문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 실험설계 (문단 편집) === 통제 시계열 설계 === Controlled Time-Series Design ||EG→||O,,e1,,||O,,e2,,||O,,e3,,||O,,e4,,||X||O,,e5,,||O,,e6,,||O,,e7,,||O,,e8,,|| ||CG→||O,,c1,,||O,,c2,,||O,,c3,,||O,,c4,,|| ||O,,c5,,||O,,c6,,||O,,c7,,||O,,c8,,|| 시계열 설계에서 실험대상을 2개 이상 선정할 경우를 '''다중 시계열 설계'''(multiple time-series design)라고 하는데, 통제 시계열 설계는 [[통제집단과 실험집단]] 개념을 다중 시계열 설계에 접목시킨 사례이다. 즉 두 집단 중의 한쪽에만 처치를 가하고서 DID를 확인하는 방식을 시계열 설계 속에서 진행하는 것이다. 따라서 틈입 시계열 설계보다는 좀 더 실험성이 강화되었다고 볼 수 있다. 통제 시계열 설계는 상기된 틈입 시계열 설계의 한계점을 보완한다. 즉 자연적 변화량을 분리할 수 있고, 내적 타당도 문제에도 비교적 잘 대처할 수 있다. 여기서 중요한 것은 가능한 한 실험집단과 통제집단의 동질성을 입증할 수 있어야만 통제 시계열 설계의 장점이 더욱 뚜렷하게 드러난다는 것이다. 지방자치단체 공무원들이 [[벤치마킹]]을 부담스러워할 때 흔히 하는 말인 "그 동네는 그 동네고, 우리는 우리" 라는 말이 이를 잘 보여준다. 두 집단이 처한 여건이 다르다면 굳이 둘을 비교하는 의미가 없는 것이다. 통제 시계열 설계 역시 통계적 해석의 난이도가 높고 상당한 전문성을 요한다. 분석툴은 [[회귀분석|다중회귀분석]](multiple regression)을 기초로 하는 각종 고급 회귀분석 기법들이 주가 된다. 또한 실험계획을 딱 봐도 알겠지만 연구의 규모와 그에 따르는 비용 및 시간의 압박은 위의 솔로몬 4집단 설계를 훌쩍 뛰어넘는다(…). 하지만 현실적으로 많은 [[정책]]들은 말 그대로 '반짝 효과' 를 내는 데 그치기 때문에, 시계열 설계를 활용한 장기적 실험의 중요성은 결코 작지 않다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기