1. 사회복지조사의 성격 2. 연구문제와 가설설정 3. 측정 4. 연구디자인 5. 표집 6. 자료수집 사회복지조사론 중간정리 1. 사회복지조사의 성격 2. 연구문제와 가설설정 3. 측정 4. 연구디자인 5. 표집 6. 자료수집

1. 사회복지조사의 성격 사회복지조사: 사회복지에 필요한 과학적 지식을 만들어 내는 조사연구의 방법을 다루는 것 1. 사회복지조사의 성격 사회복지조사: 사회복지에 필요한 과학적 지식을 만들어 내는 조사연구의 방법을 다루는 것 일반지식과 과학적 지식 일상적 지식습득에서 발생하는 오류들: 부정확한 관찰, 과도한 일반화, 선별적 관찰, 꾸며진 지식, 사후가설 설정, 비논리적인 추론, 자아개입, 탐구의 조기 종결, 신비화 과학적 지식: 과학적 방법을 통해 얻어진 지식 - 과학적 인식방법: ‘논리적-경험적’ 방법 -> 과학적 지식: 이론과 조사의 결합 이론의 구성요소 1) 개념(concept): 보편적 관념 안에서 특정 현상을 일반화시켜 나타내는 추상적 표현 2) 변수(variable):. 개념을 측정가능한 형태로 변환시킨 것 . 둘 이상의 변수값(value)혹은 속성을 가짐. 독립변수, 종속변수 3) 서술(statement): 개념과 변수에 대해 기술하는 것. 공리, 명제, 가설에 대한 서술 포함 4) 패러다임(paradigm) : 개별 이론들이 도출되기 위해 필요한 일종의 거시적인 관점 이론형성의 방법 체계 : 연역적 방법과 귀납적 방법 1) 연역적 방법(deductive logic) - 일반적 사실에서 특수한 사실들을 이끌어내는 방법: 일반적 원리 ---> 특수한 사실 - 전형적인 과학적 방법이라 불리는 실증주의(positivism, 경험적 사실을 중시하는 사유 태도) 입장에서 이론을 만들 때 사용하는 방법 2) 귀납적 방법(inductive logic) - 특수한 경우를 통해 일반적인 원리에 도달함. 관찰된 자료로 출발하여 관찰된 사물간의 관계를 설명하는 일반화로 발전시킴: 특수한 사실 ---> 일반적 사실 - 연역적 방법과는 반대의 순서로 논리와 경험을 결합 : 관찰 -> 경험적 일반화 -> 이론

조사연구방법의 결정 1) 연역적 방법 - 특정한 연구문제에 나름대로의 이론을 제기할 수 있을 만큼의 선행지식들이 갖추어져 있을 때 사용: 연구 문제에 대한 이론화를 시도하여 잠정적인 결론(가설)을 먼저 도출하고 난 후에, 그것 을 경험적인 자료들을 통해 검증해 보는 과정을 선택함. - 선이론-후조사(theory-then-research), 양적 조사(quantitative research)라고도 함 2) 귀납적 방법 - 문제의 성격이 새로운 영역에 대한 조사가 필요한 경우, 알려진 것이 적은 경우, 전통적인 지식 들에 의문이 제기된 경우 사용 - 문제에 대한 사전지식이 없으므로 미리 어떤 명제를 갖추어서 조사에 들어가기 어려움. -> 우선 자료부터 수집해서 그 자료들을 토대로 해서 연구문제에 대한 해답을 내리는 과정이 적절 - 선조사-후이론(research-then-theory), 질적 조사 연구(qualitative research)라고도 함 조사연구단계 1) 연구문제 설정(연구주제 설정, 문제의 제기): 연구문제가 주어지고, 개념들이 구체화되고 가설, 분석단위, 변수, 조작적 정의 등이 등장하는 단계 2) 연구설계, 조사설계(research design) : 조사목적을 달성하기 위한 논리적 전략. 즉 조사를 수행하고 통제하기 위한 계획 3) 자료수집(data collection) : 연구설계에서 채택된 자료 수집방법에 따라 자료들을 직접적으로 수집하는 단계 4) 자료분석: 수집된 자료들을 정리하여 적절한 통계기법을 통해 분석하는 단계 5) 해석 : 연구 문제에 대한 조사연구의 결론과 함의를 내리는 것 6) 조사보고서 작성

조사연구의 목적 1) 탐색: 연구문제에 대한 선행지식이 희박할 때 수행, 잘 알려져 있지 않은 현상이나 관계를 탐색 -> 탐색적 조사 2) 기술: 어떤 시점에서 조사 대상자 집단에 대한 정보 수집. 어떤 사회현상, 배경, 분 포, 관계 등에 대해 자세히 기술하는 것을 목적으로 함 -> 기술적 조사 3) 설명: 어떤 변수들 간의 관계 규명, 인과관계 규명에 주로 사용 -> 설명적 조사 조사연구의 분석단위(unit of analysis) 규정 - 분석단위: 개인, 집단, 사회적 산물(조직, 제도 등) 분석단위의 문제: 생태학적 오류와 원자오류 1) 생태학적 오류(ecological fallacy): 집단이나 집합체 단위의 조사에 근거하여 그 안에 포함된 개별 단위들에 대한 성격을 규정하는 잘못 2) 원자 오류(atomistic fallacy): 생태오류와 반대. 개별단위에 대한 조사결과를 근거로 상위의 집단단위에 대한 추론을 시도하는 것 조사연구와 결정주의(determinism) - 인간과 사회에 대한 수많은 현상들을 소수의 결정적인 요인으로 축약해서 설명할 수 있다는 것 - 환원주의적 성격을 가짐 * 환원주의(reductionism): 모든 현상은 근원적인 요인들로 환원되어 단순화된 설명이 가능하다고 믿는 입장

2. 연구문제와 가설설정 연구문제의 형성 - 조사연구문제를 정확하게 서술하기 위해서는 문제에 포함된 개념들에 대한 구체적인 정의가 이루어져야 함 -> 과학적 조사연구에서 필수적인 과정 개념의 정의에는 ‘개념적 정의’와 ‘조작적 정의’가 포함 1) 개념적 정의(conceptual definition) - 특정현상을 일반화시켜 나타내는 추상적 개념을 사전에 동의된 보편적 언어로 정의하는 것. - 개념적 정의는 조작적 정의를 위한 전 단계 - 예: 상대적 빈곤- 특정 사회의 전반적인 생활수준과 밀접한 관련 하에 여타 사회구성원들의 소득과 비교하였을 때 상대적으로 소득이 낮은 경우 2) 조작적 정의(operational definition) 조사하고자 하는 개념들(또는 변수들)이 너무 추상적이어서 직접 조사하기 어려운 경우 추상적인 개념들을 잘 대변하면서 경험적으로 측정가능한 대체개념(indicator)을 개발하여야 함 조작적 정의는 개념적 정의를 토대로 검증과정에서 관찰가능한 실제현상과 연결 시켜 측정가능한 형태로 정의해 놓은 것. 연구자는 조작적 정의과정을 통해 변수 를 측정할 수 있게 됨 - 예: 상대적 빈곤- 일반가구의 평균 또는 중위소득의 일정비율

가설설정: 가설은 연구문제를 해결하는데 핵심 -> 연구문제들은 가설의 형태로 축소되어 과학적으로 진위를 검증하게 되는 것 가설(hypothesis)이란? - 가설은 어떤 사실의 원인을 설명하거나 어떤 이론체계를 연역하기 위해 가정적으로 설정한 것, 즉 검증되지 않은 2개 이상의 변수 간의 관계를 검증가능한 형태로 서술해 놓은 문제 가설의 종류 : 연구가설과 영가설 1) 연구가설(research hypothesis) - 연구자가 알아보고자 하는 것 - 변수들간에 관계가 있다든지 혹은 집단들간에 차이나 관계가 있다는 식으로 서술 - 대립가설(alternative hypothesis)라고도 함: 영가설과 반대되는 가설을 설정하는 것을 말함. 2) 영가설: - 연구가설을 부인하는 서술(연구가설에 명시된 것을 부정하거나 기각하기 위해 설정되는 가설) - 변수들간에 관계가 없다거나 혹은 집단들간에 차이가 없다는 식으로 서술함. 가설검증: 통계학적 분석에서는 연구가설을 직접 검증하지 않고 영가설의 가능성을 부인해서 연구가설의 타당성 검증. - 연구의 목적은 연구자가 설정한 연구가설을 지지하는데 있음. 따라서 통상적으로 연구자는 영가설을 기각하고 그에 대립하는 대립가설(연구가설)을 채택함으로써 연구의 목적을 달성하려 함

3. 측정 측정(measurement)이란? - 어떤 상태, 특성, 태도, 행동 등의 이론적 개념을 계량화(quantifying)하는 과정, 일정한 규칙에 따라 대상에 값을 부여하는 과정 조사연구에서 측정의 규칙과 절차는 개념화와 조작화를 통해 구체화 됨 개념화(conceptualization): 추상적인 상태의 구체화, 특정한 용어를 사용할 때 우리가 무엇을 의미하는지 정확하게 구체화하는 과정 조작화(operationalization): 경험적인 차원에서의 구체화 개념화와 조작화는 변수의 성격과 변수를 구성하는 속성들을 구체화하는 작업이라는 점에서 동일 * 속성(attribute): 어떤 사물이나 현상의 성격 내지는 특질. 변수의 측정결과 속성들은 변수값(value)이 됨. (예) 여성 또는 남성, 장애인 또는 비장애인 * 변수(variable): 속성들의 논리적인 집합. (예) 여성, 남성-> 속성, 성별-> 변수 개념화와 조작화 과정에서의 원칙: 포괄성과 상호배타성 - 측정규칙의 적합성 여부는 이 두 가지 원칙이 얼마나 충족 되었는지로 판단 1) 포괄성의 원칙: 한 변수의 측정을 위해서는 그 안에 포함된 모든 속성들이 포괄 적(exhaustive)으로 나타날 수 있어야 함 2) 상호배타성의 원칙: 한 변수를 나타내는 속성들은 상호배타적(mutually exclusive)이어야 함 - 각기 다른 속성들은 서로 엄격하게 분리되어야 함.

- 상위 측정은 하위 측정의 모든 특성을 가지고 있을 뿐 아니라 그 측정 고유의 특성을 가지고 있음 측정 등급 : 측정하고자 하는 개념, 즉 변수에 따라 그 등급을 4개로 나눌 수 있음 - 명목등급, 서열등급, 등간등급, 비율등급 - 측정등급(수준)은 명목측정 -> 서열측정 -> 등간측정 -> 비율측정 순서로 높음 - 상위 측정은 하위 측정의 모든 특성을 가지고 있을 뿐 아니라 그 측정 고유의 특성을 가지고 있음 측정 등급 의미 예 범주 서열(순위) 등간 절대영점 명목 변수의 속성에 그 차이점과  유사점에 따라 범주화 성별, 종교, 국적, 결혼유무, 계절 ○  X  X  서열 속성 간에 순서를 매기지만  간격은 동일하지 않음 태도, 학점, 생활수준, 정치 성향   X 변수 속성 간에 동일한 간격으로 순서화 학년, 온도, IQ 비율 등간측정의 모든 특성에 절대 영값(0)이 존재 소득, 무게, 자녀수, 교육기간, 근무경력

지표와 합성측정 - 지표(indicator): 개념 속에 내재된 속성들이 표출되어 나타난 결과. 변수의 속성을 나타내는 요소. 예) 지능 측정 -> IQ검사 라는 지표 이용 - 합성측정(composite measurement) : 일반적으로 사회과학적 개념들은 단일한 지표로 측정되기 어렵기 때문에 지표들을 결합하여 측정 합성측정도구의 대표적인 것: 지수(index)와 척도(scale) - 복합적인 지표의 결합을 통해 만들어진 측정을 위한 도구, 지수와 척도는 보통 혼용되어 사용 지수: 경험적으로 쉽게 인식할 수 있는 지표들로 구성. 다수의 지표들을 양적으로 측정가능한 수치로 표현. 척도 : 사람들의 태도 등과 관련된 변수들을 측정할 때, 사람들의 생각이나 내면적인 태도 등에 대한 항목이나 지표들을 묶어 놓은 것. 척도 구성(scaling): 척도를 만드는 방법에 관한 것. 인간의 행위나 내면적 태도를 측정하는 일종의 잣대를 만드는 것 척도구성 방법 - 척도 구성은 측정하려는 변수의 구조적 성격, 특히 변수의 측정등급에 따라 척도구성방법 상이. 명목척도구성, 서열척도구성, 등간-비율척도구성으로 구분 1) 명목척도 구성 - 한 변수에 포함되는 속성값들을 단순히 구분해 내는 것 2) 서열척도 구성 - 측정된 값들이 구분 가능하고, 측정값들 사이에 서열성(순서)도 갖추고 있는 것

(1) 리커트 척도(Likert scaling) - 단순합계에 따른 합산법(summated rating)의 대표적 척도 - 어떤 변수를 측정하고자 할 때 한 문항만으로는 불충분하며 적절하게 선택되고 분석된 일련 의 다수 문항들로 척도를 구성할 때 변수를 보다 정확하게 측정해 낼 수 있다는 것 (2) 거트만 척도(Guttman scaling) - 척도를 구성하는 문항들이 내용의 강도에 따라 일관성 있게 서열을 이루고 있음. 개별 항목 들 자체에 서열성이 미리 부여되는 방식 - 누적 스케일링(cumulative scaling)의 대표적인 형태 (3) 보가더스의 사회적 거리척도(social distance scale) - 소수민족, 사회계급 등에 대한 사회적 거리감 정도를 측정하기 위해 하나의 연속성을 가진 문항들로 구성된 척도. 거트만 척도와 같이 누적적인 항목으로 구성되는 누적적인 척도 3) 등간-비율척도(interval-ratio rating scale) 구성 - 등간-비율 측정은 측정으로 나타나는 개별값들 간에 일정한 거리(등간 측정)와 절대영의 기준 점(비율 측정)을 확인할 수 있음 (1) 서스톤(Thurstone) 척도: - 어떤 사실에 대해 가장 긍정적인 태도와 가장 부정적인 태도를 나타내는 양극단을 등간적으로 구분하여 여기에 수치를 부여함으로써 등간척도 구성하는 방법 (2) 요인분석(factor analysis) - 변수들간의 존재하는 상호관계의 유형을 밝히고 상호간에 밀접하게 연관되어 있는 변수들을 묶음을 발견하고, 이를 보다 적은 수의 가설적 변수, 즉 요인(factor)들로 축소시키기 위한 통계적 기법

측정의 오류 1) 체계적 오류 (systematic error) - 변수에 일정하게 영향을 주어 측정결과가 모두 높아지거나 낮아지게 되는 편향적 경향을 보이는 어떤 유형화된 오류 체계적 오류의 유형 ① 고정반응(response set) : 일정한 유형의 응답이 연속적으로 부과될 때 나타남 ② 사회적 적절성 편견(social desirability bias) : 질문자의 의도에 맞추거나 그 사회 의 가치기준에 부합한 것을 택하려는 경향 ③ 문화적 차이 편견(cultural gap bias) : 측정의 과정에서 문화적 차이나 인구사회학 적 차이가 개입하여 발생하는 오류 2) 무작위 오류(random error), 비체계적 오류 - 일정한 유형을 갖지 않는 오류들이 비체계적인 양상으로 나타나는 것 - 예: 측정시의 기압, 날씨 등의 환경이나, 응답자들의 개인 컨디션, 측정 시 사용된 용어나 뉘앙스 등에 의해 발생 3) 측정오류의 확인 : 타당도(validity)와 신뢰도(Reliability) 타당도(validity) - 측정하려고 했던 것을 측정했는지를 나타내는 것. 측정하고자 하는 개념의 실질적 의미를 충분히 반영하는가의 정도. 정확성을 반영하는 개념. 체계적 오류와 관련

타당도 확인 방법 (1) 내용 타당도(content validity): 해당개념을 측정하는 올바른 질문이나 관찰항목들이 측정도구에 포함되어 있는지를 검토하는 것 - 예: 아동학대 조사 시 신체적, 언어적, 정서적 학대를 조사하는 내용들이 포함되지 않고 일부 한정된 내용만 포함될 경우 내용타당도가 높지 못함 (2) 기준타당도 : 경험적 근거를 통해 타당도를 확인하는 방법 ① 동시 타당도 (concurrent validity) : 이미 타당도가 검증된 다른 측정도구와 비교하는 방법 예: IQ테스트에 관한 질문지를 만드는 경우 새로운 질문지를 통한 IQ점수와 기존의 질문지에 의한 IQ점수와 상관관계를 통해 척도의 타당도를 구함. ② 예측 타당도(predictive validity) : 해당척도와 논리적으로 관련되어 있는 미래의 사건이 외부의 기준으로 사용되는 방법 - 대학입학시험의 타당도를 평가하는 기준은 대학에서의 학업성적 또는 학업성취. 대학입학시험에서 높은 점수를 받은 학생이 대학에서 학업성적이 높을 때 대학입학시험은 타당도가 높다고 봄 (3) 구성(개념) 타당도(construct validity) : 측정 대상 개념이 관련을 맺고 있는 개념들이나 가정들을 토대로 이론적 틀 속에서 측정도구의 타당성을 경험적으로 검증하는 방법. 내용타당도의 확인에다 그것을 경험적으로 확인하는 방법을 추가한 것 - 예: 빈곤 측정 도구의 구성타당도 확인: 먼저, ‘학력이 낮을수록 빈곤의 개연성이 크다’는 이론적 틀 구성 -> 만약, 학력이 낮은 사람일 수록 빈곤층에 속할 개연성이 크게 나타나면 타당도 높으나, 결과가 반대로 나타났다면 측정도구의 구성타당도 의심

신뢰도 - 측정도구가 측정하고자 하는 현상을 일관되게 측정하는 능력을 말함 -> 측정의 일관성 - 예: 저울의 신뢰도가 높으면 동일한 사람 측정 시마다 동일한 무게 산출(만약, 몸무게 측정했는데, 각각 몸무게가 틀리게 나오면 신뢰도 없음) - 신뢰도는 측정의 환경이나 과정 상의 미묘한 차이에서 발생하는 무작위적 오류들과 관련 신뢰도 측정기법(확인방법) (1) 상호관찰자(interobserver reliability) 기법 : 두명 이상의 관찰자들이 관찰도구로 관찰한 다음 개별적으로 측정된 관찰값들이 얼마나 일관성(상관관계)이 있는지를 알아봄 (2) 검사-재검사 기법(test-retest) 기법 : 동일한 측정 대상자들에게 같은 측정도구를 사용하여 측정을 두 번 실시하고, 그에 따른 두 번의 점수들에 대한 상관관계 계산 (3) 유사-양식(parallel-forms) 기법: 두 가지 유사한 양식의 설문지를 사용하여 신뢰도를 측정하는 방법 (4) 반분법/이분절 (spilt-half) 기법 : 하나의 측정도구에 포함된 전체 문항들을 무작위적으로 반으로 나누어 각기 독립된 측정도구들로 간주하여 상관관계를 계산해서 신뢰도 산출 (5) 알파계수(크론바 알파: Cronbach's α) : 내적 일관성 방법에 기준하는 것으로 가장 널리 쓰이는 방법. 전체 문항들을 두 집단으로 분류하는데 가능한 모든 조합을 동원하여 보다 포괄적으로 집단군을 만들어 내고 그것들의 상관관계를 알아봄. 각 조합의 상관관계가 계산되고, 그들의 전체평균이 측정도구의 신뢰도를 나타내는 알파계수. 신뢰도가 높을 수록 클론바 알파값이 높음. 일반적으로 크론바 알파계수가 0.60이상이면 신뢰도에 별 문제 없다고 봄 타당도와 신뢰도는 다소 복합적으로 상호연계: - 신뢰도가 높다고 타당도가 반드시 높은 것은 아님 - 타당도가 있는 경우라면 어느 정도 신뢰도가 확보된 것: 정확성을 높이기 위해서는 측정도구가 조사하고자 하는 것을 잘 파악해야 하고, 조사할 때 마다 일관된 결과를 얻어야 하기 때문.

4. 연구디자인 연구디자인: 연구문제와 가설검증에 필요한 논리와 경험의 결합방법을 제시하는 것. 조사설계의 기본방향, 즉 어떤 경험들을 어떻게 결합해서 연구에서 제시된 명제, 가설을 검증할 것인지에 관한 논리적 틀. 연구디자인의 가장 중요한 결정은 연구문제에 달려있음 인과관계의 확인: 연구문제가 제기하는 관계들은 대부분 인과관계의 성격 내포 - 인과성(causality): 사실들 간의 다양한 관계 성격들 중에서 원인과 결과의 관계 의미 - 인과성의 존재 여부 확인의 3가지 조건: 1) 공변성, 2) 시간적 우선성 3) 통제성 1) 공변성(covariation) - 두 변수가 함께 변화함을 보여주는 것. -> 인과적으로 관련 있다고 봄 - 한 변수가 변화할 때 그와 관련 있다고 믿어지는 변수도 따라 변화하는 지를 보여주는 것. 즉, 적어도 한 변수가 변화할 때 상대 변수에서도 어떤 식으로든 변화가 관찰되어야 함 2) 시간적 우선성 - 두 변수 간에 시간적인 우선성이 확인되어야 함 - 원인과 결과를 밝히기 위해서는 두 변수의 변화들간에 시간적인 우선성을 확인해야 함 3) 통제성(control): 외부설명의 배제 - 공변성과 시간적 우선성이 확인되었다 해도, 그것들만으로는 두 변수간의 관계가 ‘직접적’으 로 인과관계가 있음을 입증하지 못함 - 통제란 두 변수들 간에 나타나는 공변성과 시간적 우선성과의 관계가 제3의 변수들로 인해서 유발되는지의 여부를 확인해 보는 것

연구디자인의 타당성을 판단하는 기준: 내적타당도와 외적타당도 1. 내적 타당도(internal validity) 1) 내적 타당도 개념: 종속변수(결과)에서 나타나는 변이(variance, 변화차이)가 독립변수(원인)의 변이에 의한 것임을 경험적으로 확신할 수 있는 정도, 인과성에 대한 추론 가능성이 얼마나 높은지를 나타냄. 2) 내적 타당도 저해요인 (1) 외부사건(history) : 조사연구 과정에서 외부적인 어떤 사건들이 발생하여 연구 결과에 영향을 미칠 수 있음 (2) 성숙(maturation): 조사대상자 자체 내에서 일어나는 성장적 변이과정, 즉 시간의 경과에 따라 조사대상자에게 나타나는 생리적 또는 심리적 변화 요인 (3) 테스트 효과(testing): 동일한 측정도구를 사용하여 2번 이상의 테스트를 실시할 경우 처음의 테스트가 다음의 테스트에 영향을 미칠 수 있음. 이때 첫번째 테스트에 의한 영향을 테스트 효과라 함 (4) 도구효과(instrumentation): 사전-사후 테스트를 다른 측정도구로 사용하여 실시할 경우 발생 (5) 통계적 회귀(statistical regression): 극단적인 사례를 집단에 포함시킬 때 발생하는 오류로, 극단적인 측정값은 프로그램 효과와 관계없이 사후검사 때 중간값으로 이동하는 경향 (6) 선별 편향성(selection biases): 이질적인 집단들을 대상으로 개입효과 비교할 때 나타나는 문제, 조사실시 전에 이미 차이가 있는 두 비교집단(비교될 수 없는 집단)을 대상으로 서비스의 효과를 비교할 때 나타남 (7) 중도탈락(experimental mortality): 실험대상자들이 실험 도중에 그만두는 것으로 인해 사전과 사후를 비교하는 것이 어려워 발생하는 문제.

(8) 인과적 시간-순서(causal time-order): 독립변수와 종속변수의 관계에서 종종 시간-순서가 모호한 경우 (9) 개입효과의 모방 또는 확산(diffusion or imitation of treatments): 피실험자들 간의 상호작용이나 모방으로 인해 애당초 의도했던 집단 간 차이에 대한 설명이 불분명해지는 것 2. 외적 타당도 (external validity) : 일반화 또는 대표성의 문제 1) 외적 타당도의 개념 - 표본에서 얻어진 연구결과를 연구조건을 넘어선 다른 환경이나 집단까지로 확대 해석하거나 일반화(generalization)할 수 있는 정도 2) 외적 타당도에 영향을 주는 요인 (1) 연구표본, 환경, 절차의 대표성: 표본에서 발견된 사실이 모집단에서도 사실로 인정되기 위해서는 표본이 모집단을 적절하게 대표하는 것이어야 함 (2) 조사 반응성(research reactivity) : 조사 대상자들은 자신들이 특정 조사연구의 대상이 되고 있음을 인식한다면 그에 따른 반응이 생겨나 조사대상자임을 인식한 집단과 그렇지 않은 집단 간에 반응성 여부만으로도 이미 이질적인 차이를 보일 수 있음 (3) 사전검사와 실험적 처리의 상호작용: 사전검사가 실험적 처리에 영향을 미쳐 사후검사의 점수가 올라갈 수도 내려갈 수도 있게 되는 효과를 말함. 따라서 사전검사를 받지 않은 사람에게 일반화하기 어려움 내적 타당도와 외적타당도의 관계 - 연구디자인의 내적 타당도가 높다 해서 외적 타당도가 저절로 높아지는 것이 아님 - 특정 연구조건하에서 인과관계가 아무리 높게 나타나도 외부환경에로의 일반화 가능성이 높다는 것과는 별개의 문제

연구디자인의 종류  : 실험의 성격(조작과 통제)을 어느 정도 띠는지에 따라 분류: 1) 실험디자인(experimental design) : 실험적 요소를 모두 갖춘 상태의 디자인 2) 유사실험다지인(quasi-experimental design) : 임의적으로 실험요소를 갖추어서 비교적 실험 디자인의 이상에 가까워진 것 3) 선실험디자인(pre-experimental design): 실험적 요소의 일부만을 가짐. 무작위할당과 통제집 단을 구성하지 못하는 실험 4) 비실험디자인(non-experimental design) : 실험적 요소를 전혀 갖지 못함 실험디자인: 내적 타당도를 가장 완벽하게 갖춘 연구 디자인. 공변성, 시간적 우선성, 통제를 할 수 있으므로 인과관계 검증에 가장 적절한 디자인 실험디자인의 요건 ① 통제집단: 종속변수가 독립변수에 의해 변화되었는지를 명확히 구분하기 위해서는 비교를 목적으로 하는 통제집단이 확보되어야 함. ② 무작위할당: 집단간 비교를 위해서는 두 집단이 처음부터 동일해야 함. 무작위할당은 모든 대상자들 각각이 통제집단과 실험집단에 배치될 동일한 확률을 지니도록 하는 것 ③ 독립변수 조작: 실험집단은 개입을 하고 통제집단을 개입을 하지 않았을 때, 실험집단에 가하는 개입을 ‘독립변수의 조작’이라고 함 ④ 종속변수의 비교: 독립변수의 영향을 알아보기 위해 실험 개입이 끝난 후 실험집단과 통제집단에서 각기 종속변수를 측정하여 두 집단의 차이를 비교할 수 있어야 함

1. 실험디자인(experimental design) : 연구디자인 유형 1. 실험디자인(experimental design) : - 실험적 요소를 모두 갖춘 디자인: 통제집단, 무작위할당, 독립변수조작, 종속변수와 비교 1) 전-후 검사 통제집단 디자인(pretest-posttest control group design) 2) 사후검사 통제집단디자인(posttest-only control group design) 3) 솔로몬 4집단 디자인Solomon four-group design) R O 1 X O 2 R O 3 O 4 R X O 1 R O 2 R   O 1 X O 2 R O 3  O 4 R X O 5 R   O 6

2. 비실험디자인 실험적 요소(실험조작과 통제집단)를 전혀 갖지 못함. 실험적인 조사방법을 동원하지 못하는 상황에서 쓰임. 현실적으로 많이 사용. 유형: 횡단적 연구디자인(일원적디자인, 상관관계디자인), 종단적 연구(경향연구디자인, 동년배연구디지인, 패널연구디자인) 3. 선실험디자인 실험조사의 속성(무작위할당, 통제집단)을 갖추지 못할 때 활용. 비교집단이 선정되지 않거나 비교집단이 선정되어도 집단간의 동질성이 확보되지 않음 1) 일회사례연구(one-shot case design) 2) 단일집단 전-후검사 디자인(one-group pretest-posttest design) 3) 고정집단 비교 디자인(static-group comparison design) × O 1 O 1 × O 2   × O 1 O 2

O₁ O₂ O₃ O₄ O₅ X O₆ O₇ O₈ O₉ O10 3. 유사실험디자인 - 실험집단과 통제집단의 무작위할당이 없고, 엄격한 통제집단이 활용되지 않으나 대안적인 방법을 통해 마치 통제집단을 갖는 것과 같은 효과를 가능하게 해주는 디자인 - 사회복지실천현장에서 가장 많이 활용되는 형태 1) 시계열 디자인(time-series design) 2) 비동일 통제집단 디자인(non-equivalent control group design) O₁ O₂ O₃ O₄ O₅ X O₆ O₇ O₈ O₉ O10 O 1 × O 2 O 3  O 4

5. 표집 주요 용어 - 모집단, 표본, 표집, 전수조사, 표본조사, 요소, 표집단위, 표집틀, 관찰단위, 모수, 통계치, 표집오차, 표준오차, 신뢰수준, 신뢰구간 표집유형 1) 확률표집 : 단순무작위표집, 체계표집, 층화표집, 군집표집 - 각각의 사례가 모집단으로부터 표본으로 추출될 확률을 알 수 있는 표집 방법 - 모집단에 대한 정보와 그 정보가 수록된 표본프레임을 확보할 수 있을 때에만 이용가능한 방법 (1) 단순무작위표집 (simple random sampling) - 순수한 무작위적인 방법을 통해 모집단으로부터 표본 추출 - 모집단의 각 요소가 표본으로 뽑힐 확률이 동일한 원칙 적용: 모집단의 모든 구성요소가 표본으로 뽑힐 확률은 항상 1/N로 동일 (2) 체계표집, 계통표집(Systematic sampling) - 모집단으로부터 일정한 순서에 따라 표본을 추출하는 방법으로, 모집단에서 모든 K 번째 요소 단위들을 표본으로 추출 - 모든 표본단위에 번호나 숫자를 부여하는 것은 단순무작위표집과 같으나 표본추출구간 내에서 첫번째 번호만을 무작위로 뽑고, 다음부터는 일정한 간격(K)으로 선택하는 방법

(3) 층화표집(Stratified random sampling) - 먼저 모집단을 동질적인 하위 집단들로 나누고, 각각의 집단내에서 확률적으로 표본을 선정 - 모집단 전체에서 표본을 추출하는 것이 아니라, 모집단의 요소들을 ‘계층들(strata)’이라 불리는 중복되지 않은 집단들로 분리하고 각 계층내에서 단순무작위표집 또는 체계적 표집을 하는 방법 (1) 비례층화표집(proportionate stratified sampling): - 각층의 표집비율을 동일하게 하는 것: 각 하위집단에서 동일한 비율로 표본단위 추출(동질적인 집단에서 뽑은 사례의 비율이 같음) (2) 비비례층화표집(disproportionate stratified sampling): - 층화된 하위집단마다 차등비율로 샘플링 단위 추출 - 각 층에 상이한 비율을 주어 사례수를 조정하고자 하는 표집방법. 즉, 각 층에 상 이한 가중치를 주어서 추출하는 방법으로, 특정한 소규모 하위집단의 사례를 선정할 확률이 대규모 하위집단 사례를 선정할 확률보다 비례적으로 더 높게 함. 4) 군집표집, 집락표집(Cluster sampling) - 모집단을 여러 개의 군집으로 나누고 이들 군집 중 일부를 선택하고, 선택된 군집에서만 표본을 무작위 추출하는 방법

2) 비확률표집이란? - 모집단 각각의 사례가 표본으로 추출될 확률이 동일하지 않고, 알지 못하는 경우 - 모집단의 구성요소가 표본으로 선정될 확률이 알려져 있지 않고 연구자의 판단에 의존하여 표본을 선정하는 주관적 방법 비확률표집법 (1) 편의표집/임의표집/우발적표집 (convenience sampling) - 표본을 선정할 때 조사자의 임의대로 사례를 추출하는 방법 - 표본구성의 편의성에 기준을 두고 조사자가 편리한 표집단위를 표본으로 추출하는 방법 (2) 의도적 표집/유의 표집 (purposive sampling) - 연구자의 의도에 의해 ‘전형적이라고 생각되는’ 표본을 선택하는 방법 - 조사자의 판단에 의해 또는 조사목적에 의해 표집을 선정하는 방법 (3) 할당표집(quota sampling) - 모집단을 일정한 범주로 나눈 다음, 이들 범주에서 표본을 작위적으로 추출하는 방법 - 선택하고자 하는 표본의 집단별 분포를 미리 알고, 그에 맞추어 각 집단 내에서 할당(quota)된 수만큼의 표본을 임의로 추출하는 방법 - 층화표집과 유사하지만 표본추출이 작위적이라는 점에서 근본적 차이 (4) 눈덩이표집 (snowball sampling) - 작은 표본에서 출발하여 점차 큰 표본으로 만들어 가는 과정 - 최초의 소수표본을 의도적 혹은 편의적으로 선택하고, 이를 매개로 표본을 확대해 가는 방법

6. 자료수집 자료수집방법: 성격에 따라 서베이조사, 관찰, 비반응성 방법의 세가지 유형 1. 서베이 조사(survey research) - 우편조사,면접, 전화 등을 이용하여 응답자로 하여금 연구주제와 관련된 질문에 답하게 함으로써 체계적이고 실증적 자료를 수집하는 방법 - 많은 사회현상은 연구자가 직접 관찰하기 어려운 경우가 많음(예: 사람들의 내면적인 생각, 태도, 과거에 이루어졌던 사건이나 경험 등). 이런 경우 서베이 조사 활용 서베이 조사의 장점 - 대규모 모집단으로부터 적은 비용으로 정보를 얻을 수 있음. 규모가 큰 모집단의 특성을 묘사하는 데 유용 - 현실상황에서 이루어지기 때문에 현실의 상태를 정확하게 반영하는 자료 획득 - 자료의 범위가 넓어 일반화의 수준이 높음 - 표본오차가 있기는 하나 비교적 타당도가 높은 정보를 얻을 수 있음 - 일괄적인 설문지를 사용함으로써 객관적으로 측정 - 비교적 공간에 구애 받지 않고 사용할 수 있음 서베이 조사의 단점 - 응답자의 심리적 상태를 알 수 없으므로 피상적인 결과가 나타나기 쉬움 - 외생변수의 통제가 불가능하기 때문에 타당성이 결여될 수 있음 - 한 시점에서 끝나는 경우가 많아 시계열적인 정보를 얻기 어려움

설문지(질문지) 작성의 중요성: 설문지(questionnaire)는 조사하고자 하는 대상의 속성을 측정하기 위한 도구 설문지 작성 절차 1) 설문지 작성의 목적 및 범위 설정 2) 질문항목 선정 - 인구사회학적질문과 조사목적에 따른 질문 포함 - 질문항목 선정 방법: 처음부터 질문지에 포함될 내용을 세부적으로 작성하기 보다는 우선 질문지에 포함될 내용을 큰 범주로 나누고, 그 범주별로 세부내용을 작성하는 것이 편리 3) 질문형태 선정 : (1) 개방형 질문(open-ended question): 질문에 대해 자유롭게 응답할 수 있는 질문 (2) 폐쇄형 질문(closed question): 응답자가 응답할 수 있는 내용이 미리 몇 개로 한정되어 있어 그 중 하나를 선택하도록 하는 유형 4) 질문문항 작성: 질문 항목표의 세부사항을 질문형태의 문장으로 만들면 됨 5) 질문 순서 결정 : 질문지가 전체적으로 하나의 통일성을 이루도록 질문 문항 조직하는 것이 필요. 논리적으로 배열 6) 사전검사(pre-test) 실시 : 본 조사에 들어가기 전에 초안 질문지를 본 조사에서 실시하는 것과 똑같은 절차와 방법으로 시험해 봄으로써 질문의 내용, 질문형태, 문항작성, 질문순서 등에 있을 수 있는 여러 가지 오류를 찾아내는 과정 7) 편집 및 인쇄 : 사전검사가 끝나고 모든 것이 잘 되었다고 확인되면 질문지 인쇄

서베이 조사 종류 1) 우편조사/우편설문조사(mail survey) - 설문지를 우편으로 조사 대상자에게 전달하여 응답하도록 하는 방법 - 조사자와 응답자의 대면이 없는 상태에서 자료수집이 이루어짐- 우편설문의 가장 중요한 특징 2) 전자조사/전자서베이(electronic survey) - 인터넷 등과 같은 전자통신망을 이용하여 서베이를 실시하는 방법 - 전자서베이 종류: (1) 전자우편(e-mail)을 이용한 조사 (2) 웹을 이용한 조사 3) 전화조사/전화서베이/전화면접조사 - 전화로 필요한 정보를 얻는 방법. 전화를 통해 조사자와 응답자간에 면접조사가 실시되므로 대면면접조사에 비해 전화인터뷰는 준대인적(semi-personal)이라는 특징 가짐 4) 면접조사/대인면접법 - 조사대상자에게 조사자가 대면적 상호작용을 통해 직접 설문조사를 하는 것 - 면접조사의 종류 (1) 표준화면접/구조화면접/스케줄-구조화면접: 가장 구조화된 면접조사 양식 (2) 비표준화/비구조화된 면접/비스케쥴 인터뷰 : 연구문제 범위만 정하고 질문의 문항이나 순서가 미리 정해져 있지 않고 면접상황에 따라 적절히 변경될 수 있는 비교적 자유스러운 면접법 (3) 반표준화면접/반구조화면접/ 비스케줄-구조화면접: 일정한 수의 질문의 주요내용을 표준화하고 그 외 질문을 비표준화하는 방법

2. 관찰: 조사대상자가 행동을 통해 나타내는 태도나 의견 등을 조사하고 분석하는 방법 2. 관찰: 조사대상자가 행동을 통해 나타내는 태도나 의견 등을 조사하고 분석하는 방법 관찰의 장점: ① 비언어적 상황에 관한 자료수집 용이 ② 자연스런 환경 ③ 즉각적 자료수집 ④ 종단분석의 가능 ⑤ 관찰은 상황에 따른 폭넓은 범위의 자료를 도출하기에 용이하므로 질적 연구나 탐색적 조사연구에 많이 쓰임 ⑥ 연구대상의 태도가 모호한 경우 유용 관찰의 단점: ① 관찰대상의 제한 ② 통제의 어려움 ③ 내면적 의식이나 과거 사실에 대한 자료수집할 수 없음 ④ 익명성의 부재 ⑤ 관찰자의 주관 개입 ⑥ 자료처리의 어려움 ⑦ 표본크기의 제한 ⑦ 허락의 어려움 ⑧ 관찰자 효과 관찰의 유형 1 ) 관찰자의 참여정도에 따른 분류: (1) 참여관찰 (2) 준참여관찰 (3) 비참여관찰 2) 절차의 조직성에 따른 분류: (1) 조직적 관찰 (2) 비조직적 관찰 3. 비반응성 자료수집: 자료수집단계에서 발생하는 조사대상자들의 반응성문제를 피할 수 있는 방법으로 조사자가 직접 새로운 자료를 수집하는 대신에 이미 존재하고 있는 자료를 대상으로 자료를 수집하는 방법. 2차적 자료수집 방법 내용분석법: 비반응성/비관여적 자료수집을 활용하는 가장 대표적인 조사방법 중의 하나 - 개인이나 사회의 의사소통 기록물인 신문, 서적, 잡지, TV, 라디오, 영화, 일기, 연설, 편지, 상담기록서 등을 통하여 연구대상자에 대한 자료를 간접적으로 수집하는 방법 - 내용분석의 장점 : ① 피조사자가 반작용을 일으키지 않으며, 연구조사자가 연구대상에 영향을 미치지 않음 ② 시간과 비용 절감 ③ 안전성, 융통성 높음 ④ 역사적 연구에 적용가능한 유용한 방법 - 내용분석의 단점: ① 기록된 의사전달만을 다룰 수 있음 ② 자료를 구하는데 제한이 많음