Chapter Ⅱ. 연구 설계.

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1 Chapter Ⅱ. 연구 설계

2 연구 설계는 연구 계획을 수립하고 그것에 따른 조건과 분석 방법을 설정 하는 것으로 타당성 있는 연구의 기초가 된다.
연구 설계의 목적은 주어진 연구 문제에 관한 해답을 찾는 동시에 변량을 통제하는 가설 검정의 방안으로 제공 하는 것으로 이 목적은 연구 가설 이외에 다른 요인들과 같은 변수 사이의 관찰된 관계들에 대한 대안적인 설명들 즉 타당도를 저해 요인을 감소 시키는 것이다.

3 A. 타당도 1. 연구자의 내적 타당도 연구의 내적 타당도는 실험 연구가 해석할만한 것인가 하는 것을 말해 주는 데 즉 실험 처치가 실제로 효과가 있었는가에 대한 것이다. 이것은 검사 도구의 신뢰도와 타당도와는 다른 개념으로 연구의 전체 틀에 관한 것이다. 연구자는 독립 변수외의 다른 변수들이 종속 변수에 미치는 영향을 막기 위해 적절히 통제를 한다. 다시 말하면 내적 타당도는 관찰된 결과, 즉 종속 변수가 실험에 의해 유발 되었음을 증명할 수 있다.

4 종속 변수는 독립 변수 이외에 다른 요인들에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에 연구자는 독립 변수가 아닌 외적 변수들을 통제 하는 것이 중요하다.
내적 타당도를 저해 하는 요인들은 다음과 같다.

5 타당도 저해 요인 ① history ② maturation ③ testing : 사전 검사 사후 검사
④ instrumentation : 전후 조사에서 도구의 바뀜 측정 도구의 낮은 신뢰도 ⑤ statistical regression ⑥ 실험 대상자의 상실 ⑦ 상호작용: 측정도구가 인지에 영향을 받을 경우 등 ⑧ 대상자의 선정

6 2. 연구의 외적 타당도 연구의 외적 타당도는 연구 결과를 다른 연구 대상, 장소, 시간에 확대 적용할 수 있는 정도를 말하며, 이는 연구 과정과 도구를 연구자가 임의로 바꾸는 행위. 애초에 계획된 연구 절차를 준수 하지 않는 것, 표본의 문제와 관련이 있다. 또한 외적 타당도는 연구 문제의 일반화와 밀접 하게 관련 된다.

7 외적 타당도 ①표본의 대표성 선정된 실험 대상자가 얼마나 모집단을 잘 표현 하고 있는가? ② 실험 조건에 관한 민감성
실험 대상자가 실험의 문제와 실험 상황에 민감하게 의식하며, 특정한 반응을 보임으로서 종속 변수에 영향을 미침.

8 ③검사에 대한 실험 대상자의 반응과 상호작용 효과
검사에 대한 대상자의 반응이나 상호작용은 사전 검사가 실험대상자의 실험 변수에 대한 반응 혹은 민감성을 높이거나 오히려 낮출 수 있다. ④ multiple treatment interference 몇 개의 실험 처치가 똑같은 실험 대상자에게 사용될 경우 선행실험 처치의 영향을 알 수 없다.

9 외적 타당도 저해 요인의 통제법 1) matching
연구 집단 사이에 관찰된 차이는 실험적 조작의 속성을 가지는데 이는 나이, 경험, 성별, 능력 들이 확실하게 동일시 된 집단에 중재를 하는 것으로 통제가 가능하다. 2) randomization 실험 대상자와 관련된 모든 가변성과 상태가 균질적이도록 통제 함으로써 반응 측정에 미치는 영향을 제거 한다

10 외적 타당도 저해 요인의 통제법 3) statistical control
연구 설계에 있어서 타당도의 저해 요인을 감소 시키고, 상호 작용까지 발견 할 수 있도록 정교성을 높이는 통제 기법을 사용

11 B. 실험 연구와 비실험 연구 1. 실험 연구 설계의 원칙
실험 연구는 특별한 실험 처치들을 통한 과정을 거쳐 어떠한 원인과 결과에 대해 추측이 가능하도록 의도 되었다.

12 --실험 연구의 구성 요인 1) 무선 추출 2) 무선 할당 3) 실험적 조작

13 2. 비실험연구 설계 1) 일회적 사례연구 2) 단일 집단 전후 검사 설계 3) 평면군 비교 :실험의 효과를 확실히 알아 내기위해 실험한 집단, 실험적용하지 않은 집단을 관찰

14 3. 준실험 설계 실험 대상자에게 할당과 통제를 하지는 못하지만 실험 설계와 유사 하게 적용하여 활용 1)시계열실험 어떤 집단이나 개인을 주기적으로 측정 하는 가운데 실험적 변화를도입해서 전후 양상을 관찰

15 2) 비동형 통제군 설계 실험군과 비교군을 두고 사전 검사와 사후 검사를 모두 시행 3) 평형 설계 주작용효과 순서 효과 상호작용효과 모두를 통제하기 위한 집단 처치

16 4. 진형실험 설계 거의 모든 내외적 타당도 저해 요인을 연구자가 통제함으로써 독립변수와 종속 변수의 인과 관계를 효과적으로 설정 하는 방법 실험 대상자의 무선 할당 사용

17 C. 측정 1. 자료의 측정 보건 관련 분야에서 자료의 측정이란 측정 하고 자 하는 변수를 정의 하고 변수의 수준을 정하는 것이다. 주어진 대상이 어떠한 특징을 지녔는지를 분류 하고 실험을 통해 변수 값을 부여 한다. ex) 오십견환자 측정 변수->통증 정도 관절가동범위, 근긴장도  등등

18 2.측정 정도 1) 측정 척도별 특성 변수의 성질에 따라 통계학적 방법이 달라 질수 있기 때문에 측정 척도 유형을 이해하는 것은 자료를 정리 분석 하는데 필요 하다.

19 2) 측정 척도의 종류 (1) 명목 척도 (nominal scale)
b. 수치는 단지 식별의 목적으로 그 값은 임의적이로 정 할 수 있다. 예를 들면 국적, 성별, 혈액형, 편마비 마비쪽 ,보조기 착용 유무, 평균점수에 따른 분류(50점 이상 1. 50점 이하 2) 이다. c. 연구자에게 제공 하는 정보가 매우 제한적이다.

20 d. 수집된 자료들은 크기 정도 순서에 상관 없기 때문에 분류의 명칭을 쉽게 바꿀수 있다.
e. 분류의 범주는 상호 배타적으로 자료사 분류 범주에 중복 되지 않는다. f. 사칙연산이 불가능 하다. 집단에 포함된 대상자의 수만 확인 할 수 있기 때문에 집단별 상대 빈도나 최빈수, 비율정도를 계산 할 수 있다.

21 (2) 서열 척도( ordinal scale)
b. 각 범주들 사이에 서열은 있으나, 그차이는 동일 하지 않다. 예를 들면, 성적 석차, 선호도 등이 여기에 속한다. c. 서열 척도의 수치는 상대적인 크기를 가진다. (상>중>하, 4>3>2>1) d. 수치들간에 사칙연산 불가능

22 (3) 등간 척도(interval scale)
b. 서열 척도처럼 범주 사이 순서도 측정 가능 하나, 범주간 간격이 일정 하다. 측정 도구에는 시각적 통증 척도(visual analogue scale) 경련성 척도(modofied Asthworth scale), 도수 근력 검사(manual muscle test), 일상생활의 독립성 척도, 뇌졸중 손상 척도 들이 서열척도 도구 이다. 서열 척도 측정 도구가 등간척도로 사용되기 위해서는 순위 사이 간격이 동일하다는 전제 조건이 반드시 성립 되어야 한다. 또한 질문지나 표준화 검사에서 미리 정해진 척도의 단계에 따라 응답자의의견이나 태도의 강약을 기록하는 방법으로 범주나 숫자 그림 점검표등을 표로 만들에서 사용하는 3단계. 5.7.단계의 라이커트 척도가 대표적인 등간 척도의 예이다.

23 c.등간 척도의 수치는 물리적인 단위가 같기 때문에 상호간의 대소 관계 및 차이를 할 수 있고, 사칙 연산이 가능하다
d. 산술 평균 값으로 사용 할 수 있다 e. 0은 임으로 정한 상대적인 수치 이다. 섭씨 온도가 0도 라는 것은 온도가 없다는 것이 아니라, 물이 어는 점을 임의로 정해 놓은 것이다. 시험 점수가 0점인 학생은 그 과목에 대한 지식이 전혀 없다 라기 보다는 단지 시험 문제가 지식 밖에서 출제 되었기 때문에 임의의 0점을 받은 것이다.

24 (4) 비율척도(ration scale) a. 비척도 라고도 하며 가장 수준이 높은 척도로 측정 단위의 간격이 동일 하다. b. 비율 척도에서 뜻하는 0은 임의로 정해 놓은 것이 아니라 자연 적으로 정해진 것으로 절대값을 가지며, 능력이나 속성이 전혀 없음을 이야기 한다. 예를 들면, 길이, 속도, 거리, 체중이나 신장, 연령, 혈압이 여기에 속한다. c. 모든 사칙 연산이 가능한 척도 이다. 따라서 산술 기라 조화 평균을 모두 대표값으로 사용 할 수 있다.

25 3. 측정 도구의 유형에 따른 통계분석 방법 연구자는 가능하면 많은 정보를 제공 하고, 예민한 분석 절차를 거치는 높은 수준의측정 척도를 사용해서 측정 해야 한다. 높은 수준의 변수란 사칙 연산이 가능한 것으로 등간척도와 비율 척도가 여기에 속한다. 이 경우 모수 통계법이 가능하다. 낮은 수준의 척도로는 사칙연산이 불가능한 비연산척도인 명목척도와 서열 척도의 경우 비모수 통계 분석법을 사용한다.

26 1) 비모수 통계 분석법(non-parametric statistical analysis)
비모수 통계분석법은 서열 척도와 명목 척도 데이터를 분석 하는데 주로 사용 된다. 또한 모집단의 분포가 정규 분포를 만족하지 않은 경우와 모평균과 같은 모수가 존재 하지 않는 집단을 대상으로 분석 하는 방법이다.

27 2)모수 통계분석법(parametric statistical analysis)
모수통계분석법은 모집단의 분포가 정규 분포를 만족하고, 모수가 명확한 집단을 대상으로 하여 표본 집단을 선정한 후 실제 검증에 필요한 추정치로 이용하거나, 모집단의 분포에 대한 어떤 가정을 필요로 하는 통계적 방법이다. 즉 독립변수와 종속 변수를 구별하여 독립변수가 종속변수를 설명 예측하게 하는 분석으로  가설 검증력 및 통계검증력이 비모수 통계 방법보다 강하다.

28 D. 표본 설계 1) 모집단과 표본의 정의 --모집단 모집단(population)이란 어떤 정보를 얻기 위해서 선택된 집단 전체 또는 특정 연구 결과가 일반화 되어 지는 전체 집단을 뜻한다. 이러한 모집단의 특성을 나타내는 양적인 척도를 모수(parameter)라고 하며, 모평균, 모분산, 모 비율이 여기에 속한다. 전체 집단을 대상으로 관찰이나 실험을 통해 측정 한다는 것이 불가능하기 때문에 모집단의 일부를 추출한다.

29 --표본(sample) 표본이란 모집단의 규모가 큰 경우 자료를 수집, 분석하는 시간과 비용 및 노력이 많이 들기 때문에 모집단의 일부분을 추출 하여 사용하는 하위 집단 또는 연구 단위를 뜻한다. 즉 표본은 독립적인 집단이 아니라, 모집단이 정해 진 후 선택되는 집단 이다.

30 2. 모집단의 종류 및 필요성 1) 모집단의 종류 모집단의 크기와 모집단의 한계여부에 따라서 유한 모집단와 무한 모집단으로 나눈다. 유한 모집단: 모집단을 구성하는 단위가 유한개일 때. 무한 모집단: 모집단을 구성하는 단위의 끝이 정해지지 않을 때

31 2) 모집단의 필요성 모집단은 자료 수집의 대상 및 범위를 정하기 위한 것으로 모집단을 구성하는 조사 단위를 분명하게 하고 정확하게 정의 하는 것이 필요 하다. 또한 정의된 모집단에서 추출한 자료 결과는 모집단에 한해서 해석해야 한다. 조사할 결과를 더 큰 모집단에 적용 해석 하는 오류를 범하는 경우를 방지하기 위해 모집단이 필요 하다.

32 3. 표본 추출 1) 표본 추출 과정 ① 모집단에 관한 정확한 정의 ② 여러 단계를 거쳐 표본을 추출 하는 경우 표본의 단위나 요소를 결정 한다. ③ 표본의 적절한 크기 결정- 경제적인 측면 고려 ④ 표본 추출 방법 선택

33 2) 표본 추출 방법 모집단에서 일정한 확률에 의해 표본을 추출 하는 방법으로 모집단의 대표성, 연구의 수월성, 연구 결과의 정확성 및 실용성에 따라 선택한다.

34 ①확률 표본추출 방법 a. 단순 무작위 표본 추출 방법 (simple random sampling) 단순무작위 표본 추출 방법은 정보를 얻기 위해서 선택된 전체 집단에서 크기가 n인 표본을 추출 하고자 하는 경우, 모집단의 기본 단위가 표본에 포함될 동일 확률을 갖는 방법 모집단에 관한 사전 지식이 필요 없으며, 오차를 계산 하기 쉬운 장점이 있다. 방법: 모집단에 일련번호를 부여 하고, 무작위성을 정확히 하기 위해, 난수표나 컴퓨터 프로그램을 사용한다.

35 b.층화 무작위 표본 추출 (stratified random sampling)
모집단에 관한 정확한 정보를 아는 경우 성별이나 연령 등으로 집단을 구분 하고, 각 집단으로부터 단순 무작위 표본 추출을 하는 방법 이다. 모집단의 구성 성분을 조사 하여, 몇 개의 부분집단인 층으로 분류 하여 각 층에서 추출 한다. 집단 내에서는 동질적이고, 각 집단 간에는 이질적인 경우 사용하여 각 집단의 특성에 대한추정과 비교가 가능 하다. 이때 집단의 상대적인크기에 관한 정확한 정보가 필요하며, 집단간 분류가 잘못되는 경우 분산이 증가 할 수도 있다. (분산: 평균에서 벗어난 정도)

36 c. 다단계 추출 (multi stage sampling)
표본 추출 방법을 둘 이상 사용하거나, 후속 표본추출의 필요성을 결정 하거나 재표본추출을 하는 경우를 말한다. 다단계추출은 시간적인 소요가 많다.

37 d. 군집 표본 추출( cluster sampling)
이는 층화 무작위표본 추추 방법과 같이 모집단을 몇 개의 층으로 구분 하는데 모집단의 조사 대상이 너무 큰 경우 몇 개의 군집으로 나누고, 각 그룹으로부터 단순무작위 표본 추출을 하는 방법 이다. 집단내에는 이질적이고, 집단간에는 동질적인 경우에 사용하는 것이 효과적

38 e. 체계적 표본 추출(systematric  sampling)
정보를 얻기 위해 모집단의 정보를 이용하여 크기 순으로 나열하고, 모집단의 기본 단위N에서 크기 n인 표본을 추출 하고자 하는 경우 가장 가까운 정수 중 무작위로 뽑은 수에서 일정한 간격을 둔 사례를 추출 한다. 첫번째 간격에서 1개의 단위를 추출 하고, 두 번째 단위에서 1개의 단위를 추출 하는 방법이다.

39 ②비확률 표본 추출 방법 할당 표본 추출, 편의 표본 추출, 판단 표본 추출의 방법이 있으며, 연구자가 임의로 표본을 선택하여 사용하는 방법을 말한다. 연구자가 자유롭게 연구 대상을 표본에 포함시키기 때문에 시간과 비용의 절약을 위해 많이 사용하고 있으나, 표본이 연구 목적에 맞는지 구분하는데 어려움이 있으며, 모집단의 속성에 관해 정확히 알고 있어야 한다.

40 3) 표본의 크기 연구자의 자료의 높은 신뢰도 수준을 유지 할 수 있도록 통계분석 전에 표본의 크기를 결정하는 것이 필요하다. 표본의 크기가 클수록 오차는 적어지나 시간과 비용의 소모가 많아  진다. 반대로 표본의 크기가 작으면 목적에 맞는 결과를 얻기 어렵다.

41 4) 오차 (Error) ①표본 추출 오차 모집단에서 표본을 추출 하는 과정에서 모집단을 대표 할 수 없는 표본이 선택되어 모집단의 특성을 축소 또는 확대 해석해서 나타나는 모집단과 표본 사이의 오차 원인: 연구의 설계 및 측정 상의 잘못 분류에 의한 오차, 응답자의 누락, 응답의 오차, 집계누락

42 ②표준 오차(standard error)
표본의 평균과 모집단의 평균 차이를 오차라 한다. 표본의 크기와 표준 편차를 알면 평균 표준오차를 추정 할수 있다. 표본의 크기가 클수록 표분 오차가 감소 하며, 모집단의 모수를 추정하는 정확도와 연구 검정력이 증가 한다.