Ⅰ과목 조사방법과 설계_3장 설문 설계_01.분석설계_➊설명적/기술적 조사설계의 개념과 유형

➊설명적/기술적 조사설계의 개념과 유형

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▶조사(research)란? ​ 조사(research)는 체계적이고 과학적인 방법을 사용하여 특정 주제나 문제에 대한 지식을 확장하거나 새로운 지식을 발견하기 위한 프로세스 또는 활동을 나타냅니다. 이는 일반적으로 다음과 같은 특징을 포함합니다.
①체계적 접근	조사는 체계적이고 체계적으로 수행됩니다. 연구자는 명확한 목표와 연구 질문을 설정하고 연구 설계를 계획합니다.
②과학적 방법	조사는 과학적 방법을 사용하여 진행됩니다. 이는 관찰, 실험, 설문 조사, 데이터 수집 및 분석과 같은 정량적 또는 정성적 방법을 포함합니다.
③지식 확장	조사의 주요 목표는 기존 지식을 확장하거나 새로운 지식을 생성하는 것입니다. 이를 통해 주제나 문제에 대한 이해가 깊어지고 발전합니다.
④논리적 추론	조사는 논리적 추론을 기반으로 진행됩니다. 연구 결과는 증거와 논리적 논증을 통해 지지됩니다.
⑤정보 공유	조사 결과는 일반적으로 논문, 보고서, 발표 또는 출판물을 통해 다른 연구자나 대중과 공유됩니다.
조사는 다양한 분야에서 수행되며, 학계, 산업, 정부, 의학, 사회과학, 공학 등 다양한 분야에서 활발하게 이루어집니다. 연구자들은 현재의 지식을 확장하고 문제를 해결하기 위해 데이터 수집, 실험, 분석, 문헌 고찰 및 다양한 연구 방법을 사용합니다.

▶조사(research)의 목적?
①탐색 (Exploration)	탐색적 조사는 주어진 주제나 문제에 대한 초기 이해를 개발하고 새로운 아이디어를 발견하기 위한 목적으로 수행됩니다. 이 목적을 가지고 조사를 진행할 때, 연구자는 아직 잘 이해되지 않은 주제나 복잡한 현상을 탐구하려고 합니다. 탐색적 조사에서는 주로 열린 질문 형태의 조사나 중질문을 사용하며, 데이터 수집과 분석 과정에서 새로운 통찰력을 얻기 위한 노력이 중요합니다. 이러한 조사는 이후에 더 구체적인 연구 질문 또는 가설을 개발하는 데 도움을 줍니다.
②기술 (Description)	기술적 조사는 주어진 현상을 상세하게 기술하고 설명하는 데 초점을 맞춥니다. 이 목적을 가지고 조사를 진행할 때, 연구자는 주어진 현상에 대한 특성, 경향, 패턴, 분포 등을 상세하게 파악하고 문제나 주제를 재현 가능한 방식으로 기술합니다. 기술적 조사에서는 일반적으로 설문 조사, 관찰, 기록 분석 등 다양한 데이터 수집 방법과 기술 통계 분석 기법이 사용됩니다. 이러한 조사는 현상에 대한 기본적인 이해를 제공하고 정량적 데이터를 통해 패턴을 발견하는 데 유용합니다.
③설명 (Explanation)	설명적 조사는 주어진 현상에 대한 원인과 결과, 상호작용, 인과관계를 파악하고 설명하는 데 주력합니다. 이 목적을 가지고 조사를 진행할 때, 연구자는 주어진 현상의 왜곡 요인을 찾거나 결과에 영향을 미치는 원인을 규명하려고 합니다. 설명적 조사에서는 실험 설계, 비교 분석, 원인-결과 모델링 등을 사용하여 현상에 대한 원인과 결과에 대한 인과관계를 밝히는 데 노력합니다. 이러한 조사는 정확한 원인을 파악하고 문제 해결에 기여할 수 있습니다.
이러한 세 가지 목적은 조사를 진행할 때 연구자의 목표와 연구 질문에 따라 선택되며, 서로 보완적인 역할을 합니다. 탐색 목적은 초기 아이디어를 발견하고 연구 주제를 발전시키는 데 도움을 주고, 기술 목적은 현상을 정량화하고 설명 목적은 원인과 결과를 해석하는 데 기여합니다.

​1.설명적 조사 ​ 설명적 조사설계(Explanatory Research Design)는 연구나 조사에서 이미 관찰된 현상을 해석하고 설명하기 위한 설계입니다. 이 설계는 기존 데이터나 관찰 결과를 분석하고, 다른 연구나 이론과 연관짓는 데 주로 사용됩니다. 설명적 조사설계는 다음과 같은 특징과 유형이 있습니다.
특징	①기존 정보 활용: 설명적 조사설계는 이미 수집된 데이터나 관찰된 현상을 활용하여 설명하고 해석하는 것을 중요하게 생각합니다. 기존 정보를 기반으로 새로운 통찰력을 얻는 데 중점을 둡니다. ②원인과 결과 관계: 주로 원인과 결과 관계를 분석하거나, 특정 변수나 요인들 간의 상호 관계를 이해하기 위해 사용됩니다. ③과정 이해: 현상의 발생 과정을 이해하고 그 과정에서 일어나는 변화와 상호 작용을 설명합니다.
유형	①상관 연구 (Correlational Research): 상관 연구는 두 개 이상의 변수 간의 상관 관계를 분석합니다. 두 변수 간의 관련성을 파악하고, 이들 사이의 상관성 정도를 측정합니다. 그러나 원인과 결과 관계는 설명하지 않습니다. ②회귀 분석 (Regression Analysis): 회귀 분석은 한 변수가 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지를 연구합니다. 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 분석하여 예측 모델을 만들거나, 변수 간의 인과 관계를 확인합니다. ③코호트 연구 (Cohort Study): 코호트 연구는 일정 기간 동안 특정 그룹을 추적하고, 그룹 내에서 변화와 결과를 관찰합니다. 이를 통해 특정 요인이 결과에 미치는 영향을 이해합니다.
기본 원리	①인과 관계 파악: 설명적 조사설계의 주요 목표는 원인과 결과 사이의 관계를 밝혀내는 것입니다. 연구자는 변수 간의 인과 관계를 이해하고 그 영향을 설명하기 위해 노력합니다. ②이론과 연관성: 설명적 연구는 이미 존재하는 이론이나 이론적 틀과 관련하여 결과를 분석하고 해석합니다. 이를 통해 연구 결과가 기존 이론을 지지하거나 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. ③유효한 데이터 수집: 설명적 조사설계에서는 데이터 수집과 분석을 신중하게 진행해야 합니다. 유효한 데이터를 사용하여 정확한 결과를 얻기 위해 연구자는 데이터 수집과 분석 과정에 특별한 주의를 기울여야 합니다. ④세심한 분석과 해석: 설명적 연구의 결과를 신중하게 분석하고 해석해야 합니다. 원인과 결과 사이의 관계를 명확하게 설명하고 해석하는 것이 중요합니다.
설명적 조사설계는 새로운 통찰력을 얻고 현상을 해석하고자 할 때 유용하며, 연구 결과를 더 깊이 이해하는 데 기여합니다.

2.기술적 조사 ​ 기술적 조사설계(Descriptive Research Design)는 연구나 조사에서 현상을 기술하고 설명하는 것을 목적으로 하는 설계입니다. 이 설계는 주로 연구 대상을 단순히 분석하고 현상을 기록하는 데 중점을 두며, 인과 관계를 파악하거나 예측하는 것은 주요 목표가 아닙니다. 기술적 조사설계의 특징과 주요 유형, 그리고 기본 원리는 다음과 같습니다.
특징	①현상의 기술: 기술적 조사설계는 연구 대상의 현상을 세부적으로 기술하고 설명합니다. 이로써 연구자는 해당 현상의 특성, 행동, 특징을 이해합니다. ②데이터 수집: 주로 관찰, 설문조사, 인터뷰, 문서 분석 등의 방법을 사용하여 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 연구 대상의 현황을 나타냅니다. ③횡단면 설계: 일반적으로 연구 대상을 특정 시점에서 분석하는 횡단면 설계(cross-sectional design)를 사용합니다. 다양한 관찰 대상을 동시에 분석하여 현상을 이해합니다.
유형	①조사 설문 (Survey Research): 사회과학 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 기술적 조사설계 중 하나입니다. 표본을 대상으로 설문조사를 실시하여 응답자의 의견, 행동, 태도 등을 기술합니다. ②관찰 연구 (Observational Research): 연구 대상을 직접 관찰하여 행동, 상황, 상호 작용을 기록하고 분석합니다. 자연스러운 환경에서 관찰되는 사건을 포착하기 위해 사용됩니다. ③인터뷰 (Interviews): 연구 대상과의 대화를 통해 정보를 수집하고 기술합니다. 개별 또는 집단 인터뷰 형태로 진행될 수 있습니다. ④문서 분석 (Document Analysis): 기존 문서, 보고서, 기록 등을 분석하여 정보를 기술하는 방법입니다. 문서 분석은 역사 연구나 콘텐츠 분석에 활용됩니다.
기본 원리	①정확한 데이터 수집: 연구자는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하기 위해 노력해야 합니다. 데이터 수집 과정은 신중하게 설계되고 실행되어야 합니다. ②대표성: 표본이 모집단을 대표하도록 선택되어야 합니다. 대표성이 부족하면 결과의 일반화가 어려울 수 있습니다. ③분석과 해석: 수집된 데이터를 체계적으로 분석하고 해석해야 합니다. 기술적 조사설계의 결과는 현상을 명확하게 기술하고, 결과를 다른 이론과 연결하여 이해해야 합니다. ④학문적 투명성: 연구 과정과 결과에 대한 투명성을 유지해야 합니다. 연구 방법과 데이터 분석 과정은 다른 연구자들이 재현할 수 있도록 상세하게 기술되어야 합니다.
기술적 조사설계는 특정 현상을 이해하고 기술하기 위한 유용한 연구 설계 중 하나이며, 연구자가 현상에 대한 기초적인 정보를 제공하는 데 도움을 줍니다.

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​3.실험 ​ 실험(Experiment)은 연구 과정에서 원인과 결과 사이의 인과 관계를 파악하고, 변수들 간의 상호 작용을 이해하기 위해 사용되는 연구 방법 중 하나입니다. 실험을 설계할 때 기본적인 전제와 실험의 주요 종류는 다음과 같습니다.
기본적인 실험 전제	①원인과 결과의 관계 파악: 실험은 특정 원인(독립 변수)이 결과(종속 변수)에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위한 연구 방법입니다. 따라서 실험 전제는 원인과 결과 간의 인과 관계를 밝히려는 것입니다. ②제어 가능한 환경: 실험은 제어 가능한 환경에서 진행되어야 합니다. 이는 실험 조건을 조절하고 다른 변수들을 제어하여 원인과 결과 간의 관계를 신뢰성 있게 분석할 수 있도록 합니다. ③무작위 할당: 실험 대상을 무작위로 두 개 이상의 그룹으로 나누는 데 무작위 할당(Random Assignment)을 사용합니다. 이렇게 하면 편향을 줄이고 실험의 결과를 일반화하기 쉽게 만듭니다. ④표본 크기 결정: 실험에 참여할 표본의 크기를 결정합니다. 충분한 표본 크기가 실험 결과의 신뢰성을 높입니다.
실험의 주요 종류	①실증 실험 (True Experiment): 실증 실험은 무작위 할당을 사용하여 실험 그룹과 대조 그룹을 만든 후, 독립 변수에 대한 조작을 수행하는 실험입니다. 이러한 실험은 원인과 결과 간의 인과 관계를 확인하는 데 가장 강력한 방법 중 하나입니다. ②준실증 실험 (Quasi-Experiment): 준실증 실험은 무작위 할당이 어려운 상황에서 사용됩니다. 실험 그룹과 대조 그룹을 만들지만, 완전한 무작위성을 갖지 않는 실험이 포함됩니다. ③필드 실험 (Field Experiment): 필드 실험은 실험을 연구 대상의 자연스러운 환경에서 진행하는 것을 의미합니다. 실험 조건이 실험 대상들에게 인지되지 않도록 설계되며, 현실적인 상황에서 원인과 결과를 연구합니다. ④실험실 실험 (Laboratory Experiment): 실험실 실험은 실험 조건을 엄격하게 제어할 수 있는 실험실 환경에서 진행됩니다. 실험 조건을 조절하고 효과를 관찰하기 위한 실험실을 사용합니다. ⑤필드 연구 (Field Study): 필드 연구는 실험 조건을 실험실이 아닌 현실 환경에서 연구하는 것입니다. 실험과 관찰이 결합되는 경우가 많습니다. ⑥단일 그룹 전후 설계 (One-Group Pretest-Posttest Design): 이 실험 설계에서는 하나의 그룹에 대해 실험 전과 실험 후에 측정을 수행합니다. 이를 통해 독립 변수의 효과를 파악하려 합니다.
실험의 종류는 연구 목적과 가능한 제어 수준에 따라 다양하게 나뉩니다. 실험 설계를 선택할 때 연구자는 연구 질문과 환경을 고려하여 적절한 실험 방법을 선택해야 합니다.

4.순수실험설계의 특징 ​ 순수실험설계(pure experimental design)는 연구에서 인과관계를 검증하고 실험 조건을 제어하는 데 중점을 둔 실험적 연구 디자인의 한 유형입니다. 이러한 실험설계의 주요 특징은 다음과 같습니다.
무작위 할당 (Random Assignment)	순수실험설계에서는 연구 대상을 무작위로 실험 그룹 또는 대조 그룹으로 할당합니다. 이것은 각 그룹 간의 초기 차이를 최소화하고 실험 조건의 영향을 정확하게 평가하기 위한 핵심적인 요소입니다.
대조 그룹 (Comparison Group 또는 Control Group)	순수실험설계에서는 실험 조건 그룹과 비교하기 위한 대조 그룹이 사용됩니다. 대조 그룹은 실험 조건과 동일한 조건에서 실험 조건을 제외한 상태를 나타냅니다. 이를 통해 실험 조건의 영향을 평가하고 기준을 제공합니다.
실험 조건의 제어 (Control of Experimental Conditions)	실험자는 실험 조건을 엄격하게 제어하고 조작합니다. 이것은 실험 조건을 다른 요인들과 격리시키고 그 효과를 평가하기 위한 것입니다. 실험 조건은 독립 변수로 작용하며, 이 변수를 조작하여 결과를 분석합니다.
원인과 결과의 관찰 (Observation of Cause and Effect)	순수실험설계는 실험 조건과 결과 간의 원인과 결과 관계를 검증하기 위한 것입니다. 실험 조건이 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 밝히기 위해 설계됩니다.
통제 변수 (Controlled Variables)	순수실험설계에서는 다른 변수들을 통제하기 위해 노력됩니다. 이것은 실험 조건 이외의 모든 변수를 일정하게 유지하여 결과를 해석할 때 다른 요인들의 영향을 최소화하기 위한 것입니다.
반복 실험 (Replication)	연구 결과의 신뢰성을 높이기 위해 실험은 여러 번 반복되어야 합니다. 같은 실험을 여러 번 수행하여 결과의 일관성을 확인하고 일반화 가능성을 검토합니다.
순수실험설계는 인과관계를 확인하고 실험 조건의 영향을 정확하게 평가하는 데 사용되며, 과학적 연구에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 설계는 실험 조건과 결과 간의 원인-결과 관계를 검증하고 새로운 지식을 발견하는 데 활용됩니다.

5.실험설계의 타당성을 높이기 위해 외생변수(Extraneous Variables)를 효과적으로 통제하는 방법
①외생변수 제거 (Elimination)	이 방법은 외생변수를 실험설계에서 완전히 제거하는 것을 의미합니다. 외생변수를 제거함으로써 해당 변수가 결과에 미치는 영향을 없애려고 합니다.
	예: 연구에서 두 가지 측정 방법을 비교하는 실험을 수행할 때, 두 가지 방법을 비교하기 위해 외생변수로써 다른 요인들을 모두 제거하고 실험 대상을 무작위로 할당합니다.
②균형화 (Matching)	균형화는 실험 그룹과 대조 그룹 간의 특성을 유사하게 만드는 것을 목표로 합니다. 대조 그룹과 실험 그룹 간의 차이를 최소화하려고 노력합니다.
	예: 연구에서 특정 질병의 신약 효과를 평가할 때, 실험 그룹과 대조 그룹 간에 나이, 성별, 기존 질병 이력 등의 특성을 유사하게 매칭합니다.
③무작위화 (Randomization)	무작위화는 연구 대상을 실험 그룹과 대조 그룹으로 무작위로 할당하는 것을 의미합니다. 이를 통해 외생변수가 두 그룹 간에 고르게 분포하도록 합니다.
	예: 임상 실험에서 환자들을 무작위로 약물 투여 그룹과 플레이스보 그룹으로 나누어 약물의 효과를 평가합니다.
④상쇄 (Counterbalancing)	상쇄는 실험 조건 순서를 변경하여 외생변수의 영향을 균형화하는 방법입니다. 실험 조건의 순서가 외생변수와 상호작용하는 경우에 유용합니다.
	예: 특정 학습 방법의 효과를 평가하기 위해 실험 대상에게 실험 조건 순서를 무작위로 지정하고, 반반의 대상에게는 조건 A를 먼저 적용하고 나머지 반반에게는 조건 B를 먼저 적용합니다.
이러한 외생변수 통제 방법을 사용하여 실험설계를 개선하고 외생변수의 영향을 최소화할 수 있습니다. 실험설계의 특정한 상황과 목적에 따라 이러한 방법들을 조합하여 사용할 수 있으며, 결과의 타당성을 높이는 데 도움이 됩니다.

6.인과관계란? 무었이며 성립조건은?
인과관계(Causality)란 한 사건 또는 변수가 다른 사건 또는 변수에 의해 발생하거나 영향을 미치는 관계를 나타냅니다. 인과관계의 성립 여부를 확인하려면 일반적으로 다음과 같은 세 가지 성립 조건을 고려합니다.
①시간적 선행성 (Temporal Precedence)	원인과 결과 중 어떤 사건이 먼저 발생했는지 확인할 수 있어야 합니다. 즉, 원인 사건이 결과 사건 이전에 발생했어야 합니다. 시간적 선행성은 원인이 결과를 앞서야 한다는 의미입니다.
②공변관계 (Covariation)	공변관계는 원인 사건과 결과 사건 사이에 통계적으로 관련성이 있어야 함을 의미합니다. 다시 말해, 원인이 발생하면 결과가 변화하는 경향이 있어야 합니다. 이것은 원인과 결과 사이의 통계적 관련성을 의미하며, 원인이 증가하면 결과도 증가하거나 감소해야 합니다.
③비허위적 관계 (Absence of Spuriousness)	비허위적 관계는 원인과 결과 사이의 관계가 다른 외생변수(제 3의 변수)에 의해 왜곡되지 않아야 함을 의미합니다. 다시 말해, 원인과 결과 사이의 관계는 다른 외생변수의 영향을 받지 않아야 합니다. 이것은 제 3의 변수를 통제하거나 제거하여 원인과 결과 사이의 인과관계를 왜곡하지 않아야 함을 의미합니다.
인과관계의 성립 여부를 확인하기 위해 위 세 가지 조건을 고려하는 것은 중요합니다. 그러나 어떤 경우에는 인과관계를 완전히 명확하게 설명하기 어려운 경우가 있을 수 있습니다. 특히 관찰 연구에서는 원인과 결과 사이의 인과관계를 추론하는 것이 더 어렵습니다. ​ 실험 연구에서는 무작위 할당(Random Assignment)과 제어(Control)를 통해 원인과 결과 간의 인과관계를 더 명확하게 확인할 수 있습니다.

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