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조사방법론
조홍규 교수
KAIST 대학원 경영정보공학 석사과정
KAIST 대학원 경영정보공학 박사졸업
KAIST 대학원 경영정보공학 석사과정
KAIST 대학원 경영정보공학 박사졸업
한국금융연수원
이화여자대학교
성균관대학교
국민대학교
현) 유니와이즈 전임교수
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총 4개 챕터, 22강으로 구성되어 있습니다.
| 제목 | 강의시간 | 상세내용 |
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[1강] 조사방법론 오리엔테이션
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조사방법론 오리엔테이션 핵심 개념 및 과목 구성 정리
• 조사방법론(Research Methodology) 개념: 사회현상을 과학적·체계적·객관적으로 설명하기 위한 연구설계·측정·통계분석·평가·보고 방법을 다루는 사회과학 연구방법론 과목 • 과목 핵심 내용 구조: 과학적 조사(연구문제·가설·설계 원리) → 조사의 실행(실험설계·측정·설문지 작성·표본설계·자료 수집·코딩) → 자료의 분석(기초통계·분산분석·회귀분석·가설검증) → 조사의 이용(평가조사·보고서 작성·정책·시장·여론 분석 활용) • 학습 역량 및 활용: 신뢰성·타당성 기준에 따른 자료 평가 능력, 통계적 유의성 기반 가설 검증 능력, 사회조사분석사 등 자격·실무(시장조사·여론조사·정책평가)에서 요구되는 실증조사 설계·분석·보고 역량 강화 |
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| 1장. 과학적 조사 | ||
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[2강] 과학적 조사란 무엇인가
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과학적 조사와 과학적 방법 핵심 개념 정리(조사방법론 2강)
• 과학과 지식 형성: 과학의 정의·목적(규칙성 발견, 변수 간 관계 설명·예측)과 비과학적 지식 형성(전통·권위·직관 및 오류) vs 과학적 지식 형성(가설 설정, 논리적 기술, 경험적·상호주관적 검증) 구조 정리 • 과학적 조사와 방법 기준: 과학적 조사 정의(변수 간 관계의 체계적·통계적·비판적 탐구)와 목적(설명·예측·이해), 과학적 방법의 기준(의사소통·추론·상호주관성) 및 특징(논리성·인과성·일반성·간결성·구체성·경험적 검증 가능성·수정 가능성·효용성) 체계화 • 연역·귀납과 과학철학: 연역법·귀납법의 절차와 상호보완적 순환 구조, 논리적 실증주의·논리적 경험주의·반증주의·패러다임(과학적 혁명) 등 과학철학 입장의 핵심 개념과 검증·반증·패러다임 전환 기준 정리 |
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[3강] 과학적 조사의 설계
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과학적 조사의 설계와 유형 및 절차 정리
• 과학적 조사 유형: 탐색조사·기술조사·인과조사의 개념, 목적, 주요 방법(문헌·전문가·사례·FGI) 및 종단·횡단조사 구조 정리 • 인과관계 이론: 고전·근대·현대 인과관계 조건(시간적 선행, 관련성, 필요충분조건, 반증 가능성, 외생변수 통제, 조작 가능성)과 인과모형 구성 원리 • 과학적 조사 절차·계획: 문제 제기–조사 설계–자료 수집–분석·해석·이용–보고서 작성 5단계와 조사 목적·내용·방법·일정·예산·간트 차트 기반 조사계획 요소 정리 |
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[4강] 연구문제와 가설
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연구문제와 가설, 변수의 개념과 정의 정리
• 연구문제·문헌고찰·연구가설 설정 절차: 새로운·중요·해결 가능한 연구문제 선정 후 문헌고찰을 통해 문제를 구체화하고, 검증 가능한 문장 형태의 연구가설로 구조화하는 과정 정리 • 변수와 정의 체계: 변수·상수 구분, 종속·독립·조절·매개변수 역할, 개념적 정의와 조작적 정의의 차이 및 측정·실험을 위한 조작화 원리 정리 • 가설의 구조와 평가 기준: If A then B 구조, 일반적·지엽적·방향성·무방향성 가설 구분, 문제 해결성·검증 가능성·논리성·계량 가능성 등 좋은 가설의 평가 기준과 연구문제와의 관계 정리 |
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| 2장. 조사의 실행 | ||
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[5강] 실험설계(1)
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실험설계의 의의와 타당성, 사전실험설계 정리
• 실험설계 기본 개념: 독립변수 조작·외생변수 통제·무작위화를 통해 인과관계(원인·결과) 검증하고 처치 효과를 추정하는 연구 설계 절차 • 실험설계 타당성·저해요인: 내적·외적 타당성 개념과 우연사건, 성숙, 시험효과, 측정도구 변화, 표본편중, 통계적 회귀, 실험대상 소멸, 인과방향 모호성 등 타당성 저해요인 구조 정리 • 외생변수 통제와 사전 실험설계: 제거·균형화·상쇄·무작위화 등 통제기법과 사전 실험설계(단일집단 사후, 단일집단 사전·사후, 집단비교설계)의 설계 구조·인과추론 한계 요약 |
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[6강] 실험설계(2)
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순수·유사·사후 실험설계의 유형과 타당성 정리
• 실험설계 유형 구조: 순수실험설계·유사실험설계·사후실험설계의 집단구성(실험/통제), 무작위화 여부, 사전·사후측정 구조, 독립변수 조작 가능성 및 외생변수 통제 수준 비교 정리 • 주요 설계 모형: 통제집단 사전사후·사후실험·솔로몬 4집단 설계, 비동질 통제집단(사전사후·유사사전·반복사전·역실험) 설계, 동류집단(cohort) 설계, 단일집단 반복실험·시계열 및 사후실험(현장·회고·전망·기술) 설계의 기호 구조와 효과추정 논리 정리 • 타당성과 외생변수 통제: 내적·외적 타당성 정의와 무작위화·제거·균형화·상쇄에 의한 외생변수 통제 원리, 각 설계가 갖는 인과추론의 강점·한계 및 적용 적합성 요약 |
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[7강] 측정
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측정과 척도, 수준·종류·척도법 총정리
• 측정 수준과 방법: 명목·서열·등간·비율 측정 수준 정의 및 활용 통계기법, 추론·임의·본질 측정 방식과 측정값 차이 원인(응답자·자극·반응 중심) 구조 정리 • 척도 개념과 자료수집 기법: 척도의 평가 기준(직관·특성·오류 민감도)과 차이발생법(쌍대비교·순위·항목순위), 등급법, 양적 판단법(직접판단·비율분할·고정총합) 비교 정리 • 척도 자료분석 기법과 설계: 서스턴 V, 어의 차이 척도, 리커트 합산 척도, Q-소트의 목적·분석 단위·절차 비교 및 척도 형태·척도점 수·중립점·극단 설명 등 척도 선택·설계 기준 요약 |
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[8강] 신뢰성과 타당성
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신뢰성과 타당성, 오차 개념 정리 및 측정방법 요약
• 신뢰성·타당성·오차 개념: 신뢰성은 반복 측정 결과의 일관성, 타당성은 의도한 개념을 정확히 측정하는 정도, 체계적·비체계적 오차는 각각 타당성·신뢰성과 연결되는 측정오차 구조 • 신뢰성 측정·제고 방법: 재검사법·복수양식법·반분법·내적일관성(Cronbach’s α)을 통한 신뢰도 계수 산출과 문항 명료화·문항 수 확대·중요 문항 반복·응답자·조사자 관리·검증된 척도 활용을 통한 비체계적 오차 축소 절차 • 타당성 유형과 관계: 내용타당성·기준타당성·개념타당성(이해·집중타당성·판별타당성)으로 구성된 타당성 평가 체계와 신뢰성은 타당성의 필요조건이지만 충분조건은 아니라는 신뢰성–타당성 관계 정리 |
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[9강] 설문지 작성법
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설문지 작성법 핵심 정리: 의의, 구성요소, 작성과정
• 설문지 개념·의의: 연구가설에서 도출된 개념을 표준화된 문항으로 측정해 비교가능성·신뢰성·객관성을 높이는 자료수집·측정 도구 • 설문지 구성요소 구조: 협조요청문·식별자료·지시사항(전반·구체·면접자)·본조사 문항·분류자료로 구성되어 정보수집과 사후 집단별 분석을 동시에 지원 • 설문지 작성 절차: 필요한 정보 결정 → 자료수집 방법 선택 → 문항 내용·질문형태·응답범주 설계 → 문항 작성 원칙·질문 순서·외형 결정 → 사전조사로 오류 점검 및 수정 |
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[10강] 표본설계
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표본 설계의 개념과 방법 정리
• 전수조사·표본조사 및 모집단·표본 프레임: 전수조사와 표본조사의 특성·장단점 비교, 모집단 정의 요소(연구대상·표본단위·범위·시공간)와 표본 프레임 개념 및 프레임 오류 유형에 따른 대표성 문제 정리 • 확률·비확률 표본추출 방법: 단순 무작위·층화(비례·불비례)·군집(체계적·지역적) 등 확률표집의 정의·절차·일반화 가능성과 편의·판단·할당 등 비확률표집의 개념·선정 기준·오차 추정 한계 비교 • 표본크기 결정과 표본추출 실행: 신뢰구간·가설검증 기반 표본크기 공식과 Z값 활용, 통계·비용·시간 제약에 따른 실무적 조정 기준, 조사원 교육·자료수집·코딩·데이터 정제 등 표본조사 실행 절차 요약 |
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[11강] 자료 수집과 처리
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자료 수집과 처리: 1차 자료, 2차 자료, 오류와 자료처리
• 연구 자료 유형: 1차 자료·2차 자료의 정의와 수집 목적, 비용·기간·통제 수준 차이 및 활용 영역 비교 • 자료 수집·오류 관리: 의사소통법·관찰법·기계 관찰도구에 의한 1차 자료 수집 구조와 표본오류·비표본오류(불포함·무응답·조사현장·기록·처리)의 유형 및 통제 • 자료 처리 절차: 자료 검토에 의한 부적절 응답 제외, 편집(일관성·완결성·자유응답 범주화·정확성)과 코딩(숫자화·코드 체계) 과정을 거쳐 통계 분석으로 연결되는 처리 흐름 정리 |
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| 3장. 자료의 분석 | ||
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[12강] 통계분석기법
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통계분석 기법 분류와 주요 분석방법 개관
• 통계분석 분류 기준: 변수 수(단일변량·다변량), 관계 유형(종속관계·상호관계), 측정 수준(모수·비모수), 집단 수(t검정·F검정), 표본 독립성에 따른 분석기법 선택 원리 정리 • 주요 종속관계 기법: t검정·분산분석(ANOVA)·회귀분석·판별분석·z검정 등 평균·차이·인과효과 검증 중심의 모수통계 기법 구조 제시 • 주요 상호관계·비모수 기법: 상관분석·요인분석·군집분석·카이제곱 등 비모수 검정 및 다변량 구조 분석 기법의 위치와 명목·서열척도 자료 적용 범위 정리 |
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[13강] 기초통계분석
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상관관계 분석과 t 테스트 핵심 정리
• 상관관계 분석·상관계수·공분산: 두 변수 간 관련성의 방향·강도 측정, 공분산과 표준편차를 이용한 상관계수(-1~1 범위) 계산 및 해석 • t 테스트와 Z 테스트: 두 집단 평균 차이 검정을 위한 t 분포 기반 검정, 모집단 분산·표본 크기에 따른 Z 테스트 vs t 테스트 선택 기준과 유의수준·임계값 비교 절차 • 독립표본 t 테스트·동일표본 t 테스트: 서로 다른 집단 vs 동일 집단 내 전후 비교를 위한 t 통계량 산출, 풀드 분산·차이값 평균 활용, 귀무가설·대립가설 설정과 통계적 유의성 판정 구조 |
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[14강] 분산분석
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분산분석(ANOVA) 개념과 계산, 일원·다변량 분산분석 정리
• 분산분석(ANOVA) 기본 개념: 세 집단 이상 평균 동질성 검정, 집단 내·집단 간·전체 분산(SS_E, SS_TR, SS_T) 분해와 자유도·평균제곱을 통한 F통계량 계산 및 T검정과의 비교, 독립성·정규성·등분산성 전제조건 및 고정효과·무작위효과 모형 개념 정리 • 일원·다원·공분산분석: 일원 분산분석(one-way ANOVA) 모형과 귀무·대립가설, F검정 절차와 해석, 요인 수 증가에 따른 다원 분산분석(factorial ANOVA)에서 주효과·상호작용 효과 검정, 공변량을 포함하는 공분산분석(ANCOVA)에서 외생변수 통제와 독립변수 순수 효과 추정 구조 • 다변량 분산분석(MANOVA) 및 응용: 다변량 분산분석에서 다수 종속변수 평균벡터 비교와 Wilks’ Lambda를 이용한 유의성 판단, CRD·RBD·LSD·FD·MANOVA·ANCOVA 등 설계 유형별 독립변수·외생변수·종속변수 구조 비교, 예제(F값·p값 비교, 학년별 가족수 사례)를 통한 분산분석 결과 해석 원리 정리 |
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[15강] 회귀분석
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Summary Content:
회귀분석 기본 개념과 OLS 가정: 독립변수·종속변수 간 선형관계 모형화, OLS를 통한 계수 추정, 오차항의 평균 0·등분산·독립성·정규성 가정 정리 단순·다중 회귀분석 추정과 검정: 최소제곱법에 의한 회귀계수 산출, t검정·신뢰구간·결정계수와 F검정을 이용한 계수별·모형 전체 유의성 및 설명력 평가 회귀모형 진단과 특수 회귀분석: 이분산·연속상관·다중공선성 검토, 더미변수 설계와 로그·제곱항 변환을 통한 범주형·비선형 관계의 선형 회귀모형화 |
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[16강] 고급 통계
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조사방법론 고급통계: 판별분석·요인분석·군집분석 정리
• 판별분석: 연속형 독립변수로 명목형 종속변수 집단을 분류하고 판별식 도출·유의변수 파악·새 대상 군집 예측·적중률로 모형 성능 평가 • 요인분석: 다수 변수 상관구조를 소수의 공통 요인으로 축소해 차원 축소·공통성 및 요인적재량 기반 변수 구조 해석·측정도구 타당성 및 후속 분석(회귀 등)에 활용 • 군집분석: 대상 간 거리·유사성 측정을 바탕으로 동질적 군집을 도출해 세분시장·자료 구조 파악에 활용하며, 계층적·비계층적 절차와 다양한 거리척도(유클리드, 제곱 유클리드, 도시블록 등)를 적용 |
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[17강] 비모수통계(1)
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비모수 통계 기법: 단일·관련 표본 분석 핵심 정리
• 비모수 통계기법의 특성: 모수 가정을 두지 않고 명목·서열 자료 및 소표본에서 분포 형태에 덜 민감한 검정을 수행하는 대안 통계 방법 • 단일표본 비모수 검정: 카이제곱 적합도 검정(명목척도 관찰도수 vs 기대도수 비교)과 콜모고로프-스미르노프 검정(경험적 CDF vs 이론적 CDF의 최대 차이 D로 분포 적합성 검정) • 관련 표본 비모수 검정: 맥니마 검정(2×2 짝지어진 명목자료의 전후 변화 검정)과 윌콕슨 쌍대비교(짝지어진 서열·연속형 차이의 순위합 기반 중앙값 차이 검정) |
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[18강] 비모수통계(2)
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비모수통계: 독립·관련 표본 및 서열 상관 분석 정리
• 비모수통계 개념·구조: 명목·서열 수준 자료에서 분포 가정이 약할 때 사용하는 기법군으로, 단일·두 집단·k집단 및 독립·관련 표본 여부에 따라 적합한 검정(카이제곱, 맨-휘트니 U, 맥네마, 코크란 Q, 프리드만, 크루스컬-월리스, K-S 검정)을 선택함 • 집단 비교 비모수 검정: 독립 두 집단은 맨-휘트니 U, K-S 검정 / 관련 두 집단은 맥네마, 윌콕슨 / 독립 k집단은 크루스컬-월리스 / 관련 k집단은 코크란 Q(명목), 프리드만(서열)으로, 순위합·누적분포·카이제곱 근사 통계량을 이용해 귀무가설 기각 여부를 판단함 • 서열 상관·일치도 분석: 두 서열 변수 간 상관은 스피어만 서열상관계수(순위 차이 제곱 합 기반), 3인 이상 평가자의 순위 일치 정도는 켄달 일치계수 W(서열합 분산과 카이제곱 변환 기반)로 추정·검정하여 관계 강도와 통계적 유의성을 평가함 |
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| 4장. 조사의 이용 | ||
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[19강] 조사평가와 평가조사, 보고서 작성
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조사평가와 평가조사, 연구보고서 작성 핵심 정리
• 조사평가·평가조사 개념: 조사평가는 연구 설계·방법·분석·토론 단계별 타당성·신뢰성을 점검하는 자체 검증 절차이며, 평가조사는 정책·프로그램·사업의 목표 달성도와 가치 판단·의사결정을 위한 조사로 가치 개념(내재·인식·행동)을 포함함 • 평가조사 접근법·유형: 전통적 접근법은 사전 목표·지표 기반 성과 측정, 목표 비지향 접근법은 사전 목표 제한 없이 효과·부작용을 포괄 평가하며, 기능·대상 기준으로 계속·종합평가와 절대·상대평가 유형으로 구분됨 • 연구보고서 구조·작성 원칙: 연구보고서는 조사 전 과정을 지식 형태로 문서화해 전달하는 수단으로, 제목·목차·요약·본문(서론·방법·결과·한계)·결론과 제안·부록·참고문헌으로 구성되며, 명확한 목적 설정, 간결·체계적 서술, 윤리 준수, 표·그래프의 일련번호·제목·행열 설명·주석·가독성 원칙을 따라야 함 |
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[20강] Excel 실습(1)
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상관분석·t검정·분산분석(ANOVA) 실습 핵심 정리
• 상관분석·상관계수 개념: 공분산·표준편차 기반 상관계수 계산, 엑셀 CORREL 함수와 산점도를 활용한 두 변수 간 선형 관계 방향·강도 해석 • t검정 절차(독립표본·대응표본): 등분산·이분산 가정에 따른 t통계량·자유도·p-value 계산, 단측·양측 검정과 9점 척도 선호도 비교를 통한 두 집단 평균 차이 유의성 판단 • 분산분석(일원·이원 ANOVA) 구조: 집단 내·집단 간 제곱합과 자유도·평균제곱·F통계량 계산, 반복 있는 이원배치 및 범주형 빈도자료 ANOVA를 포함한 p-value·F임계값 기반 다집단 평균 차이 검정 |
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[21강] Excel 실습(2)
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단순·다중회귀, 판별·요인·군집분석 핵심 정리
• 회귀분석(단순·다중회귀) : 선형회귀식 설정, 회귀계수 추정, 표준오차·t통계량·p-value·결정계수(R²)·F검정을 통한 계수 및 모형 유의성 평가와 엑셀 활용 절차 • 판별분석 : 명목형 종속변수와 수치형 독립변수 기반 선형판별함수 도출, 판별점수 비교에 따른 집단 분류, 분류표(오분류·정분류율)를 이용한 분류 정확도 평가 • 요인분석·군집분석 : 다변량 변수의 공통요인 추출과 요인적재량·회전을 통한 차원 축소, 표본 간 거리(유클리드 거리) 기반 군집 형성과 덴드로그램 해석을 통한 군집 수 결정 및 집단 구조 파악 |
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[22강] Excel 실습(3)
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비모수 통계 기법 정리: 카이제곱, KS, 맥니마, 윌콕슨, 맨휘트니, 프리드만, 크루스칼월리스, 서열상관
• 비모수 검정 개념 체계: 정규성·등분산성 가정 없이 명목·서열자료를 대상으로 적합도(KS, 단일 표본 카이제곱), 분포·중위수 비교(McNemar, Wilcoxon, Mann‑Whitney, Friedman, Kruskal‑Wallis), 서열 상관(Spearman) 분석 절차 정리 • 집단 구조별 검정 선택: 단일 표본 분포 적합도(KS, 카이제곱), 관련 두 집단(전후·쌍대비교: McNemar, Wilcoxon), 독립 두 집단(Mann‑Whitney), 독립 3개 이상 집단(Kruskal‑Wallis), 관련 3개 이상 처리(Friedman) 조건·자유도·귀무·대립가설 기준 정리 • 비모수 통계량 및 p-value 해석: 카이제곱 통계량, KS 최대 차이 D, McNemar 연속성 보정식, Wilcoxon 부호순위 개념, Mann‑Whitney U, Friedman·Kruskal‑Wallis 순위합 구조, Spearman 순위상관계수 공식과 t검정을 통한 유의성 및 유의수준(0.05, 0.01, 0.10)별 판단 기준 정리 |
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조홍규 교수님
조사방법론
