13장 조사론 보고서 (2)

목차

1. 질적 자료의 수집
1) 면접
2) 관찰
3) 일정 기록과 일지
4) 문헌 및 기록물 검토


2. 질적 자료의 체계적 정리
1) 기록 정리
2) 자료의 조직화
3) 기록에 대한 코딩
4) 데이터에서 갭의 발견


3. 질적 자료의 분석
1) 분석을 위한 계획
2) 범주화
3) 자료 해석하기
4) 타당도 검증

본문내용

간에 비교와 대조를 하고, 이를 통해 범주를 묶는 다음 어떤 주제(중심내용)로 통합 해 낸다.
범주의 유형
고유 범주화(indigenous categories)
내부자적 접근법을 사용사여 조사 대상자의 관점에서 관찰된 대상자의 표현이나 용어를 사
용함으로써 범주를 명료화 한다. 이 접근은 라포를 형성하는 실천기술과 공감을 개발하는데
매우 적합하다.
조사자 범주화(researcher-constructed categories)
조사자 자신이 수집한 데이터에서 직접 범주를 만드는 것을 말한다.
3)자료 해석하기
자료의 해석은 변수와 개념간의 관계를 관찰하는 것을 포함한다.
분류체계의 개발과 가설과 이론 개발로 구분하여 살펴볼 수 있다.
분류 체계의 개발
다이어그램(cluster diagrams): 유사하거나 의미 있는 자료들을 무리지어 놓고 원이나 그
림 같은 시각적인 부호를 사용하는 것.
네트워크 다이어그램(network diagram) 파이 차트(pie chart)
매트릭스(matrices): 개별적인 의미를 표로 나열한 것. 조사자가 특정 구조를 갖고 자료를
보다 쉽게 접근할 수 있도록 분류하고 자료 간의 관련성을 확인할 수 있게 한다. 개별 자료
의 차이점과 유사점을 비교, 대조하면서 의미를 찾아내고 의미의 구조를 용이하게 그려 나
갈수 있게 한다.
셈(counts): 연구자는 자신의 연구를 계량화하지 않고도 의미단위, 범주 또는 핵심 내용의
발생 빈도를 셀 수 있다.
누락된 요소 연결(missing links): 일차적 분류를 마치고 다시 검토하는 과정에서 발생한
다. 어떤 두 범주가 서로 관련되어 있는 것을 먼저 발생하는 것을 파악해야한다. 만약 제 3
의 변수가 있다면 그것을 찾아내어 연결해 준다.
반증 자료(contradictory evdence): 질적 분석에서 반증자료는 나중에 자료의 타당성을 검
증하는데 활용되기 때문에 반드시 고려되어야 한다.
가설과 이론 개발
질적 조사는 가설 검증보다는 가설 개발과 일차적으로 관련되어 있으며, 인과성과 연관성에 관한 추정을 포함하고 있다.
가설의 개발과 인과성에대한 언급은 데이터에 근거를 두어야 한다.
데이터의 각 요인이 서로 순환되고 상호 의존하고 있음을 통해서 데이터의 맥락적 상호관계가 드러나게 하는 것이 질적 분석의 장점이 되어야 한다.
4) 타당도 검증
질적 데이터 타당도 검증을 위한 가정은 대안가설의 고려, 예외적인 사례 검토, 다각화,
데이터 맥락 유지를 포함하기 때문에 계량적 데이터 타당도 검증과 다르다.
대안가설(rival hypothesis) - 대안적 가설은 기존 문헌이나 데이터에서 나오며, 조사
가설과 대안적 가설 모두 데이터를 검토한 후 어떤 가설이 데이터를 반영하고 있는지
고려한다.
예외적인 사례(negative cases) - 데이터를 관찰하고 분석할 때 예외적
인 케이스가 나오기 때문에 이에 대한 검토가 필요하다.
다각화(triangulation) - 다양한 유현의 데이터를 수집하거나 여러 사람에게 데이터를
분석하게 하거나 데이터를 이해하는 데 다양한 이론을 활용하는 방법이다.
데이터의 맥락 유지(preserving the context of the data) - 일반적으로 질적인
조사에서는 의도적 표집이 이루어짐으로 결과에 상황이 제한적인 한계점이 있다. 따라서
조사결과에 대한 이해는 항상 그 데이터 맥락 속에서 이루어져야 한다.
조사자 스스로 신뢰성 확보(establishing your own credibility) - 질적인 분석의
성공은 조사자 과정에 대한 정확한 조사 연구일지를 기록·유지하는 것으로 조사자 스스로
신뢰성을 확보하는데 중요하다.

키워드

조사론보고서,   면접,   관찰