Ⅰ과목 조사방법과 설계_3장 설문 설계_01.분석설계_➋횡단적/종단적 조사설계의 개념과 유형

1.종단적 연구 vs 횡단적 연구
횡단적 연구 (Cross-Sectional Study)	정의	횡단적 연구는 특정 시점에서 여러 그룹의 참여자를 조사하여 상관 관계를 파악하고 현상을 설명하는 데 사용되는 연구 설계입니다. 즉, 연구 대상의 다양한 그룹 또는 집단을 동일한 시점에서 비교하는 것입니다.
	특징	데이터 수집은 한 번만 이루어집니다. 연구 대상은 현재 시점에서의 상태 또는 특성이 평가됩니다. 다양한 집단 간의 비교를 통해 상관 관계를 분석하거나 패턴을 발견합니다. 빠르게 결과를 얻을 수 있으며 비교적 비용이 적게 듭니다. 하지만 원인-결과 관계를 확인하기 어렵습니다.
	예시	특정 연령대의 사람들을 대상으로 각각의 인터넷 사용 시간과 우울증 증상 간의 관련성을 조사합니다. 이 때, 여러 연령대를 비교하여 데이터를 수집하고 분석합니다.
종단적 연구 (Longitudinal Study)	정의	종단적 연구는 동일한 연구 대상 집단을 오랜 기간 동안 관찰하고 데이터를 수집하는 연구 설계입니다. 연구 대상의 변화를 추적하고 장기적인 효과를 분석하는 데 사용됩니다.
	특징	데이터 수집은 여러 시간 점에서 이루어집니다. 연구 대상의 변화와 발전을 관찰하며 원인-결과 관계를 탐구할 수 있습니다. 장기적인 패턴, 효과, 경향을 파악할 수 있습니다. 비교적 시간과 비용이 많이 들며 연구 대상의 장기간 참여가 필요합니다.
	예시	어떤 연구가 개인의 건강습관을 10년 동안 추적하고, 흡연을 그 기간 동안 유지하거나 중단한 사람들의 심혈관 질환 발병율을 비교하는 것입니다. 여기서 연구 대상은 10년 동안 여러 번 조사를 받게 됩니다.
횡단적 연구와 종단적 연구는 각각의 장단점과 적용 가능한 상황이 있으며, 연구 목표와 연구 질문에 따라 적절한 연구 설계를 선택합니다. 횡단적 연구는 여러 그룹 간의 차이를 비교하는 데 유용하고 빠르게 결과를 얻을 수 있지만 원인-결과 관계를 확인하기 어렵습니다. 반면, 종단적 연구는 장기적인 변화와 원인-결과 관계를 연구하기에 적합하지만 시간과 비용이 많이 들며 연구 대상의 장기간 참여가 필요합니다.

2.추세조사 ​ 추세조사(Trend Study)는 시간에 따른 변화를 관찰하고 기록하는 연구 설계입니다. 이 설계는 일정한 시간 간격을 두고 데이터를 수집하여 어떤 현상, 행동, 또는 변수가 어떻게 변화하는지를 파악하는 데 사용됩니다. 추세조사는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
특징	①시간 관점: 추세조사는 시간을 고려한 연구로, 연구 대상을 여러 시점에서 조사하고 시간 경과에 따른 변화를 관찰합니다. ②반복 측정: 연구 대상은 정기적으로 반복해서 조사됩니다. 이러한 반복 측정을 통해 연속적인 데이터를 얻을 수 있습니다. ③장기간 관찰: 추세조사는 상대적으로 장기간에 걸쳐 진행됩니다. 몇 년에서 몇 십 년 동안 연구가 이루어질 수 있습니다. ④변화의 감지: 주요 목적은 어떤 현상이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 감지하고 이해하는 것입니다. 이는 특정 변수의 추세, 패턴, 또는 경향을 발견하는 데 중점을 둡니다. ⑤원인-결과 관계: 추세조사를 통해 원인과 결과 사이의 관계를 분석하고, 특정 변화의 원인을 찾는 데 사용될 수 있습니다. ⑥정책 결정: 정부, 기업, 비영리 기관 등은 추세조사를 통해 시간에 따른 사회적, 경제적, 또는 환경적 변화를 예측하고 정책을 결정하는 데 활용합니다.
예시	①인구 추세 조사: 인구학자는 인구의 성별, 연령, 인종 등의 특성을 정기적으로 조사하여 인구 구조의 변화를 추적합니다. ②경제적 추세 분석: 정부나 금융 기관은 GDP 성장률, 인플레이션율, 실업률 등 경제 지표의 시간에 따른 변화를 모니터링하여 경제 정책을 수립합니다. ③건강 추세 연구: 건강 전문가들은 흡연률, 비만율, 질병 발생률 등을 정기적으로 조사하여 건강 동향을 파악하고 예방 프로그램을 개발합니다. ④소비자 행동 조사: 마케팅 전문가들은 소비자의 구매 패턴, 브랜드 선호도, 온라인 쇼핑 등을 추적하여 시장 동향을 파악하고 마케팅 전략을 조정합니다.
추세조사는 사회과학, 경제학, 의학, 환경 과학, 마케팅 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용되며, 긴 시간 동안의 데이터 수집과 분석을 통해 중요한 인사이트를 제공합니다.

3.코호트조사 ​ 코호트 조사(Cohort Study)는 특정 그룹 또는 코호트가 미래에 발생할 수 있는 사건 또는 결과에 대한 장기적인 추적과 분석을 수행하는 비실험적인 연구 설계입니다. 이 연구 설계에서 연구 대상은 특정 특성, 경험, 또는 노출 여부에 따라 그룹화되며, 이 그룹들이 발생할 수 있는 결과를 관찰하고 비교하는 것이 주요 목표입니다.
특징	①시간 경과: 코호트 조사는 일정한 시간 동안 연구 대상을 추적하므로 장기적인 데이터 수집이 필요합니다. 연구 시작 시점에서 모든 참가자는 결과가 발생하지 않은 상태이며, 연구 기간 동안 결과가 관찰됩니다. ②비교 그룹: 연구 대상을 노출 여부에 따라 그룹으로 나눕니다. 일부 그룹은 특정 요인에 노출되었고, 다른 그룹은 노출되지 않았습니다. 이러한 그룹 간의 비교를 통해 특정 노출 요인과 결과 사이의 관련성을 확인하려고 합니다. ③재현성: 코호트 조사는 재현 가능한 설계입니다. 새로운 코호트를 생성하여 동일한 연구를 다시 수행하거나 이전 연구를 확장할 수 있습니다. ④원인-결과 분석: 코호트 조사를 통해 특정 노출 요인이 특정 결과 또는 사건과 관련되는지 원인-결과 관계를 분석할 수 있습니다. ⑤효과적인 결과 예측: 장기적인 추적을 통해 어떤 그룹이 더 큰 위험에 노출되었거나 어떤 그룹이 특정 결과를 더 자주 경험하는지 예측할 수 있습니다.
예시	①흡연과 폐암: 흡연자와 비흡연자로 구성된 두 개의 코호트를 생성하여 흡연과 폐암 사이의 관련성을 조사합니다. 몇 십 년 동안 그들의 건강 상태를 모니터링하여 흡연자 코호트에서 폐암 발생률이 비흡연자 코호트보다 더 높은지를 확인합니다. ②영양 섭취와 만성질환: 다양한 연령대의 인구를 대상으로 연구를 수행하여 영양 섭취와 만성질환(예: 당뇨병, 고혈압) 사이의 관련성을 분석합니다. 연구 참가자들의 식습관을 기록하고 장기적으로 건강 상태를 추적하여 영양 섭취와 질병 발생과의 관련성을 확인합니다. ③교육 수준과 경제적 결과: 서로 다른 교육 수준을 가진 두 개의 코호트를 조사하여 교육 수준이 경제적 결과(소득, 고용률 등)에 어떻게 영향을 미치는지를 연구합니다. 연령별로 경제적 결과를 비교하여 교육의 장기적인 영향을 평가합니다.
코호트 조사는 원인과 결과 사이의 관계를 탐색하고 특정 요인의 장기적인 영향을 이해하는 데 유용한 연구 설계입니다.

4.패널조사 ​ 패널조사(Panel Study)는 동일한 연구 대상 그룹 또는 패널을 장기간에 걸쳐 반복적으로 조사하는 연구 설계입니다. 패널은 일정한 시간 간격으로 반복 조사되며, 연구 참가자의 변화와 행동, 경험, 의견 등을 추적하고 기록합니다. 이러한 장기적인 데이터 수집을 통해 연구자는 시간 경과에 따른 변화, 원인-결과 관계, 효과 등을 이해할 수 있습니다.
특징	①시간 경과 관찰: 패널조사는 동일한 참가자 그룹을 시간에 따라 반복해서 조사합니다. 연구 시작 시점에서 모든 참가자는 동일한 상태에서 출발합니다. ②동일성 유지: 패널의 주요 특징은 동일성입니다. 연구 참가자 그룹은 일정한 시간 간격으로 변하지 않습니다. ③비교와 분석: 패널조사는 동일한 개인, 가구, 또는 단위를 연구 대상으로 하므로, 시간 경과에 따른 변화를 비교하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 특정 요인이 결과에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다. ④장기적인 데이터 수집: 패널조사는 장기적인 데이터 수집을 필요로 합니다. 몇 년에서 몇 십 년에 걸쳐 참가자들을 추적하여 데이터를 수집하므로 연구가 장기간에 걸친 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. ⑤원인-결과 관계: 패널조사를 통해 원인과 결과 사이의 관계를 탐색하고 이해할 수 있습니다. 특정 요인이 시간에 따라 어떻게 변화하고 결과에 어떤 영향을 미치는지를 연구할 수 있습니다.
예시	①경제학: 가계소득, 소비 패턴, 저축 행동 등을 연구하여 경제 정책의 효과를 분석합니다. ②사회과학: 인구, 교육, 노동시장 등의 사회 현상과 트렌드를 추적하고 분석합니다. ③마케팅: 소비자의 브랜드 충성도, 구매 패턴, 제품 선호도 등을 연구하여 마케팅 전략을 조정합니다. ④보건과학: 건강 행동, 질병 발생률, 의료 서비스 이용 패턴을 추적하여 건강 관련 정책을 개선합니다.
패널조사는 장기적인 관찰이 필요한 연구에서 유용하며, 시간에 따른 변화와 효과를 이해하는 데 중요한 도구로 사용됩니다.

5.시계열 연구 ​ 시계열 연구(Time Series Study)는 일련의 데이터 포인트가 일정한 시간 간격으로 측정된 데이터를 사용하여 시간에 따른 변화와 흐름을 분석하는 연구 방법입니다. 이러한 연구는 데이터가 연속적으로 관측되는 동안의 변화를 이해하고 예측하기 위해 사용됩니다.
특징	①시간의 중요성: 시계열 연구에서는 시간이 중요한 역할을 합니다. 데이터 포인트는 연속적인 시간 간격으로 관측되며, 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하고자 합니다. ②데이터의 순차성: 데이터 포인트는 시간 순서대로 나열됩니다. 이전 데이터가 현재와 미래 데이터에 영향을 미칠 수 있으므로 데이터의 순차성을 유지해야 합니다. ③패턴 분석: 시계열 데이터를 사용하여 주기적인 패턴, 추세, 계절성 등을 분석합니다. 이러한 패턴을 통해 시간에 따른 변화를 이해하고 예측 모델을 개발할 수 있습니다. ④데이터 스테이셔너리: 시계열 데이터가 스테이셔너리(Stationary)해야 분석이 용이합니다. 스테이셔너리 데이터는 평균과 분산이 시간에 따라 일정하며, 패턴이 일정하게 반복되는 특징을 가지고 있습니다. ⑤모델링과 예측: 시계열 데이터를 사용하여 모델을 개발하고 미래 데이터 포인트를 예측하는 것이 일반적입니다. 이를 통해 경향성을 파악하고 미래 동향을 예측할 수 있습니다.
예시	①주식 시장 분석: 주식 시장에서는 주식 가격, 거래량 등의 데이터를 사용하여 주식 시장의 흐름과 추세를 분석하고 예측합니다. 이를 통해 투자 전략을 개발하거나 리스크를 관리합니다. ②경제학 연구: 경제학자들은 GDP, 인플레이션, 실업률 등의 경제 지표를 시계열 데이터로 사용하여 경제의 건강 상태를 평가하고 정책 결정에 활용합니다. ③기후 모니터링: 기상 데이터를 사용하여 기후 변화를 분석하고 자연 재해(폭풍, 가뭄 등)를 예측하고 대비하는데 활용됩니다. ④판매 예측: 기업은 판매 데이터를 시계열로 분석하여 제품 판매량을 예측하고 재고를 관리합니다. ⑤건강 연구: 의료 연구에서는 환자의 건강 지표(예: 혈압, 혈당)를 시계열로 분석하여 질병의 발생과 진전을 모니터링하고 예측합니다.
시계열 연구는 다양한 분야에서 활용되며, 데이터의 시간적 변화를 이해하고 예측하기 위한 중요한 도구입니다.

6.계속적 표본설계 ​ 계속적 표본설계(Continuous Sampling Design)는 통계적 조사나 모니터링 작업에서 사용되는 표본조사 방법 중 하나입니다. 이 방법은 데이터를 연속적으로 수집하고 분석하는 데 적합하며, 시간이나 공간에 따른 변화를 추적하고 모니터링하는 데 유용합니다.
특징	①연속적 데이터 수집: 계속적 표본설계에서는 데이터 수집이 연속적으로 이루어집니다. 이는 특정 시간 간격(일, 주, 월 등)으로 데이터를 수집하거나, 특정 이벤트 또는 조건이 발생할 때 데이터를 수집하는 방식을 의미합니다. ②패널 데이터: 대상 인구 또는 표본은 패널(Panel)이라고 불리는 고정된 집단으로 구성됩니다. 이 패널은 연구 기간 동안 일정하게 유지되며, 연속적으로 데이터를 제공하게 됩니다. ③추적과 모니터링: 계속적 표본설계는 주로 추적과 모니터링 목적으로 사용됩니다. 시간에 따른 변화, 트렌드, 패턴 등을 이해하고 예측하는 데 활용됩니다. ④자원 효율적 활용: 연구의 지속적인 데이터 수집을 통해 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 새로운 표본을 선택하거나 조사를 다시 시작할 필요 없이 동일한 패널을 사용하여 연구를 진행할 수 있습니다. ⑤시간에 따른 변화 분석: 계속적 표본설계는 시간 경과에 따른 변화를 분석하고 추적할 수 있어 시계열 데이터 분석과 관련이 있습니다.
예시	①미디어 시청 패턴: 미디어 회사는 시청자의 시청 패턴을 연속적으로 모니터링하여 인기 있는 프로그램을 식별하고 광고 매출을 최적화합니다. 특정 패널의 시청 습관을 일정 시간 간격으로 조사하여 데이터를 수집합니다. ②소비자 행동 연구: 마케팅 연구에서 소비자의 구매 패턴, 제품 선호도, 소비 행동을 추적하고 연구합니다. 이를 통해 마케팅 전략을 개선하고 제품 개발에 활용됩니다. ③건강 모니터링: 의료 연구에서 환자의 건강 상태와 치료 효과를 추적하고 평가합니다. 환자 패널은 주기적으로 의료 정보를 제공하고 진단 및 치료 결과를 기록합니다. ④경제 지표 모니터링: 정부나 금융 기관은 경제 지표(예: 실업률, 소비자 가격 지수)를 연속적으로 모니터링하여 경제 상황을 평가하고 정책 결정에 활용합니다.
계속적 표본설계는 변화와 추세를 연구하거나 모니터링해야 하는 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다. 이 연구 방법은 시간에 따른 데이터의 동적인 특성을 이해하는 데 기여합니다.

6.서베이조사 ​ "서베이(Survey) 조사"는 조사자가 사전에 설계한 질문지나 설문지를 사용하여 대상 집단의 의견, 행동, 태도, 또는 특정 주제에 대한 정보를 수집하는 방법을 말합니다. 서베이 조사는 사회과학 연구, 마케팅 조사, 공익단체 활동, 정부 정책 평가, 비즈니스 결정 등 다양한 분야에서 사용되며, 대상 집단의 의견과 행동을 이해하고 정보를 수집하는 중요한 도구 중 하나입니다.
특징	①질문지 또는 설문지 사용: 서베이 조사는 미리 설계된 질문지나 설문지를 사용하여 대상 집단에게 질문을 하고 응답을 기록합니다. 질문은 주관적인 의견부터 객관적인 사실까지 다양한 유형이 될 수 있습니다. ②표본 조사: 대상 집단의 전체를 조사하는 대신, 일부 표본을 뽑아 조사를 실시하는 경우가 일반적입니다. 이를 통해 시간과 비용을 절약하면서도 대표성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. ③익명성과 비밀성: 응답자의 개인 정보를 보호하기 위해 대부분의 서베이는 익명성과 비밀성을 유지합니다. 응답자의 신원이 공개되지 않으며, 응답 내용은 비밀로 처리됩니다. ④통계 분석: 수집된 데이터는 통계적 분석을 통해 해석됩니다. 이를 통해 특정 주제에 대한 인사이트를 얻고 패턴, 관계, 차이점 등을 파악할 수 있습니다.
조사단계	①문제 정의: 조사 목적과 연구 주제를 정의하고 연구 문제를 설정합니다. ②표본 추출: 대상 집단에서 조사할 표본을 무작위 또는 계획적으로 선택합니다. ③질문지 설계: 질문지를 설계하고 질문의 유형과 내용을 결정합니다. ④데이터 수집: 표본에게 설문지를 배포하거나 온라인 설문을 통해 데이터를 수집합니다. ⑤데이터 분석: 수집된 데이터를 정리하고 통계 분석을 실시하여 결과를 도출합니다. ⑥결과 해석과 보고: 분석된 데이터를 해석하고 연구 결과를 보고서 형태로 작성하여 관련 이해관계자에게 제공합니다.
서베이 조사는 다양한 목적으로 활용되며, 정확하고 신뢰성 있는 데이터를 얻기 위해 설계와 실행이 신중하게 진행되어야 합니다. 이를 통해 의사 결정과 정책 제정에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

​