연구디자인유형(2) 비실험디자인 선실험디자인

비실험디자인 (non-experimental design) 실험적 요소들을 사용하지 않은 연구디자인: 실험적 요소(조작과 통제)를 전혀 갖지 못함. 독립변수를 직접 조작하지 못하므로 시간적 우선성을 경험적으로 확인하기 어렵고, 통제집단을 갖지 못하므로 외부설명 가능성을 디자인 내에서 통제할 수 없음. 연구의 관심이 되는 현상들의 관계를 연구하는데 있어서 실험적인 조사방법을 동원하지 못하는 상황에서 쓰임 : 사회복지 등 사회과학 전반에서는 비실험디자인을 더 많이 사용 - 대부분 사회과학 연구들은 조사상황을 인위적으로 조작하기 어려움: 무작위 할당된 집단구성이나 독립변수의 조작 등이 불가능한 경우가 많음 (예: 특정 성별이나 출신지역, 질병, 사회환경 등이 특정 현상에 대한 원인이 되는 독립변수로 작용하는 경우 이 관계를 검증하기 위해 변수로 조작할 수 없음. 또 오랫동안에 걸쳐 형성되어진 것들(태도, 성격, 가치관 등)도 조작 못함 비실험디자인의 형태 1) 횡단적 연구디자인(cross-sectional design) 횡단연구: 한 특정 시점에서 동시에 모든 자료를 수집하는 방법. (1) 일원적 디자인(univariate design) 특정 사건이나 현상의 발생, 인구집단의 특성, 개인적-집단적 경험 등을 한번의 관찰로써 조사하여 개개 변수들의 값의 분포 등을 알아보는 데 이용 예: 지역사회욕구조사, 여론조사 등

(2) 상관관계 연구디자인(correlational design) - 독립변수로 간주될 수 있는 하나의 변수와 종속변수로 간주될 수 있는 하나의 변수의 속성을 분류하거나 교차시켜 통계적 기법을 통하여 상관관계 추정하는 방법 2) 종단적 연구디자인(longitudinal design) - 여러 시점에 걸쳐 관찰하는 형태 (1) 경향연구디자인(trend study design) - 상당히 넓은 일반 인구집단을 모집단으로 설정하고 같은 모집단 내에서 각각 다른 표본을 선정하여 시간간격을 두고 관찰하는 방식 - 예: 한국인들의 장애인에 대한 편견 변화 연구 위해 20세 이상 인구집단을 모집단으로 설정하고 5년에 한번씩 각각 다른 사람들로 구성된 표본 선정 조사 (2) 동년배집단 연구디자인(cohort study design) - 동년배집단(cohort): 어떤 역사적인 기간에 태어나서 역사적인 사건을 비슷한 방법으로 경험한 연령집단. 예: 1980년생 출생집단, 1980년대 출생집단 등 - 사회과학연구에서는 5년 간격 또는 10년 간격의 출생시차를 가진 인구집단을 한데 묶어 동년배 집단으로 취급하는 것이 일반적 - 예: 시간의 변화에 따른 가치관 변화 보기 위해 1955-1959년 사이에 태어난 동년배집단을 모집단으로 설정하고, 10년 간격으로 표본을 각각 선정하여 세 번(1980년대, 90년대, 2000년대)에 걸쳐 조사. 표본은 모두 1955-1959년 출생 사람이지만 매번 조사 때마다 다른 사람들임

(3) 패널연구디자인(panel study design) - 어떤 일정한 표본을 선정하여 동일한 표본에 대해 일정한 시간 간격을 두고 계속 관찰하는 형태 - 경향연구디자인과 동년배디자인은 동일모집단에서 각각 다른 표본조사하는데 반해 패널연구디자인은 동일한 표본을 계속 조사 장점 - 연구나 관심의 대상이 되는 현상이나 변수들이 여러 가지 이유로 통제가 불가능한 겨우 연구의 현실적 여건에 쉽게 적용할 수 있음 단점 - 독립변수를 조작할 수 없고, 조사대상을 무작위 할당할 수 없음. 부적절한 해석을 하게 될 위험성이 있음(변수간의 관계를 해석할 때 더욱 신중해야 함)

선실험디자인(pre-experimental design) 선실험디자인: - 실험조사의 속성(무작위할당, 통제집단)을 갖추지 못할 때 활용. 비교집단이 선정되지 않거나 비교집단이 선정되어도 집단간의 동질성이 확보되지 않음. 독립변수의 조작에 의한 변화의 관찰이 한두번 정도에 제한되어 있어 내적 및 외적 타당도 저해요인이 거의 통제되지 못함. 인과관계 추정의 신빙성이 대단히 낮음 - 원시실험설계, 전실험설계로도 불림 1) 일회사례연구(one-shot case study) 단일집단에 대해 한번의 실험개입을 실시하고, 사후에 종속변수 검사 실시 * 예: 전쟁영화가 전쟁에 대한 아동들의 태도에 미치는 영향 파악하기 위해, 전쟁의 참상을 그린 영화 관람(X)시킨 후 태도를 조사를 조사하여(O 1 ) 영화관람의 영향 추정 단 한번의 사후검사로 실험개입효과를 측정하기 때문에 사후검사결과를 평가할 만한 경험적인 비교기준이 자체적으로 없음. 실험의 결과가 높은지 낮은지에 대해서 선험적 혹은 전문적 판단에 의존할 수 밖에 없음 개입 사후검사 단일집단 × O 1 × O 1

장점 - 비실험 디자인과는 달리 독립변수의 투입시점이나 조작이 어느 정도 가능 -> 시간적 우선성에 대한 확인이 선험적으로 가능(O 1 보다는 X가 앞섰기 때문) 단점 - 경험적인 비교의 기준이 없다는 문제: 비교할 대상이 존재하지 않음으로 인해서 인과관계 검증을 위한 공변성과 통제의 조건들이 모두 결여되어 있음 -> 인과관계검증은 거의 불가능 - 어떤 내적 타당도 위협요인도 통제 못함

2) 단일집단 전-후 검사 디자인 (one-group pretest-posttest design) 일회사례연구디자인에 사전검사를 추가한 것 한 연구대상집단에 대해 실험적 처리(X) 전에 한번 측정을 하고(O 1 ) 개입 후에 사후검사(O 2) 측정하여 사후검사 결과를 사전검사의 측정값과 비교하여 그 차이를 개입효과로 봄 * 예: 전쟁영화가 전쟁에 대한 아동들의 태도에 미치는 영향 파악하기 위해 영화관람 전에 아동의 태도에 대해 한번 측정하고, 영화관람 후에 다시 측정하여 결과 비교 사전검사 개입 사후검사 단일집단 O 1 × O 2   O 1 × O 2  

장점 - 일회사례연구보다는 진일보: 적어도 사후검사결과에 대한 경험적인 비교의 기준으로 사전검사를 갖추고 있음 - 시간적 우선성과 비교의 기준이 존재한다는 점에서 개입에 따른 효과를 추정하는데 필요한 최소한의 내적 타당도 조건 충족 (상관관계 평가하고, 인과적인 시간-순서를 통제) 단점 - 외부변수의 개입여부를 설명에서 배제하지 못함: 사전검사와 사후검사간의 변화를 야기했을 가능성이 있는 독립변수 이외의 요인들, 즉 내적 타당도에 대한 위협 중에서 우연한 사건, 성숙, 검사효과 등이 통제되지 못함 유의점 - 사회복지실천현장에서 프로그램 효과성 연구를 위해 가장 광범위하게 사용됨 - 그러나 이 디자인은 외부설명에 대한 통제가 불가능하다는 점에서 명백한 제한점을 갖고 있으므로 그 한계를 인지하는 것이 필요

3) 고정집단 비교 디자인(static-group comparison design) 비교의 목적으로 두 개의 집단을 가짐. 무작위할당을 하지 않은 두 집단 중 개입이 주어진 연구집단과 개입이 주어지지 않는 고정집단을 사후에 구분해서 연구집단에서 나타나는 결과를 고정집단의 결과와 비교해 보는 방법 - 예: 정신과 낮병원에서 사회성 강화프로그램 진행. 프로그램에 대한 효과성 측정 위해 서비스 받은 집단과 서비스 받지 못한 집단을 비교하기로 함. 그러나 사전에 특정한 집단을 둘로 나눈 실험적 조작이 불가능하여 프로그램이 끝난 후에 서비스 받지 않은 집단과 비교 정태적 집단비교 디자인, 비동일집단 사후검사 디자인으로도 불림 실험디자인의 사후검사 통제집단 디자인에서 무작위 할당만 제외된 형태. 두 집단이 애초에 동질적인지 여부를 명확히 알 수 없어 선별 편향성(selection bias) 발생. 따라서 종속변수의 변화가 처음부터 이질적인 두 집단의 차이에 의한 것인지, 실험처치(독립변수)에 의한 것인지 판단하기 어려움 개입 사후검사 연구집단 × O 1 고정집단 O 2   × O 1 O 2

장점 - 단일집단 전후 검사 디자인보다 발전된 형태 - 현실적으로 쉽게 사용할 수 있는 것이 가장 큰 장점 단점 - 두 집단의 동질성이 보장되지 않는 문제: 사후에 집단을 구분하여 비교하므로 두 집단이 서비스를 받는 집단과 서비스를 받지 않는 집단으로 구분되기 전에 이미 어떤 차이가 있었는지를 경험적으로 확인할 방법이 없음. 따라서 단지 사후에 구분된 두 집단의 차이를 가지고 한 집단에서 시행되었던 프로그램 개입의 효과 때문이라고 설명하기는 경험적으로 근거가 부족 -> 내적 타당도 저해 - 인과관계를 검증하는 데 있어서 상관관계연구의 한계를 벗어나지 못하다는 단점