[조사방법론]조사설계의 타당성과 위협요인

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하고 싶은 말
'조사설계의 타당성과 위협요인'에 대해서 일목요연하게 정리한 글 입니다.
목차
Ⅰ. 인과관계의 의의

Ⅱ. 조사설계의 타당성

Ⅲ. 타당성의 의의

Ⅳ. 통계적 결론의 타당성

Ⅴ. 내적 타당성
<실험의 유형>
1. 추정된 원인 이외의 요인에 기인한 대상집단의 특성변화
⑴ 성숙요인(maturation)
⑵ 역사요인(history)
2. 표본의 무작위 배정 및 대표성에 관련된 요인
⑴ 선발요인(selection)
⑵ 상실요인(mortality)
⑶ 회귀요인(regression)
3. 관찰 및 측정방법에 관련된 요인
⑴ 검사요인(testing)
⑵ 측정수단요인(instrumentation)
4. 단일위협요인들의 상호작용

Ⅵ. 구성개념의 타당성 구성개념의 타당성
1. 실험집단이 오염된 경우
⑴ 실험자 기대효과와 통제방안
① 연구가설을 실험자에게 알려주지 않는 방법
② 실험자에게 연구가설과 연구대상을 알려주지 않는 방법
③ 실험자를 표준화하는 방법
④ 실험자를 두지 않는 방법
⑵ 실험대상의 반응효과와 통제방안
① 가짜약 처리통제집단의 사용
② 연구대상이 연구자체를 알지 못하게 하는 방법
③ 연구대상에게 관찰시점과 방법을 알려주지 않는 방법
④ 연구대상을 속이는 방법
2. 통제집단이 오염된 경우
⑴ 보상적 오염(compensatory contamination)
⑵ 과장적 오염(exaggerating contamination)

Ⅶ. 외적 타당성
1. 일반화가 가능한 상황 또는 맥락
⑴ 실험상황(Experimental Setting)
① 사전검사에 대한 반응의 효과
② 복수 독립변수 또는 실험처리의 개입
⑵ 실험의 맥락
⑶ 통제방안
2. 표본의 대표성과 일반화가 가능한 모집단의 범위
⑴ 무작위추출방법
⑵ 표본추출에서 계획적으로 이질적인 요소를 포함시키는 방법
⑶ 대표적 사례만을 표본으로 선정하여 조사하는 방법
3. 일반화가 가능한 시기
본문내용
Ⅰ. 인과관계의 의의
과학적 설명에서의 핵심적인 과제는 인과관계, 즉 원인과 결과사이의 관계를 밝혀서 그 결과로 발생하는 현상을 설명하는 것이다.
가설은 연구주제와 연구내용을 현실적인 경험사회에서 검증이 가능하도록 변수를 조작시켜서 각 변수들의 관계를 진술한 것이다.
인과관계란 가설을 구성하고 있는 변수들간의 관계를 결정짓는 사항에 관한 것이다.
앞쪽의 변수가 원인이 되어서 뒤쪽 변수의 결과를 발생시키는데, 원인이 되는 변수를 독립변수라 하고 뒤쪽의 변수를 결과변수, 종속변수라 한다. 원인이란 어떤 현상을 일으키거나 변화시키는 요인 또는 어떤 현상이 일어나기 위해 반드시 존재해야 하는 선행요인을 의미한다.
독립변수가 원인이 되고 종속변수가 결과가 되는 관계라서 원인과 결과관계, 이를 줄여서 인과관계라 하며, 인과관계의 정도를 강도라 한다.
행정 및 정책현상의 연구에서는 인과적 사고가 중요하다. 인과적 사고란 직무만족, 역할갈등, 교통사고율 등의 행정문제 및 정책문제를 설명하기 위해서는 무엇이 이들 변수에 변화를 가져오는 원인인가를 생각하는 것이다. 행정 및 정책문제를 해결하는데 필요한 수단을 탐색할 수 있게 된다.

Ⅱ. 조사설계의 타당성
설명적 조사연구의 핵심적 과제는 추정된 원인변수(X)와 결과변수(Y)사이의 인과관계가 존재하는지의 여부를 추론하는 것이다.
이 때 인과관계를 경험적으로 검증하여 추론의 정확성 여부를 판단하여야 한다. 따라서 인과관계의 추론이 정확하게 이루어지면 그 조사연구는 타당성이 높다고 할 수 있다.

Ⅲ. 타당성의 의의
설명적 조사연구에서 타당성은 '경험적 조사연구를 통하여 인과관계를 얼마나 정확하게 진실에 가깝게 추론하느냐'를 나타내는 정도를 말한다.
경험적 연구를 통하여 추정된 원인변수와 추정된 결과변수간의 인과관계에 대하여 얼마나 정확한 정보를 창출하였는가를 말한다. 그리하여 검증하고자 하는 인과관계를 진실에 가깝게 추론해 낸 경우에 그 조사연구의 타당성은 높다.
타당성에는 통계적 결론의 타당성, 내적 타당성, 구성개념의 타당성, 외적 타당성으로 나누어 설명할 수 있다.

Ⅳ. 통계적 결론의 타당성
통계적 결론의 타당성은 추정된 원인(정책이나 프로그램)과 추정된 결과(정책환경적 상황 및 조건의 변화) 사이에 관련이 있었는지에 관한 통계적 의사결정의 타당성을 말한다.
가설검증은 표본에서 뽑은 통계량을 기초로 하여 모집단의 특성을 알아보려고 하는 것이기 때문에 표본이 어떻게 선택되느냐에 따라 잘못된 결론을 내릴 수 있다.
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