사회계열 대학원생을 위한 학위논문 작성법 특강
양적 연구논문 작성법
양승목 (사회대 언론정보학과 교수)
1. 양적 연구의 인식론적 특성
1) 현실(reality)은 객관적으로 존재하고, 작은부분으로 나누어질 수 있다. 양적 연구는 현실이 객관적으로 존재한다고 보는 반면에, 질적 연구는 현실이 연구자에 의해 주관적으로 존재할 뿐이라고 본다. 또 양적 연구는 현실이 여러 작은 조각으로 나누어질 수 있다고 보는 반면에 (reductionism), 질적 연구는 현실이 작은 부분으로 나누어질 수 없으며 따라서 전체적인 과정을 살펴보아야 한다고 본다.(holism)
2) 모든 인간은 기본적으로 비슷하며 개인들의 감정이나 태도 등은 요약될 수 있다. 양적 연구는 모든 인간이 기본적으로 비슷하다고 보며 그들의 감정이나 태도 등을 요약할 수 있다고 보는 반면에, 질적인 연구는 모든 인간이 본질적으로 서로 다르고 어느 특정 범주 안에 넣을 수 없다고 믿는다.
3)하나의 특수한 사례가 아니라 일군의 사건 또는 현상을 설명할 수 있는 일반적이고 보편적인 법칙을 추구한다. 양적 연구는 인간행동에 대한 일반적이고 보편적인 법칙을 추구하는데, 일군의 조건이나 현상에 영향을 미친 소수의 인과적 요인들을 찾아내어 설명하는 법칙정립적 설명방식 (nomothetic mode of explanation)을 취한다. 반면에 질적 연구는 특정의 조건 또는 현상을 초래한 개별 원인들을 빠짐없이 찾아내어 설명하고자 하는 사례기술적 설명방식 (idiographic mode of explanation)을 취한다.
4) 연구자는 객관성을 추구하고 자료(data)와 거리를 유지한다. 측정도구도 연구자와 독립적이기 때문에 다른 연구자에 의한 반복 측정이 가능하다. 양적 연구자는 객관성을 추구하고 자료와 거리를 유지한다. 측정도구도 연구자와 별도로 존재하기 때문에 다른 연구자에 의한 반복 측정이 가능하다. 그러나 질적 연구자는 자료와 자신을 떼어놓고 생각할 수 없고 연구자의 능동적인 참여 없이는 자료도 없다고 생각한다. 또 연구자 자신이 바로 측정도구이기 때문에 다른 연구자가 그를 대신하기 어렵다.
2. 전통적 연구 모델과 연구절차
1)과학의 수레바퀴
이론 ---> 가설 ---> 관찰 ---> 경험적 일반화 ---> 이론 --->
연역 (education) 귀납 (induction)
2)전통적 모델 (가설검증 연구)
아이디어 / 관심 ---> 이론적 이해 ---> 가설 수립 ---> 관찰 (가설 검증)
* 가설검증 연구의 목적 : 설명 (explanation). cf.) 탐색, 기술, 예측, 통계
3) 연구절차
(1) 연구문제 (research problem) 선정
(2) 선행연구와 이론의 검토
(3) 가설 또는 구체적인 연구문제 (research question) 수립
(4) 연구설계 및 방법론 제시
(5) 자료수집 (data gathering)
(6) 자료분석 및 해석
(7) 논의 및 결론
3. 좋은 논문이란?
(1) 연구주제와 연구목적이 명료해야한다.
(2) 연구문제가 이론적 또는 실용적 차원에서 중요한 것이여야 한다.
(3) 연구주제에 관한 이론적 검토가 체계적으로 이루어져야 한다.
(4) 연구의 주요 개념이 명료하게 정의되어야 한다.
(5) 이론에서 가설을 도출하는 과정이 논리적이고 설득력이 있어야 한다.
(6) 가설은 변인간의 관계를 명료하게 나타내어야 한다.
(7) 측정의 타당도와 신뢰도를 확보해야 한다.
(8) 자료 분석에 사용된 통계기법에 대한 이해가 정확해야 한다.
(9) 분석 결과를 있는 그대로 받아 들여야 한다. 과장된 해석은 금물이다.
4. 연구문제 선정시 고려사항
○ 학문적으로 평소의 관심사가 무엇인가? -- 좋은 아이디어는 ‘비판적 읽기’에서.
(1) 연구자의 능력과 지도교수의 능력
(2) 연구문제가 이론적으로 또는 현실적으로 정말 중요한 문제인가?
(3) 현실적으로 연구 가능한 문제인가? 비용은 얼마나 들고 시간은 얼마나 걸릴 것인가?
(4) 연구문제가 너무 광범위하지 않은가? 대작보다는 소품을(석사논문)
5. 개념분석 (concept explication)
경험적(empirical) 연구에서는 연구의 주요 개념들을 정확하게 정의하는 것이 무엇보다 중요하다. 개념분석이란 우리가 사용하는 용어와 경험적 측정 사이를 연결해 주는 절차라고 할 수 있는데, 일반적으로 개념화 (conceptualization)에서 관찰(observation)에 이르는 과정을 포함한다. 개념화란 추상적이고 불분명한 개념을 명료하게 구체화시키는 과정을 일컬으며. 조작화(operationalization)와 함께 개념분석의 핵심이다. 조작화는 특정 용어가 무엇을 의미하는지 그 의미를 정밀하게 구체화시키는 과정으로 추상적인 개념을 실제 세계에서 경험적으로 관찰할 수 있게 한다. 한마디로, 개념분석이 없다면 우리가 사용하는 용어는 단순한 단어에 불과하고 데이터와 용어 간의 관계는 무의미해질 것이다.
1) 1단계 개념화: 개념의 일차적 확인
○ 대개의 연구들은 연구자를 사로잡은 핵심 개념 (focal concept)에서 출발하는 경우가 많다. 연구문제도 주로 이 핵심개념을 중심으로 설정되는데...
(1) 이 개념은 변인(변수, variable)인가? 변인이 아니라면 이 개념에서 변인을 도출할 수 있는가? variable: 상호배제적인(mutually exclusive) 속성들의 집합. vary...
cf) TV addict, TV non-view --> TV viewing; 짝사랑 vs 짝사랑의 정도...
(2) 분석단위는 무엇인가? (개인, 집단, 사건, 사회...)
(3) 시간과 관련해 변동의 본질은? 예를 들면. 일정 시점에서 분석단위 (예컨대, 개인)d[ 따라 변하는가?(cross-sectional variance: variance across units at a given time) 혹은 일정한 분석단위에서 시간에 따라 변하는가?(process variance: variance across timesfor a given unit.)
cf) 폭력성, 신문읽기 : cross-sectional var. 혹은 process var.??
(4) 이 변인을 실제 연구에서 어떻게 활용할 것인가? 예를 들면, 이 개념만을 다룰 것인 가, 다른 변인과 연결지어 연구할 것인가? 독립변인으로 다룰 것인가, 종속변인으로 다룰 것인가? 다른 변인들 간의 관계에서 매개변인으로 다룰 것인가?
2) 2단계 개념화 : 기존 문헌 검토
○ 양적 연구와 질적 연구를 막론하고 연구주제와 관련된 이론적 논의들을 정리하기 위해 체계적인 기존 문헌 검토가 중요한 것은 말할 필요가 없다. 그러나 여기서는 특히 양적 연구에서 개념분석과 관련해 기존문헌에서 검토해야 할 사항들에 초점을 맞춘다.
○ 앞의 1단계에서 개념에 대한 기본 아이디어가 세워졌다면, 다음은 (비록 다른 의미로 사 용되었지만) 내가 사용하려는 그 용어를 포함하고 있거나, (비록 용어의 이름은 다르더 라도) 내가 사용하려는 그 개념을 다루고 있는 기존 문헌들을 검토하는 작업이다.
(1) 내가 사용하려는 용어가 개념적으로 어떤 의미로 사용되고 있는가? 다른 의미로 사 용된 경우가 있다면 그 연구목적은 무엇인가? 이런 개념적 혼란이 가져온 문제점은 무엇인가? cf) dependence(종속, 의존). social REALITY(Marx) vs. SOCIAL reality(Berger & Luckmann)
(2) 지금까지 이 용어에 대해 어떤 조작적 정의들이 사용되어 왔는가? 또 어떤 연구목적 하에서? 이 가운데 내 연구와 관련이 있는 것들은?
(3) 조작적 정의는 사실상 같은데 다른 용어로 사용된 적은 없는가?
cf) 관심, 태도적 관 여.
(4) 이러한 조작적 정의들이 어떤 조건들 하에서 다르게 이루어졌는가? 예컨대, 자료수 집방법(실험 vs. 서베이)의 차이? 표집의 차이? 시간 (횡단연구 vs. 종단연구)의 차 이 등등.
(5) 대표적인 조작적 정의들을 선별하고 그런 다음 각 연구에서 이들이 경험적으로 어떤 결과를 낳았는지 검토한다. 말하자면, 각각 다른 분석단위와 모집단에서 집중경향치 (central tendency)와 산포도(dispersion)는 어떻게 달랐으며, 시간의 변화에 따라 결 과가 달랐는지, 어떤 변인들과 큰 상관관계를 보였는지, 분포의 모습 (normality, skewness 등)은 어떠한지 등등을 검토한다.
○ 기존 문헌 검토의 주요 목적 가운데 하나가 이를 통해 개념화를 이루는 것이다. 즉 기존 연구에서 드러난 개념의 의미, 조작적 정의 경험적 결과 등을 면밀히 검토‧분석해 내가 사용하고자 하는 개념의 의미를 명료하게 정의할 수 있어야 한다.
3) 정의 (definition)
개념화는 구체적인 개념 정의를 통해 완성되며, 일반적으로 세 가지 종류의 정의 방식이 있다. 실제적 (real) 정의는 사물의 ‘본질적 속성’을 기술하는 것인데, 사회과학에서 어떤 개념의 ‘본질적 속성’을 기술한다는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 사회과학에서는 일반적으로 개념에 대한 명목적 (nominal) 정의를 통해 커뮤니케이션의 편리를 도모하고 , 조작적 정의를 통해 현실세계에서의 관찰을 가능하게 한다.
○ 사전적 정의 (lexical definition)
○ 명목적 정의 : 어떤 용어에 명목상 (자의적으로) 부여하는 정의. 명목적 정의는 관찰의 전략 (뱡향)에 초점을 맞출 뿐 관찰을 어떻게 할 것인지를 지시하지 않는다. 실제로 무엇을 어떻게 측정할 것이냐를 구체화하기 위해서는 조작적 정의 필요.
○ 조작적 정의 : 어떤 개념을 관찰하거나 측정하기 위해 따라야 할 절차를 구체화 하는 것. 즉 연구자가 자신의 연구에서는 그 개념을 어떤 특정한 의미로 사용할 것이라고 구체적으로 밝히는 것.
4) 조작화, 측정
○ 개념화가 추상적인 개념을 구체화 ‧ 명료화 시키는 정신적 과정이라면, 조작화 또는 조작 적 정의는 현실세계에서 그 개념을 경험적으로 관찰할 수 있는 특정 절차(조작)를 구체 화하는 과정이다. 개념 (변인)을 조작화하는 과정에서 고려해야 할 요소들은 다음과 같 다.
(1) 차원과 경계: 일차원 (unidimensional) 개념인가. 다차원 개념인가? 개념의 경계 (boundaries)는 무엇인가? (열거, 소거). 그 경계들은 조작적으로 정의될 수 있는가?
(2) 관찰: 개념을 조작적으로 정의함에 있어서 반드시 관찰되어야 할 필요/ 충분조건이 있다면 무엇인가? 어떤 분석단위에서? 적절한 측정수준(명목, 서열, 등간, 비율)은?
(3) 수학적 조작: 관찰된 데이터를 수학적으로 변환할 필요는 없는가? (예: SES=Education + Income)
(4) 변동(variation) 범위: 개념의 변동 범위를 어디까지로 할 것인가? cf) 태도: 반대-중 립- 찬성; 찬성 (0-5). 또 얼마나 정밀하게 측정할 것인가? (18세 vs. 10대)
(5) 변인의 측정: 상호배제적 (mutually exclusive), 소진적(exhaustive)
○ 마지막으로, 조작화가 잘 되었는지 확인하기 위해 다음을 점검하라.
(1) 선택한 분석단위의 모집단을 정의하고, 구체적인 표본을 뽑아 보라.
(2) 규정한대로 데이터를 수집하면 내 개념을 정의하는데 필요한 조건을 충분히 충족시 키는가?
(3) 내가 정의한 바에 따라 관찰한 것에다 수치를 부여해 보자(측정).
(4) 필요한 수학적 연산을 시도해 보자.
(5) 이 데이터를 갖고 각 변인을 경험적으로 기술해 보자.
-- univariate analysis , bivariate analysis
(6) 이 분석결과를 통해 내가 만든 조작적 정의가 개념을 경험적으로 잘 구현하고 있는 지 평가해 보자. 문제가 발견되면 만족스런 조작적 정의를 얻을 때까지 위의 작업을 반복한다.
○ 결론적으로, 경험적 연구에서 개념화에서 측정에 이르는 과정은 매우 중요하며. 특히 조작적 정의는 이후의 관찰을 결정하므로 중요하다. 서베이의 경우 조작화의 결과는 대개 설문지 형태로 나타난다. 학생들은 흔히 설문지 작성을 쉽게 생각하는 경향이 있는데, 설문지 작성이 바로 조작화 과정이라고 본다면 설문지 작성에 더 많은 시간과 에너지를 쏟아야 할 것이다.
6. 자료수집
1) 실험: 설계방안, 피험자 선정(무선화, 결합). 내적 타당도, 외적 타당도 확보.
2) 서베이: 표집(sampling), 설문지 구성, 자료수집방법(면접, 전화, 우편, 인터넷 등)
3) 내용분석: 표집, 분석유목, 분석단위, 코딩절차, 코딩지(coding sheet) 작성.
7. 자료분석
1) 원자료 (raw data) 를 검토: missing data, 'don't know' 응답 등을 검토해서 어떻게 처 리할 것인지 결정.
2) 분포의 정상성 (normality) 검토: 편포도 (skewness), 첨도 (kurtosis)
3) 집중경향치(central tendency) 검토.
4) 변산도(산포도) 검토 : no variance, no study.
-'cross-sectional' variance vs. 'process' variance
-변량의 동질성 검토.
5) 신뢰도 검사:
- face reliability (ex: DK 응답이 많다면?)
- 검사-재검사법 (test-retest method)
- 동등형 검사법 (equivalent forms method)
- 반분검사법 (split-half method)
- 내적합치도법(internal consistency method) - Cronbach's alpha
6) 타당도 검사:
-face validity
-criterion validity (predictive validiry, concurrent validity)
-construct validity
7) 이원분석, 다원분석 실시: 통계방법을 정확하게 이해할 것.
예) 두 집단의 차이를 검증하는 t-통계는 변량의 동질성 (homogeneity)을 가정함. 두 집단의 표본 수가 동일하다면 동변량 가정의 위반 여부에 크게 영향 받지 않음. 그러나 만약에 표본 수가 작은 집단의 변량(분산)이 표본 수가 큰 집단의 변량보다 크다면, 실제의 Type-1 에러, 즉 알파가 명목상의 알파보다 훨씬 커지게 됨. 이 말은, 예컨대. 명목적으로는 알파. 05에서 가설이 지지되었다 하더라도 실제로는 지지되지 않을 수 있음을 의미함.
일반적으로 고급통계일수록 지켜야 하지 않으면 안 될 전제조건이 많아지는 경향이 있음.
8) 분석 결과 table을 일목요연하게 잘 만들 것.
9) 결과를 주어진 그대로 해석할 것. 과장된 해석은 금물.