는 연구에서 측정하는 횟수를 늘려서 측정을 지속적인 반복을 통해 측정 오차 또는 실행의 오류인지 고유의 내적인 변동성에 기인하는 것인지를 판정하는 것이다. 만약 측정오차라면 이 수치들을 제외하고 분석을 진행하면 되는 것이고, 내적 변동성에 기인하는 것이라면 하여야 한다. 그리고 제일 중요한 것은, 논문에서는 이러한 성질에 대해서 기술을 반드시 해주어야 한다는 것이다.
3) 데이터 수집 과정에서 흔히 일어나는 오류의 바른 처리
: 데이터를 수집하는 과정에서 흔하게 일어나는 오류 중에 예를 들면, 선입견을 가지고 원하는 데이터의 수치만을 선택하는 실수, 당연히 아무런 문제가 없을 것이라고 생각하고 실험을 진행하는 실수, 데이터를 적절한 기간 보존하지 못하는 실수, 적절한 대조군 없이 데이터를 생산하는 실수, 발생한 현상을 제대로 보지 못하거나 발생하지 않은 현상을 보았다고 하는 실수 등이 있을 수 있다. 이 실수를 올바르게 처리하기 위해서는 먼저 당연히 아무런 문제가 없을 것이라고 생각하고 실험할 경우에는 연구에서 사용되는 기기 중에 사용할 때마다 정밀하게 보정하여 진행하는 것이다. 보정하는 것은 이미 정확한 값을 가진 표준 시약을 사용하여 그 수치를 맞추어 조작하는 것이다. 그리고 발생한 현상을 제대로 보지 못하거나 발생하지 않은 현상을 보았다고 하는 실수에 대해서는 실험적 편향으로 인하여 발생할 수 있으니, 실험적인 편향에 치우치지 않도록 해야 할 것이다. 그리고 데이터를 적절한 기간 보존하지 못하는 실수에 대해서는 데이터 자료가 소실되어 원본의 데이터를 제출하지 못할 수도 있다. 그러나 컴퓨터에 백업으로 남겨놓은 자료를 만들어 둘 수 있는 요즘은 이러한 이유로 면죄부를 받기는 힘들다. 그리고 적절한 대조군 없이 데이터를 생산하는 실수에 대해서는 연구자는 반드시 가능한 많은 변수에 대한 대조군을 설정하여 실험에 반영하여야 한다. 계속해서 대조군이 누락된 연구는 다른 사람에게 엉성한 연구로 비치기 때문에 실험자의 명성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라, 경우에 따라 조작의 의심을 받을 수도 있다.
4) 실험과정 중 쉽게 발생하는 오류 예방을 위한 조언
: 연구를 시행하다 보면 실험을 하던 중 쉽게 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류 발생을 예방하기 위해서는 다른 연구를 분석하고 비평 능력을 배양하고 자신의 연구도 같은 방식을 따라 객관적으로 평가할 수 있도록 하는 것이다. 그래야만, 자기기만이나 실험적 편향에 빠지지 않을 것이다. 그리고 컴퓨터 프로그램의 원리를 이해해야 제대로 된 분석이 이루어질 수 있을 것이다. 또한 실험의 디자인을 완벽하게 해야 하며 실험에 사용되는 실험 기기의 작동 원리를 완벽하게 숙지하고 정확히 작동되는지 주의를 기울여야 할 것이다. 그리고 연구 결과에 대한 시간적 압박은 연구 부정과 부실한 연구의 가장 큰 원인이 될 수 있으므로, 가능한 적은 스트레스를 받고 연구할 수 있도록 해야 한다.
- 참고문헌 : 황은성, 송성수 외 3명(2011), 교육과학기술부, 한국연구재단, 연구윤리의 이해와 실천
