선형회귀 기본가정

미국유학/연구 2020. 6. 26. 19:53

참고 블로그: https://blog.naver.com/bluett2/150156751224

유용하게 잘 정리해 주셔서 다음번에 사용하기 위해 복사해둠!

 

1. 선형회귀분석의 기본원리

  1) 독립변수와 종속변수가 모두 양적자료임이 원칙

     - 독립변수가 질적자료인 경우 더미코딩기법으로 사용가능

     - 종속변수가 질적자료일 경우 로지스틱 회귀분석 사용

  2) 종속변수는 1개로 한정

  3) 단순회귀(양적 독립변수 1), 중다회귀 (양적 독립변수 2개 이상)로 구분

  4) 수리적 모형 (독립변수가 X가 여러 개인 중다회귀 수식)

     Y = a + b1X1 + b2X2 + … + biXi + e

     Y = 종속변수

      a = 절편 (독립변수 X0일 때 종속변수 Y의 값)

      b = 기울기, 회귀계수(XY에 미치는 영향, X1단위 증가할 때 Y의 증가분)

      e = 오차

2. 중다회귀분석의 회귀진단

   1) 사례수가 독립변수 개수의 최소 20배 이상은 되어야 함 (다다익선)

   2) 독립변수와 종속변수의 상관은 높고, 독립변수들 간의 상관은 낮을수록 좋음

   3) 다중공선성(multicolinearity)

         (1) 독립변수들간에 거의 완벽한 선형관계 (+- 0.8이상)가 존재하는 것

         (2) 공차(허용값), VIF(분산팽창인수), 독립변수들간 상관 등으로 진단

         (3) 다중공선성이 없으면 공차와 VIF는 1에 근접하고, 상관은 낮은 값을 보임

         (4) 다중공선성이 존재하면 공차는 0에 가가까워지고 VIF는 10 이상을 보임

         (5) 다중공선성이 존재하는 경우, 선형관계가 있는 독립변수들 중에서 하나만 사용하거나 통합해서 하나만 사용해야 함. (상관관계가 낮고, 공차와 VIF가 1에 근접해야 선형회귀분석이 유효함)

    4) 이상점(outlier)

         (1) 다른 사례들과 달리 특이한 위치에 놓여있는 사례, 이상점 때문에 회귀계수가 실제와 다르게 추정될 수 있음

         (2) Cook의 거리로 진단: 사례 하나가 제거되었을 때 b의 변화를 표준화하는 통계량으로서, 일반적으로 0에 가까우면 좋으며 1보다 크면 확실한 이상점으로 판단

         (3) 이상점이 발견되면, 연구자의 판단에 따라 해당 사례를 제외하거나, 그대로 포함 혹은 자료 전체 변환 가능

 

3.기본 가정 및 분석

    1) 분석 - 회귀분석 - 선형

          (1) 종속변수와 독립변수를 해당창으로 이동

          (2) <통계량> : 기술통계와 공선성 진단 선택 + 추정값, 모형 적합

          (3) <저장> : 거리 - Cook의 거리

    2) 결과 확인

          (1) 다중공선성: 공차와 VIF가 1에 근접하는지 확인, 상관이 낮은지 확인

          (2) 이상점: Cook의 거리가 0에 근접하는지 확인

                    - 이상점이 발견될 경우, 연구자 판단으로 데이터를 제외할 수 있음

                        (제외하는 방법: 데이터 - 케이스 선택 - 조건만족 케이스 - 조건: 명령문)

    3) 분석 변수간 Pearson 적률상관계수

               분석 - 상관분석 - 이변량상관계수

    4) Cook의 거리에 의한 데이터를 제외한 경우 - 재분석 < 1)번을 재시행 >

           데이터를 그대로 사용할 경우 - 이미 분석한 것을 토대로 결과 및 해석 도출

 

 

 

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통계 분석의 기본 1. Data Cleaning

미국유학/연구 2020. 3. 3. 02:22
posted by sergeant

합의적 질적 연구 - Clara E. Hill (4)

미국유학/연구 2019. 10. 20. 05:31

p.71

 

연구팀

 

합의적 질적 연구에서 얻은 자료의 풍성함과 타당성은 사례를 상호 비교하여 자료를 개념으로 변환하는 작업을 함께 진행하는 팀의 기능에 달렸다. 

 

1. 팀의 구성

1) 팀의 선발

 우리는 미발표 조사에서 2004년 시행된 CQR팀에 참가한 사람들을 발견했다. 그들은 CQR에서 다른 사람들의 생각의 핵심 주제를 식별하고 의사소통하는 것을 즐긴 것으로 추정됐다. 또한 연구 과제를 타인과 공동으로 작업하는 것을 즐겼다. 이는 팀을 선발하는 동안 고려해야 할 중요한 요소다.

첫번째 기준: 주도성과 동기

 연구팀 작업에서의 좋은 점을 이해하는 것은 팀원들의 동기에 긍정적인 영향을 미친다. 팀원들이 공동으로 작업하는 것을 즐긴다면 서로에게서 배움과 친분의 기회를 얻게 된다. 팀원을 선택할 때 고려해야 할 또 다른 기준은 경험의 수준이다. 성격과 기술 요인도 팀원을 선택할 때 고려해야 한다. Hill, Thompson, Williams (1977)는 대인관계에 능숙하고 피드백에 편협하지 않으며 인간관계를 맺음녀서 작업하려는 동기가 있는 치료자들과 훈련 중인 치료자들이 팀 구성원으로 좋다고 제안했다. 

2) 팀 구성하기

3) 팀 참여를 위한 보상

4) 팀 구조

 얼마나 많은 사람이 팀에 참여하는가? 연구팀은 보통 초기에 팀원 3명과 자문 1-2명으로 구성된다. 

5) 능력의 차이와 위계질서에서의 고려사항

 팀원 간의 능력 차이는 종종 팀의 진행에 영향을 미친다. 또 다른 능력의 차이는 팀의 일부 구성원들이 더 경험이 많을 때 발생할 수 있다. 고려해야 할 사안은 질적 연구팀에서 수석 연구자의 역할이다. 모든 팀에서 수석 연구자는 연구팀 구성원의 한 부분이다. 능력의 차이는 자연스럽게 발생하며, 팀원들이 수석 연구자를 따르거나 반대로 수석 연구자가 팀원을 따르기 원할 때는 논의가 필요하다. 합의 과정을 훈련하고 합의 과정에 대해 토론하는 것에 역점을 두면 수석 연구자의 그러한 기대를 줄일 수 있다. CQR 팀 내에서 수석 연구자의 역할은 다른 모든 팀원과 동일한 수준이다. 

좀 더 경험이 있는 팀원은 그와 관련된 권한을 인식하고 있을 필요가 있다. 훈련과 과정에 대한 초반의 논의는 모두 합의를 위한 '논쟁하기'가 중요하다는 것을 강조하기 위함이다.

6) 팀의 유형

 (1) 기본 팀: 그룹의 연구자들 (보통 3명)은 시작부터 끝까지 함께 연구할 수 있다. 또 다른 유형은 연구자가 1~2명 면접을 보고, 그 다음에 다른 연구자, 자문들과 함께 그 자료들을 분석하는 것이다. 노논문 연구의 모든 면담에서 이 방법을 종종 사용한다. 

 

2. 훈련

CQR 경험이 없는 연구자에게는 훈련을 강력히 추천한다. 정규 교육의 정도는 이전에 방법론을 사용한 적이 있는 팀원인지 아닌지에 따라 달라질 것이다. 팀에 훈련자 1~2명이 있을 때는 훈련이 좀 더 비형식적이 되고, 이 책을 읽는 것 그리고 본보기가 되는 연구를 검토하는 방식이 될 수 있다. 

* 요점은 연구가 기재된 학술논문에 그 훈련 절차를 명확히 설명해야 한다는 것이다.

 

3. 팀의 진행 과정

* 목표나 비전 공유하기

 팀원들이 왜 팀에 참여하는지와 그 차이가 팀의 기능에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고 이해하는 것은 중요하다.

 모임 시간과 팀의 예상 지속 시간에 동의하는 것은 중요하다.

 만나는 횟수 뿐 아니라 가끔 독립적인 작업을 수행하게 되리라는 기대도 필요하다.

* 팀이나 프로젝트에 헌신하기

 집단 구조의 윤곽을 잡기 위해 역할을 정하고 기본 규칙을 정하며 회기의 시간을 기술하는 것은 중요하다.

* 신뢰하기

 

 

p.87 편견과 기대

 연구자들의 편견과 기대는 자료 분석 과정에서 불가피한 부분이고, 의심할 여지 없이 코딩 과정과 결과에 영향을 미친다. 연구자들의 자료 해석에 많은 영향을 받는 질적 연구의 결과에서, 특히 이러한 개념을 다루는 것은 매우 중요하다. 

 

CQR 내의 편견과 기대를 다루는 것은 여러가지 면엣에서 연구의 질을 높일 수 있다. 연구자가 사례에 대해 추측을 확인하고 다루었던 질적 연구가 가정을 검토해 보지 않은 연구보다 믿을만한 것으로 나타났다 (Fisher, 2009). 편견과 기대를 다루면 CQR 연구자들은 "우리의 깨달음이 단지 우리의 것만이 아니라 다른 연구자들이 우리의 자료를 연구한한다면 그들도 유사한 깨달음에 도달하게 될 것이라는 확신을 얻을 수 있다." (Fisher, 2009). 

CQR 연구 내에서 편견과 기대를 다루는 두 번째 이유는 그렇게 하는 것이 연구 과정의 질을 높이기 때문이다. 예를 들어, 자료를 분석하고 논의하기 전에 분석 과정 동안 기대와 편견을 기록하면서 연구자들의 자기 인식과 자기 이해가 높아질 수 있다. 연구팀원들은 또한 다른 팀원의 편견과 기대를 정중하게 지적할 수 있는데, 이는 자기 인식을 더욱 높이는 데 도움이 된다.

CQR 내의 편견과 기대를 다루는 또 다른 중요한 이유는 최종 논문 안에 연구자의 기대와 편견을 명시하는 것이 연구의 독자에게 도움이 되기 때문이다. 저자의 편견과 기대를 독자가 인식하면, 독자가 원할 경우 의도적으로 연구자과 다른 관점을 취할 수 있게 된다.

 

편견의 기대와 정의

 CQR 내의 편견은 "연구자들이 자료에 객관적으로 반응하기 어렵게 하는 개인적인 쟁점"이라 정의할 수 있다. 덧붙여 말하자면, 이러한 편견에 대처한다는 것은 그러한 편견의 영향을 인정하고 또한 설명하는 방법을 아는 것이다. 연구자들이 편견을 아예 없애기는 어렵고 완전히 객관적이 될 수도 없기 때문이다. 

 

편견과 기대의 보고와 관련하여 많은 단어의 의미에 대해 혼란이 있었다. 많은 연구자가 두 용어를 '상호 호환적으로' 사용해 왔다. Hill 등 (1997)에서는 편견과 기대를 둘 다 보고하는 거것을 강하게 주장하지 않기 때문에 Hill 등 (2005)은 오직 편견만 기록하고 보고하기를 추천했다. 그들은 기대가 종종 도입 부분에 나타나있기 때문에 그렇다고 한다. 

우리는 편견 뿐만 아니라 기대도 다뤄야 한다고 생각한다. 오직 편견만을 다루면 그와 다르면서 영향력 있는 기대를 논의하지 않게 된다. 

 

편견과 기대 다루기

1) 연구팀원 선발하기: 연구자 중 초기 연구자와 배경이 유사한 팀원을 선발하는 것이 좀 더 편하게 느낄 수 있기는 하다. 그러나 다양한 편견과 기대(이론적인 지향과 문화적 배경 뿐만 아니라)를 가지고 있는 팀원을 선발하도록 의식적으로 노력하고, 팀원들이 서로 의사소통을 잘한다면 연구에 도움이 될 것이다.  연구 분야에서 필요한 경험과 전문지식 때문에 덜 다양한 팀이 선호되는 일부 경우에는 배경이나 관점이 다른 자문들이 관점의 다양성을 더할 수 있을 것이다. 예를 든 연구팀은 동양인 연구팀의 추측의 균형을 맞추기 위해 경험이 있는 백인 자문을 포함했다.

 

 

2) 자료 수집에 앞서 편견과 기대 기록하기

- 팀의 대표는 편견과 기대에 관한 CQR 훈련 경험이 없는 팀원을 훈련할 필요가 있다. 즐 합리적인 근거, 정의, 예시 들을 보여주면서 편견을 자각하는 것이 중요함을 이해하게 하고 그 일을 어떻게 처리해야 하는지 확실히 알게 해야 한다. 이러한 훈련은 팀의 대표가 편견과 기대를 다루는 기본 규칙을 정하는 토론을 할 때 도움이 될 것이다.

 연구 과정이 진행되는 동안 자료 수집에 앞서 편견을 다 기억하기 어려울 수도 있다. 따라서 각 팀원에게 연구 참여 전에 편견과 기대를 기록하라고 하는 것은 중요하다. 모두 독립적으로 자신의 편견을 숙고하고 기록할 기회를 갖기 전까지는 팀이 편견과 기대를 종합적으로 논의하지 않는 것도 중요하다. 

 

 

 

 

 

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합의적 질적 연구 - Clara E. Hill (3)

미국유학/연구 2019. 10. 20. 04:14

p.57 시작 단계

기본적으로 우리는 연구자들이 신뢰도, 윤리성, 문화적 고려와 같은 ㅈ우요한 요소들을 포함한 계획을 토대로 CQR을 사용하는 것을 권한다. 과정의 각 단계에서 CQR 연구자는 CQR 자료의 신뢰도를 구축하는 것과 윤리적이고 문화적인 감수성 측면에서 높은 기준을 유지할 것을 생각하고 있어야 한다.

 

1. 주제 선정

당신이 흥미를 느끼는 것 중에서 주제를 선정하는 것은 매우 중요하다. 연구는 보편적으로 시간이 필요한 과정이고, 특히 CQR에서는 연구 완성까지 몇 달에서 몇 년이 걸리기 때문이다. 오직 개인적으로 관심 있는 주제를 통해서만 과정의 동기와 진행 속도를 유지할 수 있다. 

2. 연구 아이디어 만들어 내기: 개개인마다 매우 다양한 방법이 있음

3. 질적 방법론이 그 주제를 연구하는 데 최선의 접근인가

 또 다른 질적 연구 방법론의 이상적인 적용은 드물게 발생하는 사건의 이해에 흥미를 느꼈을 때다. 심리치료 회기 관찰과 같은 고전적인 방법으로는 이런 사건을 발견하기 어렵기 때문이다. 

 이와 관련하여 질적 연구 방법은 내적인 사건 같은 복잡한 현상을 이해하는데 유용하다. 

 질적 연구 방법론을 적용하는 또 다른 경우는 어떤 영역에 관해 조금밖에 알려지지 않아서 어떤 질문을 할지, 어떤 측정 도구를 사용할지를 잘 알기 어려울 때다. 

 CQR을 사용하는 또 다른 이유는 이론을 구성하는 데 이상적이기 때문이다. 

 질적 연구 방법론은 연구자가 깊은 수준을 탐색할 수 있기 때문에 특히 사람의 내적 경험을 이해하는 데 적합하다. 

 질적 연구 방법론은 현상을 설명하는 것보다 묘사하는 데 유용하다. 

 마지막으로, 우리의 많은 선행 사례가 특정한 경험 (예, 선물 주기)를 연구했음에도 CQR은 더 광범위한 태도와 신념을 연구하는 데 유용하다. 예를 들어, 연구자들은 인종차별과 신에 대한 믿음의 태도를 연구할 수 있다. 

 

4. 문헌 조사

질적 연구를 옹호하는 사람 중 일부는 계획한 연구를 이끌어 가기 위해서는 질적 연구자들이 문헌에 충분히 익숙해져야 하지만, 자료가 수집되기 전까지 문헌을 완벽하게 개괄할 필요는 없다고 주장한다. 그러나 Hill, Thompson, Williams (1997)는 이러한 접근에 반대한다. 문헌에 대한 지식은 때로 연구자가 사전 연구에서 실수를 바로잡도록 도와줄 수 있고, 문헌에 의미 있게 관여하도록 하는 명확한 방법이기 때문이다. 연구를 진행하기 이전에 문헌에 대해 개괄함으로써 CQR 연구자들은 다른 연구자들이 사전 연구에서 찾아낸 개념과 관련성에 친숙해진다. 이런 개념과 관련성의 역할을 연구 상황에서 고려할 수 있다. 

 

5. 문헌 관련 내용을 보류해 두기

 연구 문제 면담 계획안 개발을 위해서는 현존하는 문헌의 활용이 중요할지라도, CQR 연구자는 합의를 이루어 내는 노력을 해야 하며 참가자들과 면담하고 자료 분석 시기에 자료에 접근할 때는 지식을 한쪽으로 내려 두어야 한다. 그렇게 해야만 새롭고 편견 없는 관점을 정립할 수 있다. (...) 이렇게 관련 문헌을 잊어버리면 예기치 못한 정보를 발견할 수 있다. 그리고 결과를 해석하려고 할 때 다시 문헌을 찾아보아야 한다.

 

6. 합의적 질적 연구 목적 설정하기

 * 연구의 목적이 묘사, 이해, 개발 혹은 어떤 현상의 발견인지 명확히 하기

 * 연구자가 자료를 수집하고 분석한 계획의 연구 방법으로 CQR의 선택이 명확하고 타당한지 보여주기

 

7. 연구 문제 설정하기

목표 설정 ex.

* 현장에서 유전 문제를 다루는 상담자, 의사, 간호사가 맞닥뜨리는 윤리적, 직업적 문제의 범위를 명시하기

* 직업적이고 윤리적인 주제를 구분하기 위한 범주를 명확히 하기

* 이러한 주제들을 전문가 집단과 미국의 지역 구분에 따라 비교하고 대조하기

 

연구 문제 ex.

* 자신의 환자에게 유전적인 문제가 있을 때, 유전을 다루는 상담자, 의사, 간호사에게 발생하는 윤리적이고 전문적인 문제는 무엇인가?

* 전문성에 따라 윤리적이고 전문적인 문제의 유형이 다양해지는가?

* 지역 구분에 따라 윤리적이고 전문적인 문제의 유형이 다양해지는가?

 

 

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합의적 질적 연구 - Clara E. Hill (2)

미국유학/연구 2019. 10. 20. 03:27

p.42

후기 실증 주의

후기 실증주의는 여러 면에서 실증주의와 같지만 미묘한 차이점이 있다. 방법론적으로 후기 실증주의자는 실증주의자와 마찬가지로 변수를 통제하고 조작할 수 있는 실험 방법론을 사용한다. 그러므로 A 치료제와 B 치료제 중 어느 것이 효과적이냐에 대한 연구 결과에서 후기 실증주의자들의 가설과 실험 계획안은 실증주의자들의 연구와 비슷해 보이는 경향이 있다. 

 그러나 후기 실증주의자들의 존재론적 견해는 어떤 객관적인 진리가 존재한다고 하더라도 그것을 전부 알 수는 없고 다만 적절한 이해만이 가능하다. 이러한 점에서 그들은 실증주의자와 다르다. (So do I) A와 B 중 어떤 치료제가 연구 참가자의 불안 수준에 영향을 끼치는가에 대한 연구를 위해 가설을 세우고 이 연구를 계속해 나가기 위해 연구 결과의 타당성을 인정하지만, 절대적인 진리는 없다고 믿는다. 따라서 후기 실증주의자들은 확실한 연구 결과를 바라는 마음으로 연구를 반복하고 이를 통해 확증된 결과를 얻으며, 그렇게 함으로써 연구 결과를 이해하게 한다. 

 후기 실증주의자들은 실증주의자들이 하는 방식처럼 한 번의 연구만으로 결과를 도출하기 보다는 다양한 각도로 연구를 반복하는 과정을 통해 연구 결과를 수렴하는 방식을 채택한다. 불안 수준을 낮추는 데 어느 치료제가 더 효괒과적인지를 연구하는 후기 실증주의자들은 그들의 개인적인 경향이 연구 결과에 영향을 끼친다는 점을 인정한다. 연구자와 연구 참가자의 관계는 연구 과정에 걸쳐 서로 영향을 끼친다는 사실을 인정하지만, 그들의 관계는 마땅히 독립적이여야 한다는 인ㅇ식론적 입장을 고수한다. 

 후기 실증주의자들은 연구자의 개인적 가치관이 연구 과정에 개입되어서는 안 된다는 입장에 대해 실증주의자들과 뜻을 같이 하며, 연구 과정에서 개인이 객관성을 지키려 해도 인간의 노력에는 한계가 있다는 것을 인정한다.

 후기 실증주의자들은 편견이 분명히 존재한다는 사실을 인지한다. 그래서 특정한 현상을 연구할 때 자신에게 어떤 편견이 있는지를 깨닫는 데 노력을 기울인다. 그렇기에 그들의 연구는 좀 더 객관적이고 중립적이 되며, 연구 결과를 발표할 때 그들의 언어가 객관성을 유지할 수 있다.

 

p.43

구조주의

존재론적으로 구조주의자들은 진리가 유일하다는 것을 인정하지 않는다. 그들은 사회 구조 내내에서 다수의 진리가 공존할 수 있다고 믿는다. 인식론에 관하여 연구자와 실험 참가자의 관계에는 친밀하고 주관적인 상호적 관계가 중요하고 이것이 참가자에게 중요한 경험이 된다고 믿는다. 이러한 살아있는 경험적 관계를 중시하기 때문에 구조주의자들이 사용하는 연구 방법은 좀 더 자연스럽고 질적인 경향이 있다. 가치론적 관점에서 구조주의자들은 그들 고유의 경험이 연구 참가자의 경험을 이해하는 데 영향을 끼친다고 보기 때문에 연구자 개인의 가치나 신념이 연구 과정에서 불가피하게 개입된다는 것을 인정한다. 구조주의의 가치를 믿는 연구자는 자신의 가치관과 편견, 연구 결과에 대한 기대를 명백히 인정하고 기술함으로써 이러한 요소를 인지한다. 그러나 후기 구조주의자와 달리 개인의 편견과 기대를 없애기란 불가능핟하다고 생각하므로 굳이 이것을 없애거나 통제하려고 노력하지 않는다. 

 

합의적 질적 연구의 철학적 기초

Hill 등 (2005)은 "CQR은 후기 실증주의적 요소를 포함하면서도 구조주의적 요소를 중요시하는 연구 방법" 이라고 기술한다. 구조주의적 입장을 기초로 하여 CQR은 자연스러우며 상호작용하는 특징을 띠며 질적인 방법론을 추구한다. 현상을 이해하기 위한 연구는 단어와 원문을 토대로 하며, 연구 참가자들의 언어 맥락을 중요시하고, 면담자는 엄격한 조사와 명확성을 토대로 참가자와 상호작용한다. 

 

CQR 연구자들은 존재론(즉, 현실의 본질에 대한 견해의 관점에서 다양하고, 동등하게 타당하며, 사회적으로 구성된 '진리들' (구성주의자의 관점)이 있다는 것)을 인정한다. 그러므로 참가자들 사이의 경험의 공통성을 추구하는 동시에 그 경험의 독특성 또한 인정한다. 존재론적으로 CQR에서는 또한 다양한 관점을 통합해 나가면서 가능한 한 충실하게 자료를 제시하는 것을 추구하고 팀 구성원과 자문단이 하나의 진리에 합의하는 것을 강조하므로 후기 실증주의적 관점을 선호한다. 

 합의를 이루는 과정에서 팀 구성원 개개인의 관점을 존중하며 격려한다. 팀 구성원 간에 불가피하게 관점이 다를 수 있다는 점을 인지하고 끊임없이 원자료로 돌아오는 것과 다양한 관점을 결합하여 사용하는 것, 자료의 복잡성을 이해하는 것이 필요하다. 이러한 노력으로 다양한 관점이 탄생할 수 있으며, 이는 모든 구성원의 편향성을 줄이는 데 도움이 된다. 게다가 합의를 이루는 연구 과정에서 자문단을 두는 것은 집단 사고의 폐단을 줄이고 다양한 관점을 제공하며 팀 구성원이 좀 더 '진리'에 가까운 사고에 도달하도록 도와준다. 합의점을 강조하는 것은 CQR 이론이, 예를 들어 자료 분석을 단 1명의 연구자에게만 의존하는 근거 이론 같은 좀 더 구조주의적인 측면에 중점을 두는 다른 이론과 차별되는 특징 중 하나다. 

 인식론적 관점에서 CQR 이론은 연구자과 연구 참가자들 사이의 상호 영향력을 인식한다는 점에서는 구조주의의 측면을 따른다. CQR에서 면담 시행자는 참가자의 질문에서 현상을 배우고 또한 참가자를 따라가며 독려하는 방식을 사용함으로써 참가자가 자신의 경험을 깊이 있게 탐구해 나갈 수 있도록 도와준다. CQR 이론의 인식론에는 후기 실증주의적 요소가 분명히 포포함된다. 이는 참가자 각각에게서 같은 유형의 정보를 입수하기 위해 더 깊이 있는 정보를 융통성 있게 발휘하여 질문할 수 있는 반구조화된 면담 계획안을 사용하는 것에서 알 수 있다. 

 연구자의 가치가 연구 과정에서 하는 역할에 관하여 CQR은 후기 실증주의와 구조주의의 중간 입장을 취한다. 

마지막으로 CQR의 수사학적 구조는 후기 실증주의에 가깝다. 이는 연구자가 가능한 한 객관적으로 결과를 제시하고 너무 포괄적인 해석을 피하며 자료를 보고하기 위해 연구 과정에서 배제되는 제삼자를 선택한다는 것이다. 

객관적 진실인가, 자료의 풍부함인가의 문제가 역사의 전 과정에 걸쳐 질적 연구 방법론을 괴롭혀 왔지만, CQR 이론의 가장 큰 장점은 이 두가지 핵심을 적절히 염두에 두고 고안된 이론이라는 것이며 이로써 CQR 이론은 양쪽으로 활용할 수 있는 영혼 이론이 설 수 있는 기틀을 마련했다.

 

p. 48 역사적 전제

 20세기 중반부터 연구 패러다임은 사회과학자들에 의해 실증주의에서 후기 실증주의로 바뀌었다. 이러한 변화는 사회과학자들이 자료를 문맥에 맞게 이해하고 다양한 방식으로 현상을 설명하는 것의 중요성을 깨달았기 때문이다. 심리학에서 질적 연구법이 등장한 것은 행동주의적 방법으로는 무언가 부족하다는 결론에 근거했다. 행동주의 방법은 인간 행동에 대한 진리를 일반화하려는 시도에 있어 너무 단순해 보인다. 

 

1970년대 즈음 사회과학자들이 모델과 이론 그리고 질적 자료를 분석하는 방법을 인간적으로 다루는 데 관심을 기울이면서 질적 자료에 구성주의적으로 접근하는 방식이 생겨났다. 해석학, 구조주의, 기호학, 현상학, 문화 이론 그리고 여성주의 영역에서 연구자들은 인간 현상에 대해 좀 더 비판적이고, 구술적이고, 해석적인 입장을 취할 수 있게 되었다. 학문 분야를 막론하고, 학자들은 인간 행동에 대해 좀 더 복잡한 시각으로 바라보기 시작했다. 또한 비판적이고 맥락을 고려한 새로운 방법으로 문화 현상과 사회 현상을 평가하기 시작했다. 사회학자와 인류학자는 사회를 구조적 시각으로 보기 시작했고, 전통적 가설에 문제를 제기하며 인종과 성별에 대한 진실을 받아들이기 시작했다. 사회구조적 측면을 기초로 하여 인종과 성별 같은 다양한 변수의 이해를 중시하는 점은 이전의 패러다임과 비교해 볼 때 꽤나 급진적이라고 할 수 있다. 

 

 

양적 접근법의 목적은 "경험을 마치 살아 있는 것처럼 그리고 의식을 생생하게 만들어 내는 것처럼 설명하고 명료화하라." 라고 할 수 있다. 질적 연구 방법론의 목적은 '의식 수준에서 살아 있고 구조된 경험을 있는 그대로 설명하고 명확히 하는'데 있다. 

 

심리학과 심리치료 분야에서 발전시켜 사용하는 질적 접근법은 근거 이론, 현상학적 접근, 그리고 포괄적인 과정 분석 등 세가지다. 이 세 가지 질적 방법은 심리학 분야에서 유용하게 사요오디지만 Hill과 동료 연구자들은 이러한 접근법이 "모호해 보이고 이해하기 어려운 점과 더불어 실행하기 어려운 점"을 들어 이 연구 방법론의 단점을 지적한다. 좀 더 쉽게 배우고 사용할 수 있는 방법을 만들고 싶은 바람에서 Hill과 동료 연구자들은 기존의 세 가지 접근 방법의 가장 좋은 특징만을 통합하는 새로운 접근법을 개발했다. 그것이 바로 CQR이다. 

 

CQR의 역사적, 철학적 정황을 논의함에 있어 CQR은 심리치료 연구 분야에 초점을 맞춰 개발된 방법론은 아니지만, 상담심리학자들은 이 연구 방법론을 주된 연구 방법으로 흥미롭게 사용하고 있다. 앞서 논의한 철학적 패러다임의 수준을 넘어서서 CQR 이론의 고유한 가정과 기초를 이루는 경향성은 상담 분야와 많이 유사하다. Rennie(1994)는 질적 연구자와 상담자 모두 인간이 경험한 이야기에 어떻게 관심을 보이는지를 설명한다. 이러한 질적 연구 방법에서 개인은 개인 이상의 의미가 있다. 상담자와 질적 연구자 둘 다 이야기의 전체 맥락에서 사람을 이해하려고 시도하고 동시에 개개의 ㅇ녀구 참가자와 내담자의 권한을 강조한다. 게다가 질적 연구 과정과 상담 과정에서 사용되는 기술과 과정이 광범위하게 중복된다. 

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합의적 질적 연구 - Clara E. Hill (1)

미국유학/연구 2019. 10. 20. 02:15

p.21

질적 연구란 인간 내면의 의미를 찾아 나가고 인간 마음의 지도를 최대한 이용하는 방법이다. 정직성을 바탕으로 실행해 나가는 과정이므로 심리학을 연구하는 사람과 일반인에게 모두 특별한 배움의 길을 제시한다. 좋은 질적 연구란 인간이 사회적 동물로서 제대로 기능할 수 있게 하는 데 초점을 맞춘다. 이는 인간의 모든 경험을 이해해 나가고자 하는 시도와 더불어 타인을 이해하려는 노력을 바탕으로 한다. - McLeod의 정의(2011)

 

"질적 연구 방법론의 목적은 사회가 어떻게 구조화되었는지에 대한 이해를 연구해 나가는 것이다." 이 문장은 우리가 복잡한 세계에 살고 있으며 지식이라는 것은 하나의 절대적 진리가 아닌 다양한 관점에서 볼 수 있다는 생각을 바탕으로 한다.

 

합의적 질적 연구(CQR)의 핵심 요소

1. CQR은 연역적이기보다는 귀납적이다.

2. CQR은 참가자의 사고를 촉진하기 위해 개방형 질문을 사용해서 다양한 답변을 얻어낸다.

3. CQR은 숫자보다는 단어(대화체와 이야기)를 사용한다.

4. CQR은 사례의 전체적인 맥락에서 개별적인 요소를 이해한다.

5. CQR은 소수의 사례를 깊이 있게 연구한다.

6. CQR은 자료 분석을 하는 주된 팀원 최소 3명의 다양한 관점에 의존하고, 주된 팀의 작업을 체크하는 자문을 1~2명 둔다.

7. CQR은 팀원 간의 합의를 중시한다.

8. CQR은 윤리적인 문제와 신뢰 그리고 문화의 역할을 강하게 강조한다.

9. CQR은 연구자들이 결론이 날 때마다 끊임없이 초기 자료로 돌아가서 결론을을 검증할 것을 요구한다.

 

1) 귀납적 접근: 이론적 구조를 강요받지 않거나 가능한 적게 받아들이면서 자료에서 결론을 도출하는 것이 허용된다.

2) 면담에서 개방형 질문의 사용: 참가자들의 경험에 대해 미리 생각할 시간을 주지 않고 주제에 대해 무엇이든지 떠오르는대로 말하도록 질문한다. 

3) 언어에 기반: 각 단어에 대해 자신이 생각하는 의미만 염두에 두기보다는 참가자들이 생각하는 의미를 이해하기 위해 가능한한 한 개방적인 자세를 유지해야 한다.

4) 맥락의 중요성: 참가자가 표현한 개인적인 단어를 이해하기 위해 연구자는 개인이 말한 모든 것에 깊이 몰두한다.

5) 적은 수의 표본 사용: 질문에 담긴 현상을 경험했으며 자신의 경험을 명확히 이야기 할 수 있는 사람들을 모집

6) 다양한 관점: 여러 사람의 판단이 필요하다. 자료에 다양한 관점을 적용하는 것은 다양한 관점을 인정하는 태도이며 자료에 관해 새로운 방식으로 생각할 기회를 제공한다. 우리는 이러한 관점의 차를 일률적인 통계 방식을 사용해 하나의 사사고 과정으로 묶어서 처리하는 과정을 원하지 읂는다. 대신 서로 다른 관점들을 모두 경청하고 팀이 자료를 이해하는 과정에서 합의를 이끌어 내기를 원한다. 그렇지만 모든 팀은 필연적으로 집단 역동에 부딪힌다. 어떤 사람은 지배적적이고 어떤 사람은 비비교적 조용하며, 어떤 사람은 조화를 위해 노력하고, 어떤 사람은 자기 생각을 주장하는 데 어려움을 느끼기도 한다. 자료가 집단 역동에 의해 좌우되기도 하기 때문에 집단 연구에서는 확인을 위한 기제를 만들어 두는 것이 중요하다. 사실상 자문이 팀의 균형을 확인해 주며, 자료에 대한 또 다른 관점을 제공한다.

7) 합의: 자연스럽게 만장일치가 된 결정. 연구법에서 연구자들은 합의를 이루어 나가는 과정 중에 자료를 개별적으로 검토하고 모든 구성원이 자료에 대한 최선의 설명이라고 동의할 때까지 토의한다. 다른 말로, 연구자들은 각장자의 의견을 존중하고 격려하는 분위기에서 자료에 대한 공통된 이해를 찾아 낸다.

8) 윤리와 신뢰성, 그리고 문화: CQR은 매우 주관적이기 때문에 연구자들은 연구 절차에서 가능한 한 주의해야 한다. 

9) 지속적인 자료 검토 작업: 자료에 대해 이해가 필요할 때 끊임없이 초기의 원자료로 다시 돌아가는 것. 

 

CQR은 연구자가 개인 내면의 태도, 내적 경험, 신념 등을 깊이 있게 연구하는 데 이상적이다. 또한 연구자가 관찰만으로는 이해할 수 없는 내면의 사건을 조사하는데 특히 유용하다. 연구자는 사건뿐뿐만 아니라 태도 (예, 심리치료에 대한 태도)와 신념 (예, 사회정의에 대한 믿음)에 대해서도 연구할 수 있다. 

 

GT와 CQR의 유사성은 다음과 같다.

* 참가자들과 면담한다.

* 말을 영역별로 분류하여 그 속에서 중심이 되는 핵심 개념과 영역을 개발한다.

* 자료의 신뢰성을 보장하기 위해 계속해서 원자료로 되돌아가 탐색한다.

 

CQR과 GT의 차이점은 다음과 같다.

* CQR 연구자들은 반구조화된 면담 계획안을 만들고 참가자에게 같은 질문을 하며, 면담 자료에 개인적인 정보가 드러나도록 참가자를 격려한다. 이와 반대로 GT 연구자들은 면담 계획을 자유로이 하며, 면담 참가자가 점점 늘어남에 따라 이를 구조화하여 모든 참가자에게 동일한 질문을 하지는 않는다.

* GT 연구자들은 자료 분석과 자료 수집을 번갈아 하며, 자료가 이론화 되면 연구를 종료한다. GT 연구는 이론이 형성성될 때까지 자료를 계속 수집하지만, CQR 이론에서는 미리 참가자 수를 정한다.

* GT는 종종 연구자 1명이 자료를 분석한다. 반면에 CQR은 다양한 연구자와 자문이 함께 합의점을 찾는다.

* GT 연구자들은 핵심 개념을 먼저 구축하고, 그 다음으로 영역에 핵심 개념을 배치한다. 그리고 하나의 핵심 범주 아래에 계층 구조를 만든다. 이와 대조적으로 CQR 연구자들은은 영역을 먼저 구성하고, 다음으로 핵심 개념을 구조화하고, 영역과 카테고리, 하위 범주의 계층 구조를 개발한다.

* GT 연구자들은 특징별로 범주를 묘사하는 반면에 CQR 연구자들은 그렇지 않다.

* CQR 연구자들은 목록과 하위 목록이 일반적인지, 전형적인지, 드문지를 명시한다. 하지만 GT 연구자들은 다양한 목록에 얼마나 많은은 참가자가 들어맞는지 명시하지 않는다.

* CQR은 비교적 자료 분석에 고정된 방식을 사용하지만 GT는 가변성과 융통성이 있다. 그러므로 연구자들은 이 방법을 이해하는 방식을 다양하게 변화시킬 수 있다.

 

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By far the simplest and quickest method for determining a straight line is to choose the line that can best be drawn by eye. Although this method often paints a reasonably good picture, it is extremely subjective and imprecise and is worthless for statistical inference. We now consider two analytical approaches for finding the best-fitting straight line. 

1. The Least-squared Method

The least-squared method determines the best-fitting straight line as the line that minimizes the sum of squares of the lengths of the vertical-line segments drawn from the observed data points on the scatter diagram to the fitted line. The idea here is that the smaller the deviations of observed values from this line ( and consequently the smaller the sum of squares of these deviations), the closer or "snugger" the best-fitting line will be to the data.

2. The Minimum-Variance Method

The minimum-variance method is more classically statistical than the method of least squares, which can be viewed as a purely mathematical algorithm. In this second approach, determining the best fit becomes a statistical estimation problem. The goal is to find point estimators of Beta(zero) and Beta(1) with good statistical properties. In this regard, under the previous assumptions, the best line is determined by the estimators Beta(zero) and Beta(1) that are unbiased for their unknown population counterparts Beta(zero) and Beta(1), respectively, and have minimum variance among all unbiased (linear) estimators of Beta(zero) and Beta(1).

*Fortunately, both the least-squares method and the minimum-variance method yield exactly the same solution, which we will state without proof. 

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<Preview>

The general problems to be discussed: we have one response variable Y and a set of k predictor variables X1, X2, X3...Xk; and we want to determine the best subset of the k predictors and the corresponding best-fitting regression model for describing the relationship between Y and the X's. What exactly we mean by "best" depends in part on our overall goal for modeling.

One goal is to find a model that provides the best prediction of Y, given X1,X2, ..., Xk, for some new observation or for a batch of new observations.

Alongside the question of prediction is the question of validity- that is, of obtaining accurate estimates for one or more regression coefficient parameters in a model and then making inferences about these parameters of interest. The goal here is to quantify the relationship between one or more independent variables of interest and the dependent variable, controlling when necessary for other variables.

<Steps in Selecting the Best Regression Equation: Prediction Goal>

1. Specify the maximum model (defined in Section 16.3) to be considered.

2. Specify a criterion for selecting a model.

3. Specify a strategy for selecting variables.

4. Conduct the specified analysis.

5. Evaluate the reliability of the model chosen.

By following these steps, one can convert the global goal of finding the best predictors of Y into simple, concrete actions. Each step helped to ensure reliability and to reduce the work required.

- Recall that overfitting a model (including variables in the model with truly zero regression coefficients in the population) will not introduce bias when population regression coefficients are estimated if the usual regression assumptions are met. We must be careful, however, to ensure that overfitting does not introduce harmful collinearity (ch. 14). Underfitting (i.e. leaving important predictors out of the final model), however, will introduce bias in the estimated regression coefficients.

 

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