가설의 기능과 종류

가설은 둘 또는 이상의 변수 간의 관계를 예측하는 잠정적인 진술이라고 할 수 있다. 이를 통해 연구의 방향 설정과 어떻게 연구를 할 것인지 구체적인 계획을 세울 수 있다.  가설의 특징에 대해 살펴보면, 가설의 주된 목적은 문제를 해결하기 위함이라는 것이다. 이미 이론적으로 증명된 것이나 누구나 알고 있는 사실은 가설이라고 할 수 없다는 것을 의미한다. 또한 가설은 변수가 2개 이상으로 구성될 경우에는 변수들 간 관계를 나타내고 있어야 한다. 예를 들어 똑똑한 사람이라는 카테고리로 가설을 설정할 경우 아인슈타인, 뉴튼은 관계 설정이 가능하나 아인슈타인과 개는 관계 설정이 어렵다는 것이다. 또한 가설은 경험적으로 검증하기 위해 변수의 조작적 정의가 필요하다는 특징이 있다. 다시 말해 과학적으로, 실증적으로 증명할 수 있어야 한다는 것이다. 측정할 수 있어야 하고 수치화할 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 이렇게 설정된 가설은 사회 현상들의 잠재적 의미를 밝히고 일반화할 수 있는 규칙과 질서를 도출할 수 있는 계기를 부여한다. 이처럼 가설이 명확하게 설정될수록 연구과정의 결과에 중요한 영향을 미친다는 점에서 가설은 구체적이고 명료할수록 좋다. 사회복지조사의 목적이 사회현상을 과학적 방법을 통해 규명하고 일반적인 규칙 및 질서를 세우기 위한 것이라는 점에서 가설설정은 경험을 통해 관계를 예측함으로써 증명할 계기를 마련해준다는 것이다. 또한 가설설정 자체가 경험적 검증의 절차를 시사하며 문제를 해결하는 데 있어 관찰 및 실험의 필요성과 적정성을 판단하도록 한다. 그뿐만 아니라 가설은 정확한 예측이 될 수 없기 때문에 새로운 연구 문제를 도출할 가능성도 갖고 있다. 연구의 마지막에는 항상 평가를 통해 초반에 설정된 가설의 적정성을 검토한다. 한계가 있는 이유는 애초에 사회현상은 과학적으로 연구하기에 범위가 방대하고 원인 규명 자체가 어려워 한계가 있을 수밖에 없다. 하지만 그런데도 연구는 보다 발전적인 방향을 제시할 수 있으며 이를 통해 일반적인 규칙과 법칙들이 발견될 수 있다는 점에서 의미가 있다. 그러한 점에서 가설설정 또한 새로운 연구 문제를 도출함으로써 연구에 대한 자극제로서 기능한다. 가설의 또 다른 특징은 가설은 아직 진실 여부가 확인되지 않았다는 점에서 확률적으로 표현될 수 있다는 것이다. 가설의 종류에는 검증 방법, 변수 간의 관계, 적용 범위, 단순성 여부 등에 따라 여러 가지 종류가 있다. 크게는 단순가설과 복합가설, 지시적 가설과 비지시적 가설, 연구가설과 통계적 가설이 있다. 단순가설은 단순하게 독립변수와 종속 변수 간 예측되는 관계만을 두고 설정된 가설이다. 예를 들어 ‘단백질을 많이 먹은 사람이 단백질을 먹지 않은 사람보다 근육량이 더 많이 증가할 것이다.’라는 가설을 들 수 있다. 독립변수는 단백질 섭취 여부가 될 것이고 종속변수는 근육량의 증가 수준이 될 것이다. 복합가설은 독립변수와 종속 변수가 두 개 이상으로 관계를 설정한 가설이다. 복합가설은 비만 환자의 비만에 대한 자각과 심각성이 높을수록 빠른 속도로 감량할 것인지를 예로 들 수 있다. 여기서 독립변수는 비만에 대한 자각, 심각성이 될 것이고 종속변수는 감량 속도가 될 것이다. 지시적 가설은 검증 방향을 특정하게 결정함으로써 검증 방향 및 분석 방법이 비지시적 가설에 비해 엄격한, 단 측을 통해 검증하는 가설이다. 지시적 가설은 ‘연령이 높을수록 SNS 활용도는 낮을 것이다.’라는 가설을 예로 들 수 있다. 이처럼 지시적 가설은 연구자가 변수 간의 관계에 대해 기대하는 방향을 확정적으로 제시함으로써 관계의 존재나 특성이 그 속에 내포된 가설이라고 할 수 있다. 앞선 예시에서는 젊은 사람들은 SNS를 적극적으로 활용한다는 의미가 내포되어 있으며 나이와 SNS 활용도의 관계가 이미 설정되어 있다. 반면 비지시적 가설은 관계의 방향을 특정하게 제한하고 있지 않고 두 개 이상의 변수들을 예측하는 가설이다. 비지시적 가설의 경우 근거가 되는 이론이 명확하지 않으며 분석 방법에서도 양측을 사용한다. 예를 들어 연령과 SNS 활용도 사이에는 관련이 있을 것이라는 문장으로 살펴봤을 때, 가설과 관련되어 선행된 연구가 없거나 선행연구 결과가 일관성이 결여되어 있을 때 주로 이용된다. 연구가설은 변수 간 기대되는 관계에 대해 진술을 바탕으로 한 가설로 연구자는 기대되는 관계를 규명하려는 목적으로 가설을 설정하게 된다. 통계적 가설은 영가설이라고도 하는데 독립변수 사이에 관계가 없다고 규정하는 것이다. 가설을 검증하는 과정에서 발생할 수 있는 오류에는 제1종 오류와 2종 오류가 있다. 1종 오류는 영가설이 참인데도 불구하고 영가설을 기각하고 대립가설을 선택하는 경우이다. 이러한 1종 오류는 신뢰수준을 높이거나 유의수준을 낮춤으로써 오류 발생을 줄일 수 있다. 2종 오류는 영가설이 거짓인데도 영가설을 선택하는 경우로 이러한 2종 오류가 증가할수록 통계적 검증력은 감소한다고 할 수 있다. 가설의 형태는 고정되어 있다기 보다는 일반적으로 만약 A이면 B이다. 와 같이 A가 가설의 선행조건이면 B는 가설의 결과 조건이라고 할 수 있다. 이는 다른 말로 만약 A가 참이면 B도 참이다. 라고 해석할 수 있다. 또 다른 형식으로 A할수록 B한다 고도 작성될 수 있다. 예를 들어 어릴 때 부모와의 정서적 유대가 좋을수록 감성지수가 발달할 수 있다는 가설을 설정할 수 있다. 이처럼 가설은 아직 과학적, 실증적으로 검증되지는  실험적으로 증명될 수 있고 수치화될 수 있는 명제여야 한다.