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리서치 디자인.

Research design
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조사.
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리서치 디자인.
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연구 설계는 데이터의 수집, 해석, 분석 및 논의를 통해 수립된 연구 질문(들)을 다루기 위한 간결하고 논리적인 계획을 정의하는 연구 수행에[1] 사용되는 전반적인 전략을 말합니다.

연구 연구의 설계에 포함되는 것은 지식의 본질([2][3]인식론 참조)과 현실(존재론 참조)에 대한 그들의 신념에 대한 연구자의 입장에 달려 있으며, 종종 연구자가 속한 규율 영역에 따라 형성됩니다.

연구의 설계는 연구 유형(설명형, 상관형, 반실험형, 실험형, 검토형, 메타분석형)과 하위 유형(예: 서술형-종단형 사례연구), 연구 문제, 가설, 독립 변수 및 종속 변수, 실험 설계 및 해당되는 경우,데이터 수집 방법 및 통계 분석 계획.[4]연구 디자인은 연구 문제에 대한 답을 찾기 위해 만들어진 틀입니다.

설계 유형 및 하위 유형

연구 설계를 분류하는 데는 여러 가지 방법이 있습니다.그럼에도 불구하고, 아래의 목록은 가능한 연구 설계들 사이에 몇 가지 유용한 차이점들을 제공합니다.연구 설계는 조건 또는 [5]수집의 배열입니다.

때로는 "고정형"과 "유연형" 디자인을 구분하기도 합니다.어떤 경우에는 이러한 유형이 각각 [6]정량적 및 정성적 연구 설계와 일치하지만 반드시 그렇지는 않습니다.고정 설계에서는 데이터 수집의 주요 단계가 수행되기 전에 스터디의 설계가 고정됩니다.고정 설계는 일반적으로 이론에 의존합니다. 그렇지 않으면 어떤 변수를 제어하고 측정해야 하는지 미리 알 수 없습니다.종종 이 변수들은 정량적으로 측정됩니다.유연한 설계를 통해 데이터 수집 과정에서 더 많은 자유를 누릴 수 있습니다.유연한 연구 설계를 사용하는 한 가지 이유는 관심 변수가 문화와 같이 정량적으로 측정할 수 없기 때문일 수 있습니다.다른 경우에는 연구를 시작하기 전에 이론을 사용할 수 없을 수도 있습니다.

그룹화

참가자를 그룹화하는 방법의 선택은 연구 가설과 참가자를 표본으로 추출하는 방법에 따라 달라집니다.일반적인 실험 연구에서는 적어도 하나의 "실험적" 조건(예: "치료")과 하나의 "대조군" 조건("치료 없음")이 존재하지만, 적절한 그룹화 방법은 측정 단계의 지속 시간 및 참가자 특성과 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

확인적 연구와 탐색적 연구

확인적 연구는 선험적 가설을 검정합니다. 즉, 측정 단계가 시작되기 전에 수행되는 결과 예측입니다.그러한 선험적 가설은 일반적으로 이론이나 이전 연구의 결과에서 도출됩니다.확인적 연구의 장점은 어떤 결과가 데이터 세트 이상으로 일반화 가능하다고 주장하기가 훨씬 어렵다는 점에서 결과가 더 의미가 있다는 것입니다.그 이유는 확인적 연구에서 우연한 결과를 의미 있는 것으로 거짓 보고할 확률을 줄이기 위해 이상적으로 노력하기 때문입니다.이 확률을 α-수준 또는 유형 I 오류의 확률이라고 합니다.

반면 탐색적 연구는 데이터 집합을 분석하고 변수들 간의 잠재적 관계를 탐색함으로써 사후 가설을 생성하고자 합니다.변수 간의 관계에 대한 아이디어는 있지만 관계의 방향과 강도에 대한 지식이 부족할 수도 있습니다.연구자가 사전에 특정 가설을 가지고 있지 않은 경우 연구는 문제의 변수에 대해 탐색적입니다(다른 변수에 대해서는 확인적일 수 있음).탐색적 연구의 장점은 방법론적 제약이 덜하여 새로운 발견이 용이하다는 것입니다.여기서 연구자는 잠재적으로 흥미로운 관계를 놓치기를 원하지 않으므로 실제 효과나 관계를 거부할 확률을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이 확률은 때때로 β라고 불리며 관련 오류는 유형 II입니다.즉, 연구자가 단순히 일부 측정 변수가 관련될 수 있는지 여부를 확인하고자 한다면, 유의하다고 판단되는 것의 임계치를 낮춤으로써 유의한 결과를 발견할 수 있는 가능성을 높이고자 하는 것입니다.

때때로, 연구자는 탐색적 연구를 수행할 수 있지만, 그것이 확인된 것처럼 보고할 수 있습니다('결과가 알려진 후 가설 설정', HARKing[7]—데이터가 제시하는 가설 참조). 이것은 사기에 가까운 의심스러운 연구 관행입니다.

상태 문제 대 프로세스 문제

상태 문제와 프로세스 문제 사이에 구분이 가능합니다.상태 문제는 주어진 시간에 현상의 상태가 무엇인지를 답하는 것을 목표로 하는 반면, 과정 문제는 시간에 따른 현상의 변화를 다룹니다.국가 문제의 예로는 16세 아이들의 수학 능력 수준, 노인들의 컴퓨터 능력, 사람의 우울 수준 등이 있습니다.과정 문제의 예로는 사춘기부터 성인기까지의 수학적 능력의 발달, 사람들이 나이가 들면 컴퓨터 능력의 변화, 치료 중에 우울증 증상이 어떻게 변하는지 등이 있습니다.

상태 문제는 프로세스 문제보다 측정하기가 쉽습니다.상태 문제는 관심 있는 현상을 한 번의 측정만 필요한 반면, 프로세스 문제는 항상 여러 번의 측정을 필요로 합니다.공정 문제를 해결하기 위해서는 반복 측정 및 종단 연구와 같은 연구 설계가 필요합니다.

고정 설계 예제

실험연구설계

참고 항목: 사례 연구

실험설계에서 연구자는 참여자의 상황, 상황 또는 경험(조작)을 변화시키기 위해 적극적으로 노력하며, 이는 연구 참여자의 행동이나 결과의 변화를 초래할 수 있습니다.연구원은 여러 조건에 참가자를 임의로 할당하고 관심 변수를 측정하며 교락 변수에 대한 통제를 시도합니다.따라서 데이터 수집이 시작되기도 전에 실험이 고도로 고정되는 경우가 많습니다.

좋은 실험 설계에서는 몇 가지가 매우 중요합니다.우선 측정할 변수들을 어떻게 운용할 것인지, 어떤 통계적 방법이 연구문제에 가장 적합할 것인지를 생각해 볼 필요가 있습니다.따라서 연구자는 연구의 기대치가 무엇인지, 그리고 잠재적인 결과를 분석하는 방법을 고려해야 합니다.마지막으로, 실험 설계에서 연구자는 참가자들의 이용 가능성을 포함한 실제적인 한계와 참가자들이 목표 모집단을 얼마나 대표하는지를 생각해야 합니다.실험을 [8]시작하기 전에 이러한 각 요인을 고려하는 것이 중요합니다.또한 많은 연구자들이 실험을 수행하기 전에 검정력 분석을 사용하여 유형 I 또는 유형 II 오류가 발생할 가능성에서 표본의 크기가 지정된 설계의 효과를 찾는 데 사용됩니다.연구자는 실험 연구 설계에서 자원을 최소화할 수 있는 장점이 있습니다.

비실험연구설계

비실험적 연구 설계는 참가자의 상황, 상황 또는 경험의 조작을 수반하지 않습니다.비실험적 연구 설계는 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다.첫째, 관계형 설계에서는 다양한 변수를 측정합니다.이러한 설계는 상관 관계 데이터가 분석에 가장 많이 사용되기 때문에 상관 관계 연구라고도 합니다.상관 관계가 인과 관계를 의미하는 것은 아니기 때문에 이러한 연구는 단순히 변수의 공동 움직임을 식별합니다.상관 설계는 한 변수와 다른 변수의 관계를 식별하고 두 자연 그룹에서 동시 발생 빈도를 확인하는 데 도움이 됩니다(상관 및 종속성 참조).두 번째 유형은 비교 연구입니다.이 설계는 성별이 성적에 미치는 영향과 같은 하나 이상의 변수에 대해 둘 이상의 그룹을 비교합니다.비실험적 연구의 세 번째 유형은 종단적 설계입니다.종단 설계에서는 시간이 지남에 따라 그룹 또는 그룹이 나타내는 성능과 같은 변수를 조사합니다(종단 연구 참조).

유연한 연구 설계의 예

사례조사

참고 항목:사례조사

예를 들어 유명한 사례 연구는 철저히 분석되고 기술된 프로이트의 환자에 대한 설명입니다.

Bell(1999)은 "사례 연구 접근법은 제한된 시간 [9]범위 내에서 문제의 한 측면이 어느 정도 깊이 연구될 수 있는 기회를 제공하기 때문에 특히 개별 연구자에게 적합합니다."라고 말합니다.

민족지학적 연구

참고 항목:민족지학

이런 유형의 연구는 집단, 조직, 문화, 또는 공동체와 관련되어 있습니다.보통 연구원은 [10]그룹과 많은 시간을 공유합니다.

근거이론 연구

근거 이론 연구는 "실질적인 [11]주제에 대한 과정, 행동 또는 상호 작용"을 개발하기 위해 작동하는 체계적인 연구 과정입니다.

참고 항목

참고문헌

  1. ^ Claybaugh, Zach. "Research Guides: Organizing Academic Research Papers: Types of Research Designs". library.sacredheart.edu. Retrieved 2020-10-28.
  2. ^ Wright, Sarah; O'Brien, Bridget C.; Nimmon, Laura; Law, Marcus; Mylopoulos, Maria (2016). "Research Design Considerations". Journal of Graduate Medical Education. 8 (1): 97–98. doi:10.4300/JGME-D-15-00566.1. ISSN 1949-8349. PMC 4763399. PMID 26913111.
  3. ^ Tobi, Hilde; Kampen, Jarl K. (2018). "Research design: the methodology for interdisciplinary research framework". Quality & Quantity. 52 (3): 1209–1225. doi:10.1007/s11135-017-0513-8. ISSN 0033-5177. PMC 5897493. PMID 29674791.
  4. ^ Creswell, John W. (2014). Research design : qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Thousand Oaks: SAGE Publications. ISBN 978-1-4522-2609-5.
  5. ^ Muaz, Jalil Mohammad (2013), 연구수행을 위한 실천지침DCED 표준에 부합하는 우수한 연구 수행 방법 요약
  6. ^ Robson, C. (1993).실세계 연구 : 사회과학자와 실천가 연구자를 위한 자원맬든: 블랙웰 출판사.
  7. ^ Diekmann, Andreas (2011). "Are Most Published Research Findings False?". Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 231 (5–6): 628–635. doi:10.1515/jbnst-2011-5-606. ISSN 2366-049X. S2CID 117338880.
  8. ^ Adèr, H. J., Mellenberg, G. J., & Hand, D. J. (2008).연구 방법에 대한 조언: 컨설턴트의 동반자.Huizen: Johannes van Kessel 출판사.ISBN 978-90-79418-01-5
  9. ^ 벨, J. (1999).연구 과제를 하고 있습니다.버킹엄: OUP.
  10. ^ "Obliq Design". 2022년2월13일 일요일
  11. ^ 크레스웰, J.W. (2012)교육연구 : 양적연구와 질적연구의 기획, 수행, 평가Upper Saddle River, 뉴저지: 프렌티스 홀