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

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1 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

2 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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 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.

8 - 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

9 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

10 (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

11 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

12 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

13 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.

14 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

15 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.

16 (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

17 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

18 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 X O 2 R O O 4 R X O 1 R O 2 R   O X O 2 R O 3  O 4 R X O 5 R   O 6

19 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 × O 2   × O 1 O 2

20 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

21 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

22 (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

23 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

24 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

25 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

26 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( )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

27 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