1. 계량적 자료 분석과 질적 자료 분석의 비교
1) 계량적 자료 분석과 질적 자료 분석의 비교
계량적 자료 분석 | 질적 자료 분석 |
자료 수집 , 조직화 , 분석이 분리 진행됨 | 자료 수집 , 조직화 , 분석이 종종 동시에 진행 |
구조화된 통계적 검증 사용 | 비구조화된 분석방법 사용 |
분석의 목표 : 통계적 유의도 증명 | 분석의 목표 : 자료의 패턴을 찾아내는 것 |
분석을 위하여 데이터는 분리됨 | 분석을 위하여 데이터는 맥락 속에서 유지됨 |
연역적 분석과정 | 귀납적 분석과정 |
2. 질적 자료 분석
1) 분석을 위한 계획
- 질적 데이터의 분석에는 어떤 확고하게 일치된 규칙이나 원칙이 존재하는 것은 아니므로 모든 데이터에 기록을 다시 읽고 검토함으로써 데이터 전체에 대한 감을 잡는 것이 필요함.
2) 범주화
가. 개념
- 연구의 목적에 부합되는 개별 데이터를 찾아서 코드를 부여하고 범주화 함
나. 첫 번째 단계의 코딩
- 수집된 데이터 속에서 의미를 가진 정보, 즉 의미 단위를 발견하고, 이것을 범주로 묶고 이 범주에 코드를 부여하는 단계
- 첫 번째 코딩 단계
① 의미 단위 발견
② 의미 단위를 범주 속에 맞추고 범주에 이름을 부여함
③ 범주에 코드 부여
④ 코딩을 다시 정리하고 재조직화
⑤ 코딩 종료시점 결정
다. 두 번째 단계의 코딩
- 범주 사이의 유사성과 차이점을 확인하고 비교와 대조를 통해 범주들을 묶어 중심 주제로 통합함
- 두 번째 코딩 단계
① 각 범주에서 의미 단위들을 추출
② 범주 간에 비교와 대조를 하고 이를 통해 범주를 묶은 다음 어떤 주제로 통합
라. 범주의 유형
- 고유 범주화 : 조사 대상자의 관점에서 관찰된 대상자의 표현이나 용어를 사용함으로써 범주 명료화
- 조사자 범주화 : 조사자 자신이 수집한 데이터에서 직접 범주를 만드는 것
3) 자료 해석하기
가. 분류 체계의 개발
- 다이어그램
- 매트릭스
- 셈
- 누락된 요소 발견
- 반증 자료
나. 가설과 이론 개발
- 질적 조사는 가설 검증보다는 가설 개발과 일차적으로 관련
- 질적 분석은 인과성과 연과성에 관한 추정이 필요하며, 인과적 흐름도를 만들기도 함
4) 자료 분석과정에서 범하기 쉬운 오류(Kahane)
- 편협성 : 연구자의 주관성과 편견
- 원주민화 : 연구자가 대상자와 동일시하여 정체성과 분석감 상실
- 감정적 반응 : 연구조사자의 강한 개인적 감정 반응
- 성급한 결론 : 자료가 적당한지 신중히 판단할 것
- 의심스러운 원인 : 어떤 결과에 대한 원인을 부정확하게 판단
- 보이지 않는 증거 : 언급하지 않은 관찰에 대해 무시
- 잘못된 딜레마 : 그릇된 문제의 제기
3. 타당도 검증
1) 타당도 검증 방법
- 대안가설 확인 : 기존 문헌이나 데이터에서 확인
- 예외적인 사례 발견 : 예외적인 사례에 대한 검토와 설명
- 다각화 시도 : 다양한 유형의 데이터 수집, 여러 사람에게 데이터를 분석하게 하거나 데이터 이해에 다양한 이론 활용 등
- 데이터의 맥락 유지
- 조사일지 등을 통해 조사자 스스로 신뢰성 확보
학습정리
1. 계량적 자료 분석과 질적 자료 분석 비교
- 계량적 자료 분석과 질적 자료 분석 비교
2. 질적 자료 분석
- 분석을 위한 계획
- 범주화
- 자료 해석하기
- 자료 분석과정에서 범하기 쉬운 오류
3. 타당도 검증
- 대안가설 확인
- 예외적인 사례 발견
- 다각화 시도
- 데이터의 맥락 유지
- 조사일지 등을 통해 조사자 스스로 신뢰성 확보
부산디지털대학교 사회복지조사론 강의정리 : 이은자 교수 2021년 2학기 강의
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