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1.점검 결과에 따른 필요조치 실제 인터뷰 후 실사 결과에 따라 수집된 데이터의 품질과 타당성을 보장하기 위해 취해야 할 몇 가지 필요한 조치와 단계가 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 조치는 다음과 같습니다. |
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①데이터 검증 및 정리 | 수집된 데이터의 정확성과 완전성을 검토합니다. 누락되거나 일관성이 없는 응답이 있는지 확인하세요. 오류나 불일치를 해결하여 데이터를 정리합니다. |
②데이터 입력 | 인터뷰 중에 손으로 쓴 메모가 있는 경우 해당 데이터를 디지털 형식으로 복사하여 입력합니다. 데이터 입력의 정확성을 다시 확인하십시오. |
③데이터 분석 | 연구 목적과 수집된 데이터 유형을 기반으로 데이터 분석 프로세스를 시작합니다. 적절한 통계적 또는 정성적 분석 기술을 사용하여 데이터에서 의미 있는 통찰력을 이끌어냅니다. |
④데이터 검증 | 참가자의 하위 집합을 다시 인터뷰하거나 후속 인터뷰를 실시하여 데이터 샘플을 검증하는 것을 고려하십시오. 이는 데이터의 신뢰성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. |
⑤품질 관리 | 데이터 분석 중에 품질 관리 조치를 구현하여 문제나 불일치를 식별하고 해결합니다. 여기에는 데이터 교차 확인, 평가자 간 신뢰성 확인 수행 또는 분석 지원을 위한 소프트웨어 도구 사용이 포함될 수 있습니다. |
⑥주제별 코딩 | 질적 연구를 수행하는 경우 주제별 코딩을 사용하여 정성적 데이터를 분류하고 구성합니다. 이 프로세스는 응답에서 반복되는 주제와 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. |
⑦동료 검토 | 데이터 분석의 엄격함과 타당성을 보장하기 위해 해당 분야의 동료 또는 전문가로부터 의견과 피드백을 구합니다. |
⑧삼각측량 | 결과를 확증하고 결과의 타당성을 높이기 위해 여러 데이터 소스나 방법(예: 인터뷰, 설문조사, 관찰)을 사용하는 것을 고려하세요. |
⑨보고 | 연구 결과에 대한 포괄적인 보고서 또는 프레젠테이션을 준비합니다. 연구 목표, 방법론, 주요 결과 및 시사점을 명확하게 설명합니다. |
⑩윤리적 고려사항 | 연구가 윤리적 지침 및 표준을 준수하는지 확인하십시오. 데이터 처리 및 보고의 모든 측면에서 참가자의 기밀성과 개인정보를 보호합니다. |
⑪참가자에 대한 피드백 | 연구 설계에 따라 적절하고 실행 가능한 경우 연구 결과에 대한 피드백을 참가자에게 제공하는 것을 고려하십시오. |
⑫문서화 | 내려진 의사결정, 사용된 코딩 체계, 데이터 품질 문제를 해결하기 위해 취한 단계를 포함하여 데이터 분석 프로세스에 대한 철저한 문서화를 유지합니다. |
⑬동료 검토 및 검증 | 연구 방법론과 결과를 검증하기 위해 학술 또는 전문 저널에 동료 검토를 위한 연구 결과를 제출하는 것을 고려하십시오. |
⑭후속 연구 | 초기 조사 결과를 바탕으로 추가 조사나 후속 연구가 필요할 수 있는 영역을 식별합니다. |
⑮보관 | 인터뷰 기록 , 설문조사 데이터, 분석 파일을 포함한 모든 연구 자료를 모범 사례 및 기관 정책에 따라 안전하게 보관합니다. |
⑯보급 | 연구 결과를 학계, 정책 입안자 또는 일반 대중을 포함한 관련 이해관계자와 적절하게 공유합니다. |
이러한 조치는 인터뷰 과정에서 수집된 데이터가 엄격하고 투명한 방식으로 철저하게 분석, 검증 및 보고되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이는 연구의 전반적인 품질과 신뢰성에 기여합니다. |
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