분할정복법- 나는 백만번 회귀분석을 돌렸다예를 들어, 각각의 가정 환경에 대해 다섯 개의 척도를 적용하고 또 아동 지능에 대해 다섯 개의 척도를 적용한다고 생각해 보자. 우리는 스물다섯 개의 경우의 수를 얻게 될 것이고 스물다섯 가지 상관관계를 연구해야 한다. 어쩌다 그중 한두 가지가 겨우 통계적으로 유의미한 결과를 보일 수 있을 것이다. 잠깐, 혹시 하나도 건질게 없다면? 걱정할 것 없다. 아직 희망이 없는 건 아니다. 앞서 보았던 브로콜리 연구에서와 같이 데이터를 다시 쪼개서 살펴보면 된다. 예컨대 아이의 성별로 나누기만 해도 경우의 수는 두 배가 되고, 성공할 여지도 25에서 50으로 늘어난다. 아버지에 의한 영향과 어머니에 의한 영향으로 나누는 것도 가능하다.* 나는 이런 방식을 “분할정복divide and conquer”이라고 부른다. 이런 연구는 마치 복권을 두 장 사면 당첨 확률이 두 배가 되듯, 다양한 경우를 시험해 볼수록 성공 확률이 높아진다. - <양육가설>, 주디스 리치 해리스 - 밀리의 서재https://www.millie.co.kr/v3/bookDetail/f6d7191ea8ee4106저명한 발달심리학자 두 사람은 사회화 연구 논문들을 오랜 기간 철저히 검토한 후에 이런 식의 연구가 빈발하자 이런 의문을 제기했다. “유의미한 상관관계의 수가 우연히 발생한 경우의 수보다 더 많은가?”5 어떤 연구에서 유의미하다고 나타난 상관관계가 사실 우연에 의한 것이었다면 다른 실험에서도 같은 결과가 나올 가능성이 적다. 앞서 소개한 경우처럼 실험 결과의 패턴이 복잡하다면 그 결과는 대체로 다음 실험에서 반복되지는 않는다. - <양육가설>, 주디스 리치 해리스 - 밀리의 서재https://www.millie.co.kr/v3/bookDetail/f6d7191ea8ee4106