사회복지사 1급 사회복지조사론 기출 올인원
사회복지사 1급 사회복지조사론 기출문제 →조사의 필요성
과학적 방법
과학철학
실증주의·해석주의·비판사회과학·후기실증주의
실증주의·해석주의·비판사회과학·후기실증주의
조사방법은 **무엇을 지식으로 인정할 것인가**에 대한 입장 위에 서 있다. 이 입장이 다르면 연구 물음도 방법도 달라진다. **실증주의(positivism)** — 사회 현상도 자연 현상처럼 **객관적으로 존재하며 관찰과 측정으로 밝힐 수 있다**고 본다. 연구자는 대상과 분리되어 가치중립을 지키고, **일반화할 수 있는 법칙**을 찾는다. 양적 연구, 가설 검증, 통계 분석이 여기서 나온다. **해석주의(interpretivism)** — 사회 현상은 사람들이 **의미를 부여해 만들어 낸 것**이므로, 밖에서 재는 대신 **당사자가 그것을 어떻게 이해하는지**를 알아야 한다고 본다. 일반 법칙보다 **맥락 속의 이해**를 겨누며, 연구자와 대상의 분리를 전제하지 않는다. 질적 연구, 심층 면접, 문화기술지가 여기서 나온다. **비판사회과학(critical social science)** — 아는 것에서 그치지 않고 **불평등한 구조를 드러내고 바꾸는 것**을 연구의 목적으로 삼는다. 지식은 중립적이지 않으며 누구의 이익에 봉사하는가를 묻는다. 참여행동연구와 여성주의 연구가 이 흐름에 있다. **후기실증주의(post-positivism)** — 실증주의를 이어받되 **완전한 객관성과 확실한 진리는 불가능하다**고 본다. 관찰에는 이론이 스며들어 있고(관찰의 이론 의존성), 결론은 **확률적이고 잠정적**이며, 여러 연구가 쌓여 진실에 가까워질 뿐이라고 한다. 오늘의 양적 연구 대부분이 실제로 서 있는 자리다. 사회복지조사는 어느 하나에만 서지 않는다. **효과를 재는 자리에서는 실증주의의 방법**을, **당사자의 경험을 이해하는 자리에서는 해석주의의 방법**을, **구조를 바꾸려는 자리에서는 비판적 관점**을 쓴다.
패러다임과 쿤, 연역과 귀납
패러다임과 쿤, 연역과 귀납
**패러다임(paradigm)**은 한 시대의 연구자들이 공유하는 **인식의 틀**이다. 무엇을 문제로 볼지, 무엇을 자료로 인정할지, 어떤 방법이 타당한지를 정해 준다. **쿤(T. Kuhn)**은 『과학혁명의 구조』(1962)에서 과학이 **차곡차곡 쌓여 발전하지 않는다**고 보았다. 과정은 이렇다. 하나의 패러다임이 자리 잡으면 연구자들은 그 틀 안에서 문제를 푸는 **정상과학(normal science)**을 한다. 그러다 틀로 설명되지 않는 **변칙(anomaly)**이 쌓이면 **위기**가 오고, 새 패러다임이 나타나 기존의 것을 대체하는 **과학혁명(패러다임 전환)**이 일어난다. 새 패러다임과 옛 패러다임은 **같은 잣대로 비교하기 어렵다**는 것이 쿤의 주장이며, 이를 **공약불가능성**이라 한다. **연역(deduction)**과 **귀납(induction)**은 이론과 자료를 잇는 두 방향이다. **연역**은 **이론 → 가설 → 관찰 → 검증**의 순으로 간다. 이미 있는 이론에서 검증할 명제를 끌어내 자료로 확인하며, 양적 연구의 전형적인 논리다. **귀납**은 **관찰 → 유형의 발견 → 잠정적 결론 → 이론**의 순으로 간다. 자료를 먼저 모아 그 안에서 무늬를 찾아 이론을 세우며, 질적 연구와 근거이론의 논리다. 둘은 **대립이 아니라 순환**이다. 귀납으로 만들어진 이론을 연역으로 검증하고, 검증에서 설명되지 않은 것이 다시 귀납의 재료가 된다. 실제 연구는 대개 두 방향을 오가며 진행된다. 두 논리는 오류의 자리도 다르다. **연역**은 전제가 되는 이론이 틀리면 아무리 절차가 정확해도 결론이 어긋나고, **귀납**은 관찰한 사례가 편향되어 있으면 잘못된 일반화에 이른다. 앞에서 본 **과도한 일반화**가 귀납이 빠지는 자리이며, 연역이 빠지는 자리는 검증되지 않은 전제를 사실처럼 두는 것이다.
분석단위
연구윤리
조사의 절차
조사의 목적
시간 차원
횡단조사와 종단조사
횡단조사와 종단조사
조사를 나누는 기준 가운데 하나가 **시간**이다. 한 시점에서 재는가, 여러 시점에서 되풀이해 재는가에 따라 **횡단조사**와 **종단조사**로 갈린다. **횡단조사(cross-sectional study)** — **한 시점에서 한 번** 자료를 모으는 조사다. 실태조사와 여론조사, 대부분의 설문조사가 여기에 든다. 여러 연령·집단을 한꺼번에 조사해 서로 견주는 것도 가능하다. 강점은 **시간과 비용이 적게 들고 실행이 쉽다**는 것이며, 한 시점의 분포와 관련을 정확히 그리는 데 맞는다. 한계는 **시간의 축이 없다는 것**이다. 두 변수가 함께 움직이는 것은 확인할 수 있어도 **무엇이 먼저인지** 알 수 없어, 인과관계의 요건인 **시간적 선행**을 확인하지 못한다. 또 한 시점의 자료로 변화를 말할 수 없다. **종단조사(longitudinal study)** — **여러 시점에 걸쳐 되풀이해** 자료를 모으는 조사다. 시간에 따른 **변화와 그 방향**을 볼 수 있고, 시간적 선행을 확인할 수 있어 **인과 추론에 유리**하다. 발달과 생애 과정, 정책의 효과처럼 시간이 걸리는 주제에 맞는다. 한계는 **비용과 기간**이다. 오랜 기간 자료를 모아야 하고, 조사 대상이 이사·사망·거부로 빠지는 **표본의 상실(attrition)**이 누적된다. 같은 사람에게 되풀이해 물으면 **검사 효과**로 응답이 달라지기도 한다. 종단조사는 다시 **패널조사·경향조사·동류집단조사**의 세 갈래로 나뉜다. 두 설계 사이에 놓인 형태도 있다. **소급적(회고적) 조사**는 한 시점에서 조사하되 과거의 일을 되짚어 물어 시간의 축을 만드는 방식으로, 비용은 횡단조사에 가깝지만 기억에 의존한다는 약점이 있다. 실무에서는 이미 쌓인 기록을 시점별로 정리해 종단 자료처럼 쓰는 방법도 흔히 쓰인다.
종단조사의 세 갈래 — 패널·경향·동류집단
종단조사의 세 갈래 — 패널·경향·동류집단
종단조사는 **누구를 되풀이해 조사하는가**에 따라 세 갈래로 나뉜다. **첫째, 패널조사(panel study)** — **똑같은 사람들**을 여러 시점에 걸쳐 되풀이해 조사한다. 같은 개인을 추적하므로 **개인 수준의 변화**를 볼 수 있다는 것이 결정적인 강점이다. 누가 어떤 상태에서 어떤 상태로 옮겨 갔는지, 무엇이 그 변화에 앞섰는지를 확인할 수 있어 **인과 추론에 가장 강하다**. 한국복지패널처럼 국가 단위로 운영되는 자료가 여기에 든다. 한계는 비용과 기간이 가장 크고 **표본의 상실**이 가장 심각하다는 점이다. **둘째, 경향조사(trend study)** — **같은 모집단**에서 시점마다 **새로 표본을 뽑아** 조사한다. 사람은 달라지지만 모집단이 같으므로 **전체의 흐름과 변화 추세**를 볼 수 있다. 해마다 실시하는 실태조사와 여론조사가 여기에 든다. 개인의 변화는 알 수 없지만 표본 상실의 문제가 없고 비용이 상대적으로 적다. **셋째, 동류집단조사(cohort study, 코호트조사)** — **같은 경험이나 시기를 공유하는 집단**을 시간에 따라 조사한다. 대개 **같은 시기에 태어난 집단**(출생 코호트)을 쓰지만, 같은 해 입학한 집단이나 같은 정책을 겪은 집단도 코호트가 된다. 시점마다 그 코호트에서 새로 표본을 뽑는 것이 보통이며, 이 점에서 경향조사와 닮았으나 **모집단이 특정 집단으로 한정**된다는 점이 다르다. 셋을 가르는 물음은 하나다 — **같은 사람인가, 같은 모집단인가, 같은 코호트인가.** 세 갈래를 나누는 실익은 **무엇을 답할 수 있는지가 달라진다**는 데 있다. 전체 평균이 나아졌다는 경향조사의 결과는 개인이 나아졌다는 뜻이 아니며, 평균이 그대로여도 어떤 사람은 좋아지고 어떤 사람은 나빠져 상쇄되었을 수 있다. 그 안을 보려면 패널조사여야 한다.
그 밖의 기준
순수조사와 응용조사, 양적조사와 질적조사
순수조사와 응용조사, 양적조사와 질적조사
시간 차원 말고도 조사를 나누는 기준이 여럿 있다. **용도**에 따라 **순수조사(기초조사)**와 **응용조사**로 나뉜다. **순수조사**는 **지식 자체를 넓히는 것**이 목적이며, 이론의 검증과 개념의 정교화를 겨눈다. 당장 쓰일 곳이 없어도 상관없다. **응용조사**는 **현실의 문제를 푸는 데** 쓰이는 것이 목적이며, 정책과 실천의 판단에 곧바로 쓰인다. 사회복지조사의 상당수가 응용조사이며, **욕구조사와 평가조사**가 대표적이다. 둘은 단절되어 있지 않고 순수조사가 쌓여 응용의 바탕이 된다. **자료의 성격**에 따라 **양적조사**와 **질적조사**로 나뉜다. **양적조사**는 현상을 **수치로 바꾸어** 재고 통계로 분석한다. 연역적 논리 위에서 가설을 검증하며, **표준화된 도구**와 **대표성 있는 표본**으로 **일반화**를 겨눈다. 강점은 비교와 일반화이고, 약점은 수치로 담기지 않는 것을 놓친다는 점이다. **질적조사**는 현상을 **당사자의 언어와 맥락 안에서** 이해한다. 귀납적 논리 위에서 자료로부터 무늬를 찾으며, 연구자 자신이 **자료수집의 도구**가 되고 표본은 작되 깊이 들어간다. 강점은 맥락과 의미의 이해이고, 약점은 일반화가 어렵고 연구자의 영향이 크다는 점이다. 둘은 **우열이 아니라 물음에 따라 갈린다.** 「얼마나」를 물으면 양적, 「어떻게 왜」를 물으면 질적이며, 둘을 함께 쓰는 것이 **혼합연구**다. **자료의 출처**로도 나뉜다. 연구자가 목적에 맞게 직접 모으면 **1차자료**, 다른 목적으로 이미 모아 둔 것을 가져다 쓰면 **2차자료**다. 2차자료는 비용과 시간이 적게 들고 규모가 크다는 강점이 있지만, 내가 알고 싶은 것과 재어 둔 것이 어긋나는 자리가 반드시 생긴다. 그래서 2차자료를 쓸 때는 **어떤 목적으로 어떻게 모은 자료인지**를 먼저 확인해야 한다.
욕구조사와 평가조사
욕구조사와 평가조사
사회복지 현장에서 가장 많이 하는 응용조사가 **욕구조사**와 **평가조사**다. 하나는 **무엇이 필요한가**를, 다른 하나는 **무엇을 이루었는가**를 묻는다. **욕구조사(needs assessment)**는 대상 집단이나 지역이 **무엇을 얼마나 필요로 하는지** 밝혀 사업과 정책의 근거를 만드는 조사다. **브래드쇼(J. Bradshaw)**는 욕구를 네 갈래로 나누었다. **규범적 욕구** — 전문가나 기준이 정한 욕구(최저생계비, 인력 기준). **인지적(느껴진) 욕구** — 당사자가 필요하다고 **느끼는** 욕구. **표현적 욕구** — 느낌을 넘어 **실제로 요구하거나 신청한** 욕구(대기자 명단). **비교적 욕구** — 비슷한 다른 집단·지역과 견주어 드러나는 욕구. 방법은 여럿을 겹쳐 쓴다. **지역사회 서베이**, **주요정보제공자 조사**, **지역사회 공개토론회(공청회)**, **초점집단**, **델파이**, **서비스 이용 자료 분석**, **사회지표 분석**이 그것이다. 어느 하나로는 네 갈래의 욕구를 다 잡지 못하므로 **여러 방법을 겹치는 것**이 원칙이다. **평가조사(evaluation research)**는 프로그램이나 정책이 **의도한 것을 이루었는지** 확인하는 조사다. 시점과 초점에 따라 나뉜다. **형성평가(과정평가)**는 진행 중에 **어떻게 굴러가고 있는지**를 보아 개선에 쓰고, **총괄평가(성과평가)**는 끝난 뒤 **목표를 이루었는지**를 본다. 초점에 따라서는 **효과성 평가**(목표를 얼마나 이루었는가)와 **효율성 평가**(들인 자원 대비 성과가 어떤가)로 나뉘며, 평가 자체를 평가하는 **메타평가**도 있다. 두 조사는 **사업의 순환 안에서 이어진다.** 욕구조사로 사업을 설계하고, 형성평가로 진행 중에 고치며, 총괄평가로 성과를 확인하고, 그 결과가 다시 다음 욕구조사의 재료가 된다. 어느 하나만 하고 나머지를 건너뛰면 사업은 근거 없이 시작되거나 근거 없이 이어지게 된다.
개념과 변수
개념·개념적 정의·조작적 정의
개념·개념적 정의·조작적 정의
조사는 **개념(concept)**에서 출발한다. 개념은 현상을 묶어 부르는 **추상적인 이름**이다 — 빈곤, 소진, 사회적 지지, 삶의 질이 모두 개념이며, 그 자체로는 잴 수 없다. 개념을 잴 수 있게 만드는 과정이 두 단계다. **개념적 정의(conceptual definition)** — 그 개념이 무엇을 뜻하는지 **말로 규정하는 것**이다. 사전적 정의에 가까우며, 여러 뜻으로 쓰이는 말의 범위를 이 연구에서 어떻게 잡을지 정한다. 「소진」을 「지속적인 직무 스트레스로 인한 정서적 고갈, 비인격화, 성취감 저하의 상태」로 규정하는 것이 그 예다. **조작적 정의(operational definition)** — 그것을 **어떻게 잴 것인지 절차로 규정하는 것**이다. 「소진」을 「MBI 척도 22개 문항의 합산 점수」로 정하는 것이 그 예이며, 여기서 개념이 비로소 **변수**가 된다. 이 과정을 **조작화(operationalization)**라 한다. 순서는 **개념 → 개념적 정의 → 조작적 정의 → 변수 → 측정**이며, 되돌아가는 방향이 **개념화의 검증**이다. 재어 놓고 보니 개념적 정의와 어긋나면 조작화를 고쳐야 한다. 조작적 정의가 중요한 이유는 셋이다. **첫째, 재생 가능성** — 절차가 공개되어야 다른 사람이 같은 방식으로 확인할 수 있다. **둘째, 소통** — 같은 낱말을 서로 다르게 재고 있으면 결과를 견줄 수 없다. **셋째, 타당도의 근거** — 조작적 정의가 개념적 정의를 제대로 담아내는지가 곧 **타당도**의 문제다. 조작화에는 언제나 **잃는 것**이 있어, 개념의 어느 면은 반드시 빠진다. 그래서 결론은 「소진이 줄었다」가 아니라 「이 척도로 잰 소진 점수가 낮아졌다」로 적는 것이 정확하다.
변수의 갈래 — 독립·종속·매개·조절·통제
변수의 갈래 — 독립·종속·매개·조절·통제
**변수(variable)**는 **값이 둘 이상으로 변하는 속성**이다. 성별, 소득, 우울 점수가 변수이고, 값이 하나뿐이면 상수다. 변수는 관계 안에서 맡는 **역할**에 따라 이름이 달라진다. **독립변수(independent variable)** — 원인이 되는 변수이며 **영향을 주는 쪽**이다. 실험에서는 연구자가 조작하는 변수이므로 **처치변수·설명변수·예측변수**라고도 한다. **종속변수(dependent variable)** — 결과가 되는 변수이며 **영향을 받는 쪽**이다. **결과변수·피설명변수**라고도 한다. **매개변수(mediating variable)** — 독립변수와 종속변수 **사이에 놓여 영향을 전달하는** 변수다. 「A → M → B」의 구조이며, 「왜 그런 관계가 생기는가」를 설명해 준다. 실직이 우울을 높이는데 그 사이에 「사회적 관계의 축소」가 있다면 그것이 매개변수다. **조절변수(moderating variable)** — 독립변수와 종속변수의 **관계의 강도나 방향을 바꾸는** 변수다. 관계 자체를 전달하는 것이 아니라 **조건**으로 작동하며, 「어떤 경우에 그 관계가 강해지는가」를 답한다. 실직이 우울에 미치는 영향이 사회적 지지가 있는 사람에게서 약하다면 지지가 조절변수다. **통제변수(control variable)** — 관계를 왜곡할 수 있어 **영향을 고정시켜 두는** 변수다. 연구의 관심 대상은 아니지만 결과에 섞이지 않게 통제한다. 이 밖에 겉으로 관계가 있어 보이게 만드는 **외생변수**, 실제 관계를 가려 버리는 **억압변수**가 있다. 변수는 **값의 성격**으로도 나뉜다. 성별과 종교처럼 범주로만 나뉘는 **질적(범주형) 변수**와 소득과 나이처럼 크기를 갖는 **양적(연속형) 변수**가 그것이며, 이 구분이 뒤에 볼 **측정 수준**과 **분석 방법의 선택**으로 이어진다.
외생변수와 허위관계, 억압변수
외생변수와 허위관계, 억압변수
두 변수가 함께 움직이는 것이 확인되어도 그 관계가 **진짜인지**는 따로 따져야 한다. 여기에 걸리는 것이 **외생변수**와 **억압변수**다. **외생변수(extraneous variable)**는 독립변수와 종속변수 **둘 모두에 영향을 주어** 마치 둘 사이에 관계가 있는 것처럼 보이게 만드는 제3의 변수다. 이때의 관계를 **허위관계(spurious relationship)**라 한다. 「아이스크림 판매량이 늘면 익사 사고가 는다」는 관계가 그 예이며, 둘을 함께 움직인 것은 **기온**이다. 외생변수를 통제하면 원래의 관계는 사라지거나 크게 줄어든다. **억압변수(suppressor variable)**는 반대 방향으로 작용해 **실제로 있는 관계를 가려 버리는** 변수다. 통제하지 않으면 관계가 없어 보이지만, 통제하고 나면 관계가 드러난다. 서로 다른 방향의 두 경로가 상쇄되어 겉으로는 영향이 없는 것처럼 나타나는 경우가 여기에 든다. 비슷한 자리에 놓이는 것으로 **왜곡변수(distorter variable)**가 있다. 통제하지 않으면 관계의 **방향이 반대로** 보이게 만드는 변수이며, 통제하고 나서야 실제 방향이 드러난다. 다루는 방법은 둘이다. **설계로 통제하기** — 무작위 배정으로 집단 사이의 차이를 고르게 하거나, 그 변수의 값을 하나로 고정하거나(예: 여성만 대상으로), 짝짓기로 두 집단을 맞춘다. **분석으로 통제하기** — 통계에서 그 변수를 함께 넣어 영향을 걷어 낸다. 어느 쪽이든 **무엇을 통제할지 미리 알고 있어야** 하며, 그래서 문헌 검토와 이론이 이 자리에서 힘을 발휘한다. 무엇을 통제해야 할지는 자료가 알려 주지 않고 **선행연구가 알려 준다**.
가설
가설의 요건과 좋은 가설
가설의 요건과 좋은 가설
**가설(hypothesis)**은 **둘 이상의 변수 사이의 관계에 대한 잠정적인 진술**이다. 아직 검증되지 않았으나 **검증할 수 있는 형태**로 적힌 것이라는 점이 핵심이며, 연구를 이끄는 나침반 구실을 한다. 요건은 다음과 같다. **첫째, 변수 사이의 관계를 진술한다** — 「노인의 우울이 심각하다」는 가설이 아니다. 두 변수의 관계로 적혀야 한다. **둘째, 검증 가능해야 한다** — 관찰과 자료로 확인할 수 있어야 하며, 잴 수 없는 개념으로 이루어진 진술은 가설이 되지 못한다. **셋째, 반증 가능해야 한다** — 틀릴 수 있는 형태여야 한다. 어떤 결과가 나와도 맞는 진술은 과학의 가설이 아니다. **넷째, 명확하고 구체적이어야 한다** — 낱말이 여러 뜻으로 읽히면 검증할 수 없다. **다섯째, 간결해야 한다** — 한 문장에 여러 관계를 담지 않는다. **여섯째, 방향을 밝히는 것이 좋다** — 「관계가 있다」보다 「많을수록 낮다」처럼 방향을 적으면 더 강한 검증이 된다. **일곱째, 가치 판단을 담지 않는다** — 「~해야 한다」는 당위이지 가설이 아니다. **여덟째, 이론과 선행연구에 근거를 둔다** — 근거 없는 추측은 좋은 가설이 되지 못한다. 가설이 없는 연구도 있다. **탐색적 연구**와 **질적 연구**에서는 가설 대신 **연구 문제(research question)**를 세운다. 아직 관계를 예측할 만한 근거가 없거나, 자료에서 무늬를 찾아 이론을 세우는 것이 목적이기 때문이다. 좋은 가설은 결국 **하나의 문장 안에 무엇을 어떻게 잴지가 이미 들어 있는** 진술이다. 가설은 **관계의 방향을 밝히는가**로도 나뉜다. 「A가 클수록 B가 작다」처럼 방향까지 적은 **방향가설**과 「관계가 있다」까지만 적은 **비방향가설**이 그것이며, 선행연구가 방향을 예측할 만큼 쌓여 있을 때 방향가설을 세우는 것이 원칙이다.
영가설과 연구가설, 제1종·제2종 오류
영가설과 연구가설, 제1종·제2종 오류
통계적 검증은 **두 개의 가설을 세워 놓고** 진행한다. **연구가설(대립가설, H1)**은 연구자가 주장하려는 것으로 「차이가 있다」, 「관계가 있다」는 진술이다. **영가설(귀무가설, H0)**은 그 반대로 「**차이가 없다**」, 「관계가 없다」는 진술이다. 검증의 방식이 특이하다. 연구가설을 직접 증명하는 것이 아니라 **영가설을 기각할 수 있는지**를 따진다. 자료가 「차이가 없다」로는 설명하기 어려울 만큼 강하면 영가설을 **기각**하고 연구가설을 **채택**한다. 반대로 기각할 만큼 강하지 않으면 영가설을 **기각하지 못한다**. 이때 「영가설이 참임을 증명했다」고 말하지 않는다는 점이 중요하다. 판단에는 언제나 **틀릴 가능성**이 따르며, 두 방향의 오류가 있다. **제1종 오류(Type I error, α)** — **영가설이 참인데 기각하는** 오류다. 실제로는 차이가 없는데 있다고 판정하는 것이며, **없는 효과를 있다고 하는** 잘못이다. **제2종 오류(Type II error, β)** — **영가설이 거짓인데 기각하지 못하는** 오류다. 실제로는 차이가 있는데 없다고 판정하는 것이며, **있는 효과를 놓치는** 잘못이다. **유의수준(α)**은 제1종 오류를 얼마나 허용할지 미리 정해 둔 기준이며 흔히 **.05**나 **.01**을 쓴다. 유의수준을 낮추면 제1종 오류는 줄지만 **제2종 오류는 늘어난다** — 둘은 서로 맞바꾸는 관계다. **검정력(power, 1−β)**은 실제로 있는 차이를 찾아내는 능력이며, **표본 크기를 늘리면** 두 오류를 함께 줄일 수 있다. 결과를 읽을 때는 **유의성과 효과 크기를 함께** 본다. 유의성은 「우연으로 보기 어려운가」를 답할 뿐 「얼마나 큰 차이인가」는 말해 주지 않으며, 표본이 크면 실질적으로 무의미한 차이도 유의하게 나온다. 그래서 **효과 크기**와 **신뢰구간**을 함께 보고하는 것이 원칙이다.
인과관계
측정의 수준
측정의 뜻과 네 등급
측정의 뜻과 네 등급
**측정**은 관찰하려는 속성에 **규칙에 따라 수나 기호를 붙이는 일**이다. 키나 몸무게처럼 눈에 보이는 것뿐 아니라 우울·소진·삶의 만족처럼 **직접 볼 수 없는 것**에도 수를 붙이는데, 이때 「어떤 규칙으로 붙였는가」에 따라 그 수가 견딜 수 있는 계산이 달라진다. 그 견딜 수 있는 정도를 넷으로 나눈 것이 **측정수준**이다. **명목수준**은 서로 다르다는 것만 말한다. 성별이나 종교에 붙인 1과 2는 이름표일 뿐이어서 크고 작음이 없다. **서열수준**은 여기에 **순서**를 더한다. 만족도의 상·중·하는 어느 쪽이 더 큰지 말하지만 **간격이 같다고는 말하지 않는다**. **등간수준**은 간격이 같다는 것까지 보장하되 **절대영점이 없고**, **비율수준**은 절대영점까지 갖추어 배가 된다는 말을 할 수 있다. 이 순서는 **뒤로 갈수록 정보가 쌓이는 구조**다. 비율은 등간의 성질을 모두 갖고, 등간은 서열의 성질을 모두 가지며, 서열은 명목의 성질을 모두 갖는다. 그래서 **높은 수준을 낮은 수준으로 내려 쓰는 것은 언제나 가능**하지만 그 반대는 불가능하다. 소득을 원 단위로 물어 두면 나중에 구간으로 묶을 수 있으나, 처음부터 구간으로 물으면 평균 소득을 되살릴 길이 없다. **자료를 모을 때는 되도록 높은 수준으로 재 둔다**는 실무 원칙이 여기에서 나온다. 측정수준은 **속성 자체의 성질이 아니라 재는 방식이 정한다**는 점도 중요하다. 같은 나이라도 만 나이를 그대로 적으면 비율이고, 20대·30대로 묶으면 서열이며, 청년·중년으로 이름만 붙이면 명목에 가까워진다. 문항을 만들 때 이미 뒤에 쓸 통계가 정해진다는 뜻이다. 측정수준을 따지는 까닭은 **쓸 수 있는 분석이 수준마다 다르기 때문**이다. 명목에는 빈도와 최빈값과 교차표가, 서열에는 중앙값과 순위상관이, 등간과 비율에는 평균·표준편차·상관계수·회귀분석이 허락된다. 통계 프로그램은 수준을 묻지 않고 무엇이든 계산해 주므로, **계산이 돌아간다는 사실은 그 계산이 옳다는 증거가 되지 못한다**. 결국 측정수준은 자료를 모으기 전에 정해지고, 분석 방법은 그 결정에 매여 따라온다.
명목척도와 서열척도
명목척도와 서열척도
**명목척도**는 대상을 **서로 겹치지 않는 범주로 나누고 이름을 붙이는** 척도다. 성별·거주지역·장애유형·서비스 이용 여부가 여기에 든다. 붙인 수는 순서도 크기도 뜻하지 않으므로 더하거나 평균 낼 수 없고, 쓸 수 있는 것은 **빈도와 백분율, 최빈값**, 그리고 교차표와 카이제곱 검정 정도다. 명목척도를 만들 때는 두 가지를 지켜야 한다. **포괄성**은 모든 응답자가 들어갈 칸이 있어야 한다는 요구이고, **상호배타성**은 어떤 응답자도 두 칸에 동시에 들어가면 안 된다는 요구다. 「기타」를 두는 것은 포괄성을 지키는 흔한 장치이며, 혼인상태를 「미혼·기혼·이혼·사별」로 나눌 때 별거를 어디에 넣을지 미리 정해 두는 것이 상호배타성을 지키는 일이다. **서열척도**는 여기에 **순서**를 더한다. 만족도의 상·중·하, 장애등급, 학력, 소득분위처럼 어느 쪽이 더 큰지는 말하지만 **얼마나 더 큰지는 말하지 않는다**. 1등과 2등의 차이가 2등과 3등의 차이와 같다는 보장이 없다는 뜻이다. 그래서 서열자료에서는 평균 대신 **중앙값**을 쓰고, 순위상관인 스피어만 계수처럼 순서만 쓰는 방법을 고른다. 두 척도의 갈림은 **순서를 뒤바꾸면 뜻이 달라지는가**로 가려도 된다. 명목은 칸의 나열 차례를 바꿔도 잃는 것이 없지만, 서열은 차례를 흐트러뜨리는 순간 담고 있던 정보가 사라진다. 이 물음은 얼핏 순서처럼 보이는 변수를 가려낼 때 특히 쓸모가 있다. 실무에서 가장 자주 어긋나는 자리는 **서열자료에 평균을 대는 일**이다. 학력을 1부터 5로 코딩해 평균 3.4를 냈다면 그 3.4가 무엇인지 말할 수 없다. 다만 리커트 문항 여러 개를 합한 총점은 관행적으로 등간에 가깝게 다루는데, 이는 **문항 하나는 서열이지만 여러 문항의 합은 간격이 고르게 펴진다고 보는 가정**에 기댄 것이므로 가정임을 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 것은 다르다.
등간척도와 비율척도, 수준별 가능한 통계
등간척도와 비율척도, 수준별 가능한 통계
**등간척도**는 순서에 더해 **눈금 사이의 간격이 같다는 것**까지 보장하는 척도다. 섭씨온도와 지능지수, 시험 원점수가 여기에 든다. 간격이 같으므로 더하고 빼는 일과 평균·표준편차를 내는 일이 모두 허락된다. 다만 **절대영점이 없어** 곱하기와 나누기는 뜻을 잃는다. 섭씨 0도는 온도가 없다는 뜻이 아니라 물이 어는 자리를 0으로 삼은 약속이므로, 20도가 10도의 두 배라는 말은 성립하지 않는다. **비율척도**는 여기에 **절대영점**까지 갖춘다. 소득·연령·자녀 수·서비스 이용 횟수·상담 시간처럼 0이 「그 속성이 없음」을 가리키는 것들이다. 그래서 「두 배」·「절반」 같은 **비율로 말하는 진술**이 처음으로 허락되고, 기하평균과 변동계수처럼 비율에 기대는 통계도 쓸 수 있다. 네 수준 가운데 정보가 가장 많아, 사회복지 조사에서 되도록 이 수준으로 재 두려 하는 까닭이 여기에 있다. 둘을 가르는 물음은 언제나 하나다. **0이 없음을 뜻하는가.** 소수점이 있는지, 값이 촘촘한지, 음수가 나오는지는 갈림의 기준이 아니다. 음수가 나올 수 있다는 것은 절대영점이 없다는 강한 신호이긴 하나, 음수가 없다고 해서 곧 비율인 것은 아니다. **수준별로 허락되는 통계**는 계단처럼 쌓인다. 명목은 빈도·백분율·최빈값과 교차표·카이제곱까지, 서열은 여기에 중앙값·사분위수·순위상관이 더해지고, 등간부터 평균·표준편차·피어슨 상관·티검정·분산분석·회귀분석이 열린다. 비율은 등간이 하는 것을 모두 하면서 비율 진술과 기하평균을 더한다. **아래 수준의 통계는 위 수준 자료에도 늘 쓸 수 있지만 그 반대는 안 된다**는 것이 이 계단의 규칙이다. 통계 프로그램은 수준을 묻지 않고 시키는 대로 계산한다. **돌아갔다는 사실이 옳다는 증거가 아니라는 것**, 그것이 이 단원을 배우는 실질적인 이유다.
척도의 구성
측정오류
신뢰도
신뢰도의 뜻과 재검사법·대안양식법
신뢰도의 뜻과 재검사법·대안양식법
**신뢰도**는 같은 것을 되풀이해 재었을 때 **얼마나 같은 값이 나오는가**, 곧 측정의 **일관성과 안정성**을 말한다. 무엇을 재고 있는지를 묻는 타당도와 달리, 신뢰도는 **재는 일 자체가 흔들리지 않는가**만 따진다. 그래서 신뢰도가 높다는 말은 그 도구가 옳다는 뜻이 아니라 **한결같다**는 뜻이다. 신뢰도를 재는 방법은 크게 셋이며, 이 장에서는 **시간을 두고 두 번 재는 방식** 둘을 본다. **재검사법**은 같은 사람에게 **같은 척도를 시간 간격을 두고 두 번 실시해** 두 점수의 상관을 본다. 절차가 단순하고 안정성을 직접 본다는 장점이 있으나 세 가지 약점이 있다. 앞 검사를 기억해 답이 닮아 버리는 **주시험효과(검사효과)**, 그 사이에 응답자가 실제로 변해 버리는 문제, 그리고 두 번 만나야 하므로 드는 시간과 비용이다. 간격을 짧게 잡으면 기억이, 길게 잡으면 실제 변화가 끼어들어 **간격을 정하는 일 자체가 판단**이 된다. **대안양식법(복수양식법·동형검사법)**은 내용과 난이도가 같도록 만든 **두 벌의 척도**를 각각 실시해 상관을 본다. 같은 문항을 다시 보지 않으므로 기억의 영향이 줄지만, **두 양식을 정말 같게 만드는 일이 어렵다**는 것이 결정적인 부담이다. 두 양식이 어긋나면 낮게 나온 상관이 도구의 불안정 때문인지 양식 차이 때문인지 가릴 수 없다. 두 방법은 모두 **두 번 재야 한다**는 공통의 부담을 지며, 그 부담을 없앤 것이 한 번의 실시로 문항끼리를 견주는 **내적일관성 방법**이다. 어느 방법으로 구하든 신뢰도는 **상관계수의 꼴로 0에서 1 사이의 값**으로 보고되며, 1에 가까울수록 한결같다는 뜻이다. 다만 어느 값 이상이어야 한다는 기준은 절대적이지 않고 척도의 쓰임에 따라 달라진다. 집단의 평균을 견주는 연구라면 조금 낮은 값도 견딜 만하지만, 한 사람의 점수로 개입 여부를 정하는 자리라면 훨씬 높은 값을 요구한다. **신뢰도는 도구가 지닌 고정된 성질이 아니라 그 도구를 특정 대상에게 특정 상황에서 썼을 때 나온 값**이므로, 다른 척도에서 보고된 신뢰도를 그대로 옮겨 적는 것이 아니라 내 자료에서 다시 구해 밝히는 것이 옳다.
내적일관성 신뢰도 — 반분법과 크론바흐 알파
내적일관성 신뢰도 — 반분법과 크론바흐 알파
**내적일관성 신뢰도**는 **한 번의 실시**로 신뢰도를 재는 방식이다. 같은 속성을 재려고 만든 문항들이라면 서로 비슷하게 움직여야 한다는 생각에 기대어, **문항끼리 얼마나 함께 가는가**를 신뢰도로 삼는다. 두 번 만날 필요가 없어 재검사법과 대안양식법의 부담을 한꺼번에 던다. **반분법**은 척도를 **반으로 갈라 두 묶음의 점수를 낸 뒤 상관**을 본다. 앞뒤로 자르면 뒤쪽에 피로와 난이도가 몰릴 수 있으므로 보통 홀짝으로 가른다. 문제는 **어떻게 가르느냐에 따라 값이 달라진다**는 점이고, 또 하나는 반쪽 척도의 상관이므로 원래 길이의 신뢰도보다 낮게 나온다는 점이다. 뒤의 문제는 길이를 되돌려 주는 **스피어만-브라운 공식**으로 보정한다. **크론바흐 알파**는 반분법의 첫 번째 문제를 근본에서 없앤다. 가능한 **모든 반분 방식의 평균**에 해당하는 값이어서 가르는 방법을 고를 필요가 없고, 그래서 오늘날 가장 널리 쓰인다. 값은 0에서 1 사이이며 보통 **0.7 이상이면 받아들일 만하고 0.8을 넘으면 좋다**고 본다. 알파를 읽을 때 반드시 함께 기억할 것이 있다. 알파는 **문항 수가 늘면 저절로 올라간다**. 비슷한 문장을 여러 개 늘어놓아 알파를 0.9대로 올려 놓고도 정작 개념의 폭은 좁아지는 일이 흔하다. 알파가 지나치게 높으면 문항들이 거의 같은 말을 되풀이하고 있다는 신호일 수 있으므로, 문항 수와 문항 간 평균 상관을 함께 보는 것이 옳다. 또 하나, 알파는 **문항들이 하나의 속성을 재고 있다는 전제** 위에서만 뜻을 갖는다. 서로 다른 두세 개의 속성을 한 척도에 뒤섞어 놓고 전체 알파를 구하면 값은 어중간하게 나오고 그 어중간함이 무엇을 뜻하는지 말할 수 없다. 그래서 하위영역이 나뉜 척도는 **영역별로 따로 알파를 구해 보고**하며, 전체 알파는 참고로만 적는다. 요컨대 알파는 척도가 한 갈래로 잘 묶였는지를 확인한 다음에 읽어야 할 값이다.
타당도
내용타당도와 액면타당도
내용타당도와 액면타당도
**타당도**는 **재려고 한 것을 실제로 재고 있는가**를 묻는다. 한결같은지를 묻는 신뢰도와 달리, 타당도는 겨냥이 맞았는지를 따진다. 타당도는 하나의 값으로 나오지 않고 **여러 갈래의 근거를 쌓아 판단하는 것**이며, 그 갈래가 내용·기준·구성타당도다. **내용타당도**는 척도의 문항들이 **재려는 개념의 영역을 고르게 덮고 있는가**를 본다. 우울을 잰다면서 기분에 관한 문항만 늘어놓고 수면·식욕·흥미 상실·집중 곤란을 빠뜨렸다면 개념의 일부만 재고 있는 것이다. 통계값으로 확인하는 것이 아니라, **개념의 영역을 먼저 정의해 놓고 문항이 각 영역에 고루 걸치는지를 전문가가 판단**한다. 그래서 개념 정의가 흐릿하면 내용타당도는 확보할 길이 없다. **액면타당도(안면타당도)**는 문항이 **겉보기에 그것을 재는 것처럼 보이는가**이다. 전문가가 아니라 응답자나 일반인의 눈에 그럴듯해 보이는가를 묻는 것이어서 **가장 약한 타당도**로 다루어진다. 근거로서는 약하지만 쓸모가 없지는 않은데, 응답자가 문항을 엉뚱하다고 느끼면 성의 없이 답하거나 조사를 중도에 그만두기 때문이다. 둘의 갈림은 **누가 무엇을 보고 판단하는가**에 있다. 내용타당도는 **전문가가 개념 영역의 대표성**을 따지는 일이고, 액면타당도는 **비전문가가 겉모습**을 보고 받는 인상이다. 어느 쪽이든 통계로 확인되는 값이 아니라 판단에 기대므로, 논문에서는 자문한 전문가의 수와 배경, 문항을 고치고 걸러 낸 과정을 함께 적어 판단의 근거를 남긴다. 내용타당도가 무너지면 뒤의 어떤 통계도 그것을 메워 주지 못한다는 점이 이 갈래의 무게를 말해 준다. 문항이 개념의 한쪽만 재고 있으면 신뢰도는 오히려 더 높게 나오기 쉽고, 다른 척도와의 상관도 그 좁아진 범위 안에서는 그럴듯하게 나온다. 곧 **빠진 영역은 자료 안에서 드러나지 않으며**, 오직 개념 정의와 문항 배치를 맞대어 보는 사람의 눈에만 보인다. 척도를 새로 만들 때 문항 작성보다 영역 배분에 시간을 더 쓰라는 조언이 여기에서 나온다.
기준타당도 — 동시타당도와 예측타당도
기준타당도 — 동시타당도와 예측타당도
**기준타당도**는 새로 만든 척도의 점수가 **이미 인정받은 다른 잣대와 얼마나 맞아떨어지는가**로 타당도를 확인하는 방식이다. 그 다른 잣대를 **기준(준거)**이라 하며, 검증된 기존 척도일 수도 있고 실제로 일어난 결과일 수도 있다. 확인 방법은 두 값의 **상관계수**여서, 판단에 기대는 내용타당도와 달리 **수치로 나온다**는 것이 특징이다. 기준을 **언제 재느냐**에 따라 둘로 갈린다. **동시타당도**는 새 척도와 기준을 **같은 시점에** 재어 상관을 본다. 새로 만든 짧은 우울 선별도구의 점수를 이미 검증된 긴 우울척도 점수와 견주는 것이 대표적이다. 지금 상태를 얼마나 잘 짚어 내는가를 보는 것이므로 **현재를 진단하는 도구**에 어울린다. **예측타당도**는 기준을 **나중에** 재어, 척도 점수가 **앞날의 결과를 얼마나 잘 맞히는가**를 본다. 입사시험 점수가 뒤이은 근무 성적을 얼마나 예측하는지, 재범위험 평가 점수가 실제 재범과 얼마나 맞는지가 여기에 든다. 시간이 지나기를 기다려야 하므로 확인에 오래 걸리고 그 사이 이탈이 생기지만, **선발·배치·위험 예측처럼 앞날을 다루는 도구**에는 이것이 본령이다. 기준타당도의 약점은 분명하다. **믿을 만한 기준이 있어야만 쓸 수 있다.** 기준 자체가 부실하면 상관이 낮게 나와도 새 척도 탓인지 기준 탓인지 가릴 수 없고, 애초에 기준이 없는 새로운 개념에는 이 방법을 쓸 수 없다. 그런 자리에서 필요한 것이 구성타당도다. 기준을 무엇으로 삼을지는 그 자체가 판단이라는 점도 짚어 둘 만하다. 서비스 만족을 재는 척도의 기준으로 재이용 여부를 삼을 수도 있고 담당자의 평가를 삼을 수도 있는데, 어느 것을 고르느냐에 따라 상관의 크기가 달라진다. 그래서 **무엇을 기준으로 삼았고 왜 그것이 적절한지**를 밝히지 않은 기준타당도 수치는 해석할 근거가 없다. 상관계수 하나만 덩그러니 적힌 보고는 검증한 것처럼 보일 뿐 아무것도 말해 주지 않는다.
구성타당도 — 수렴·판별타당도와 요인분석
구성타당도 — 수렴·판별타당도와 요인분석
**구성타당도**는 척도가 **이론이 말하는 개념 구조대로 움직이는가**를 확인하는 타당도 근거다. 우울이라는 개념이 불안과는 어느 정도 함께 가고 자존감과는 반대로 가며 신발 크기와는 아무 상관이 없어야 한다면, 그 척도의 점수도 그렇게 움직여야 한다는 발상이다. 눈에 보이지 않는 개념을 재는 사회복지 조사에서 **가장 중요하게 다루는 근거**이며, 기준으로 삼을 잣대가 없는 새 개념에도 쓸 수 있다. 확인하는 길은 크게 셋이다. **수렴타당도**는 **같은 개념을 재는 다른 도구와 높은 상관**을 보이는지 본다. 새 우울척도가 이미 인정받은 우울척도와 잘 맞으면 수렴 근거가 쌓인다. **판별타당도**는 **다른 개념을 재는 도구와는 상관이 낮은지** 본다. 우울척도가 불안척도와 지나치게 높은 상관을 보인다면 둘을 가르지 못하고 있다는 뜻이므로, 이때는 수렴이 아니라 판별이 무너진 것이다. 수렴과 판별은 **함께 갖추어야 뜻이 있으며**, 둘 다 높은 상관만 좇으면 무엇이든 재는 척도가 되어 버린다. **요인분석**은 문항들이 실제로 **몇 개의 묶음으로 뭉치는지**를 자료에서 확인하는 통계 방법이다. 이론이 세 영역이라 말했는데 문항이 두 덩어리로만 뭉친다면 개념 구조와 척도가 어긋나 있다는 신호다. 이론 없이 묶음을 찾아보는 탐색적 요인분석과, 세워 둔 구조가 자료에 맞는지 검증하는 확인적 요인분석으로 나뉜다. 구성타당도는 한 번의 검증으로 끝나지 않고, 여러 연구가 쌓이며 **점점 더 튼튼해지거나 반증되는 성질**을 갖는다. 이 갈래가 다른 타당도와 다른 점은 **이론이 먼저 있어야 한다**는 데 있다. 어떤 개념이 무엇과 가깝고 무엇과 멀어야 하는지에 대한 예상이 없으면 상관표를 앞에 두고도 무엇이 지지이고 무엇이 반증인지 가릴 수 없다. 그래서 구성타당도를 확인하는 일은 척도를 검증하는 일인 동시에 **그 개념에 관한 이론을 시험하는 일**이기도 하다. 예상과 어긋난 결과가 나왔을 때 척도를 고칠지 이론을 고칠지가 곧바로 정해지지 않는 까닭도 여기에 있다.
신뢰도와 타당도
표집의 기초
확률표집
단순무작위표집과 계통표집
단순무작위표집과 계통표집
**확률표집**은 모집단의 각 구성원이 **뽑힐 확률을 알 수 있게** 표본을 고르는 방식이다. 확률을 알 수 있으므로 표집오차를 계산할 수 있고, 그래야 표본의 값으로 모집단의 값을 추정하고 신뢰구간을 붙일 수 있다. 통계적 추론이 가능한가를 가르는 분수령이 여기다. **단순무작위표집**은 표집틀에 있는 모두에게 **같은 확률**을 주고 제비뽑기하듯 뽑는 방식이다. 난수표나 컴퓨터의 난수 생성으로 실시하며, 확률표집의 원형이자 다른 방법들을 견주는 기준이 된다. 이해하기 쉽고 편향이 끼어들 여지가 적지만, **완전한 표집틀이 있어야** 하고 대상이 넓게 흩어져 있으면 찾아다니는 비용이 크다. **계통표집(체계적 표집)**은 표집틀에 번호를 매기고 **일정한 간격으로** 뽑는 방식이다. 모집단이 1,000명이고 100명을 뽑는다면 간격은 10이 되고, 1부터 10 사이에서 무작위로 시작점을 정한 뒤 열 번째마다 뽑는다. 실행이 간편해 명부가 길 때 특히 편하고, 시작점만 무작위라면 결과는 단순무작위표집과 거의 같다. 계통표집에는 **한 가지 고유한 위험**이 있다. 명부가 **뽑는 간격과 맞아떨어지는 주기**로 배열되어 있으면 특정 성격의 사람만 계속 뽑힌다. 열 가구가 한 동을 이루고 명부가 동별로 정렬되어 있는데 간격이 10이면 매번 같은 자리의 가구만 뽑히는 식이다. 이를 **주기성 문제**라 하며, 대비책은 뽑기 전에 명부의 정렬 순서를 확인하고 필요하면 순서를 뒤섞는 것이다. 반대로 명부가 소득순처럼 재려는 변수와 관련된 순서로 정렬되어 있으면, 계통표집이 오히려 고르게 퍼진 표본을 만들어 층화와 비슷한 이점을 낸다. 두 방법 모두 **표집틀이 있어야 성립한다**는 점은 같다. 명부 없이 길에서 만난 사람을 「무작위로」 골랐다는 말은 확률표집이 아니며, 그렇게 모은 표본에는 오차를 붙일 근거가 없다. 확률표집이라는 이름은 뽑는 사람의 마음가짐이 아니라 **절차가 확률 구조를 갖추었는가**에 붙는다는 점을 기억해 둘 만하다.
층화표집과 집락표집
층화표집과 집락표집
**층화표집**은 모집단을 **성격이 비슷한 층으로 나눈 뒤 각 층에서 따로 뽑는** 방식이다. 성별·연령대·지역·소득분위처럼 결과와 관련이 깊은 기준으로 층을 나누고, 층 안에서는 무작위로 뽑는다. 각 층이 반드시 표본에 들어가므로 **표집오차가 줄고 대표성이 높아진다**. 층 크기에 비례해 뽑으면 **비례층화**, 작은 층을 따로 충분히 뽑으면 **비비례층화**이며, 소수집단을 따로 분석해야 할 때 후자를 쓴다. **집락표집(군집표집)**은 모집단을 **여러 요소가 묶인 덩어리로 나눈 뒤 덩어리째 뽑고**, 뽑힌 덩어리 안을 전부 또는 다시 표집해 조사하는 방식이다. 학교·마을·복지관처럼 이미 존재하는 묶음을 그대로 쓰며, 전국 조사처럼 **완전한 표집틀이 없고 대상이 널리 흩어져 있을 때** 비용을 크게 줄여 준다. 덩어리를 뽑고 그 안에서 다시 뽑는 것을 **다단계 집락표집**이라 한다. 두 방법은 겉모습이 닮아 헷갈리지만 발상이 반대다. **층화는 층 안이 비슷하고 층끼리 다르도록** 나누어 **모든 층에서** 뽑고, **집락은 덩어리 안이 다양하고 덩어리끼리 비슷하도록** 보아 **일부 덩어리만** 뽑는다. 그래서 층화는 층을 잘 나눌수록, 집락은 덩어리 안이 다양할수록 좋다. 정확성과 비용의 맞바꿈도 반대다. 층화는 오차를 줄이는 대신 **층을 나눌 정보와 층별 표집틀**이 필요하고, 집락은 표집틀 없이도 실행할 수 있어 비용이 싸지만 **오차가 커진다**. 한 덩어리 안의 사람들이 서로 닮아 있어 실제로 얻는 정보가 표본 수만큼 되지 못하기 때문이다. 둘을 함께 쓰는 일도 흔하다. 전국 조사에서 시도별로 층을 나눈 뒤 각 층 안에서 읍면동을 집락으로 뽑고, 그 안에서 다시 가구를 뽑는 식이다. 이렇게 여러 방법을 단계마다 갈아 쓰는 것을 **다단계 표집**이라 하며, 층화로 대표성을 붙들고 집락으로 비용을 줄이는 절충이 된다. 실제 대규모 사회조사는 거의 이 꼴을 취한다.
비확률표집
표집오차
표본의 크기
질적연구의 표집
설문지
설문지 작성의 원칙과 피해야 할 문항
설문지 작성의 원칙과 피해야 할 문항
설문지는 **응답자가 혼자 읽고 답할 수 있어야** 하는 도구다. 옆에서 설명해 줄 수 없으므로 문장 하나가 곧 측정 도구가 되며, 문항을 잘못 쓰면 그 자리에서 체계적 오류가 생긴다. 그래서 작성의 원칙은 **짧고, 분명하고, 한 번에 하나만 묻는 것**으로 모인다. 피해야 할 문항에는 이름이 붙어 있다. **이중질문(겹치기 질문)**은 두 가지를 한 문장에서 묻는 것으로, 「상담 시간과 상담 내용에 만족하십니까」는 시간은 좋았고 내용은 별로였던 사람이 답할 칸이 없다. **유도질문**은 특정 답으로 밀어 주는 문장이며, 「전문가들도 인정하는 이 제도에 찬성하십니까」가 그 예다. **모호한 표현**은 사람마다 다르게 읽히는 말로, 「자주」·「가끔」·「적절히」가 여기에 든다. **전문용어와 약어**, **부정문**도 피한다. 특히 「반대하지 않으십니까」처럼 부정을 두 번 겹치면 응답자가 무엇에 동의하는지 알 수 없게 된다. **응답자가 알 수 없는 것을 묻는 문항**과 **기억에 지나치게 의존하는 문항**도 답을 지어내게 만든다. 민감한 항목은 다루는 법이 따로 있다. 익명을 보장하고, 앞부분이 아니라 **뒤쪽에 배치**하며, 「그런 일은 흔히 있습니다」처럼 부담을 낮추는 도입을 두고, 소득처럼 정확히 답하기 꺼리는 것은 구간으로 받는 절충을 쓴다. **응답 범주**에도 원칙이 있다. 범주는 서로 겹치지 않아야 하고(상호배타성) 빠지는 사람이 없어야 한다(포괄성). 「20~30세, 30~40세」처럼 경계가 겹치면 서른 살은 두 칸에 든다. 마지막으로 완성된 설문지는 반드시 **예비조사**를 거친다. 문항이 뜻대로 읽히는지, 응답 시간이 얼마나 걸리는지, 건너뛰기 지시가 제대로 작동하는지는 실제로 시켜 보아야만 드러난다.
질문의 배열과 응답 형태
질문의 배열과 응답 형태
설문지는 문항 하나하나뿐 아니라 **놓인 순서**도 결과를 바꾼다. 앞 문항이 뒤 문항의 답에 영향을 주는 것을 **문항 순서 효과**라 하며, 이 때문에 배열에도 원칙이 생긴다. 일반적인 순서는 이렇다. **쉽고 흥미로운 문항을 앞**에 두어 응답을 시작하게 하고, **민감하거나 답하기 어려운 문항은 뒤쪽**으로 미룬다. **일반적인 것에서 구체적인 것으로** 좁혀 가는 배열을 흔히 쓰며(깔때기형), 반대로 구체적인 경험을 먼저 떠올리게 한 뒤 전체 평가를 묻는 배열을 쓰기도 한다. 같은 주제의 문항은 **묶어서** 두어 응답자가 머릿속을 여러 번 옮기지 않게 하고, 인구사회학적 문항은 대개 **맨 뒤**에 둔다. 어떤 응답에만 해당하는 문항은 **건너뛰기 지시**를 분명히 적는다. **응답 형태**는 크게 둘이다. **개방형 질문**은 응답자가 자기 말로 답하는 형식으로, 예상하지 못한 답과 풍부한 내용을 얻을 수 있으나 응답 부담이 크고 무응답이 많으며 정리와 코딩에 품이 든다. 탐색 단계와 질적 자료 수집에 어울린다. **폐쇄형 질문**은 미리 만든 보기 가운데 고르게 하는 형식으로, 답하기 쉽고 통계 처리가 간편하지만 **보기에 없는 답은 잡히지 않고**, 보기 자체가 응답을 유도할 수 있다. 폐쇄형에서 자주 문제가 되는 것이 **중립 범주와 모름 칸**이다. 가운데 칸을 두면 판단을 미루는 응답이 몰리고, 없애면 뚜렷한 의견이 없는 사람에게 억지로 한쪽을 고르게 한다. 어느 쪽을 고르든 그 선택이 결과를 바꾼다는 점을 알고 정하는 것이 중요하다. 응답 칸의 수도 같은 고민을 안는다. 칸이 너무 적으면 사람들 사이의 차이가 뭉개져 변별이 되지 않고, 너무 많으면 응답자가 칸의 뜻을 구별하지 못해 오히려 잡음이 는다. 태도를 재는 문항에서는 다섯에서 일곱 칸을 흔히 쓰며, 양 끝에만 이름을 붙일지 모든 칸에 붙일지도 미리 정해 조사 내내 **같은 형식을 지키는 것**이 좋다. 형식이 문항마다 바뀌면 응답자가 매번 규칙을 새로 익혀야 해 실수가 늘어난다.
서베이
관찰
비반응성 자료
내용분석
내용분석
**내용분석**은 신문·교과서·회의록·상담기록·방송·게시글처럼 **이미 만들어져 있는 기록물**을 체계적인 규칙에 따라 분석하는 방법이다. 사람에게 묻지 않으므로 조사 대상이 반응할 일이 없어 **비반응성(비관여적) 방법**에 든다. 관찰이나 설문과 달리 연구자의 개입이 대상을 바꾸지 않는다는 것이 가장 큰 이점이다. 절차는 정해져 있다. 먼저 **분석할 문제와 개념을 정하고**, 어느 기록물을 볼지 **모집단과 표집**을 정한다. 다음으로 **분석단위**를 정하는데 낱말·문장·문단·기사 전체 가운데 무엇을 하나로 셀지 정하는 일이다. 그리고 **범주와 코딩 규칙**을 만들어 무엇을 어디에 넣을지 분명히 한 뒤, 두 사람 이상이 같은 자료를 코딩해 **코더 간 신뢰도**를 확인하고 본 분석에 들어간다. 내용분석은 **양적으로도 질적으로도** 할 수 있다. 특정 낱말이 몇 번 나왔는지를 세면 양적 접근이고, 문맥과 함축을 읽어 주제를 뽑아내면 질적 접근이다. **드러난 내용**을 세는 일과 **숨은 뜻**을 읽는 일로 나누어 말하기도 하는데, 앞은 신뢰도가 높고 뒤는 타당도가 높다는 맞바꿈이 있다. 이점은 분명하다. 비용이 적게 들고, 오랜 기간에 걸친 변화를 볼 수 있으며, 잘못되면 되돌아가 다시 코딩할 수 있고, 이미 죽은 사람이나 접근할 수 없는 집단도 다룰 수 있다. 한계도 분명하다. **기록으로 남은 것만** 볼 수 있어 기록되지 않은 것은 처음부터 빠지고, 남은 기록 자체가 특정 관점으로 쓰였을 수 있다. 같은 비반응성 방법이라도 내용분석은 **기록물 자체를 자료로 만드는** 점에서 이미 만들어진 통계를 가져다 쓰는 2차자료 분석과 다르다. 내용분석은 코딩 규칙을 세워 질적인 기록을 셀 수 있는 자료로 바꾸는 작업이 들어가고, 그 과정에서 연구자의 판단이 개입한다. 그래서 규칙을 문서로 남기고 코더 간 일치를 보고하는 일이 이 방법의 핵심 절차가 된다.
2차자료 분석과 델파이·초점집단
2차자료 분석과 델파이·초점집단
**2차자료 분석**은 **다른 목적으로 이미 수집된 자료**를 가져다 새 물음에 답하는 방법이다. 통계청 자료, 한국복지패널 같은 패널조사, 기관의 행정자료와 업무일지가 여기에 든다. 직접 조사하지 않으므로 비용과 시간이 크게 절약되고, 개인이 감당할 수 없는 **대규모 표본과 장기간 자료**를 쓸 수 있으며, 대상에게 부담을 주지 않는 **비반응성** 방법이라는 이점이 있다. 한계는 **남의 목적으로 모은 자료**라는 데서 모두 나온다. 내가 원하는 변수가 없거나, 있어도 내 개념과 조금 다르게 정의되어 있거나, 원하는 시점이나 지역이 빠져 있을 수 있다. 자료의 질과 결측 처리 방식을 내가 통제할 수 없다는 것도 부담이다. 그래서 2차자료를 쓸 때는 **원 조사의 목적·표집·문항·정의**를 먼저 읽어 내 물음에 쓸 수 있는지 확인하는 일이 첫 작업이 된다. **델파이 기법**은 어떤 주제에 대해 **전문가들에게 여러 차례 익명으로 의견을 물어** 합의를 좁혀 가는 방법이다. 한 번 받은 응답을 정리해 다시 보내고 의견을 조정하게 하는 **되풀이와 환류**가 핵심이며, 익명이라 목소리 큰 사람에게 끌려가지 않는다. 미래 예측이나 기준 마련처럼 자료가 없는 주제에 쓰지만 시간이 오래 걸린다. **초점집단면접**은 예닐곱에서 열 명 남짓을 한자리에 모아 **진행자가 이끄는 집단 토론**으로 자료를 얻는다. 참여자들이 서로의 말에 반응하며 혼자서는 나오지 않을 이야기가 나오는 **상호작용**이 이 방법의 힘이다. 대신 목소리 큰 참여자에게 쏠릴 수 있고 민감한 주제에는 맞지 않는다. 세 방법 모두 **한 사람 한 사람의 대표성보다 정보의 폭**을 노린다는 공통점이 있다. 2차자료는 이미 대표성 있게 모인 자료를 빌려 쓰고, 델파이와 초점집단은 애초에 모집단을 대표하려는 방법이 아니라 그 주제를 잘 아는 사람들의 이야기를 모으는 방법이다. 그래서 델파이나 초점집단의 결과를 「국민의 몇 퍼센트가 이렇게 본다」처럼 옮기는 것은 방법의 성격을 벗어난 진술이 된다.
설계의 기초
내적 타당도
저해요인 ① 외부사건·성숙·검사·도구
내적 타당도 저해요인 — 외부사건·성숙·검사·도구
**내적 타당도**는 관찰된 변화가 **정말 개입 때문에 생긴 것인가**에 대한 믿음의 정도다. 개입이 아닌 다른 것으로도 그 변화를 설명할 수 있다면 내적 타당도가 낮은 것이며, 그 다른 설명들을 **저해요인**이라 부른다. 저해요인을 외우는 목적은 이름을 대는 데 있지 않고, 내 연구에서 어떤 설명이 아직 살아 있는지 점검하는 데 있다. **외부사건(역사)**은 연구가 진행되는 동안 **밖에서 일어난 사건**이 결과에 영향을 주는 것이다. 취업지원 프로그램을 하는 사이 경기가 좋아졌다면 취업률 상승이 프로그램 때문인지 경기 때문인지 가릴 수 없다. **성숙**은 시간이 흐르며 대상 **자체가 자연히 변하는 것**이다. 아동은 가만두어도 언어 능력이 늘고, 사별의 슬픔은 시간이 지나면 옅어진다. 기간이 길수록, 대상이 변화가 빠른 시기에 있을수록 크게 작용한다. **검사(주시험) 효과**는 **사전검사를 받았다는 사실 자체**가 사후검사에 영향을 주는 것이다. 같은 문항을 다시 만나 익숙해지거나, 검사를 받으며 자기 상태를 자각해 행동이 달라지는 경우다. **도구 효과**는 **재는 도구나 방식이 앞뒤로 달라져서** 생기는 변화다. 사전과 사후에 다른 척도를 쓰거나, 같은 척도라도 관찰자가 바뀌거나 익숙해져 기준이 달라지면 실제 변화가 없어도 점수가 달라진다. 네 가지는 모두 **비교집단이 있으면 상당 부분 걷힌다**. 비교집단도 같은 시기를 지나고 같은 검사를 받고 같은 도구로 재기 때문에, 두 집단의 차이에서 이 요인들이 상쇄된다. 다만 상쇄된다는 말은 **두 집단에 똑같이 작용했을 때**에만 성립한다. 개입집단만 다른 프로그램을 함께 받았다면 외부사건은 상쇄되지 않고, 개입집단만 사후검사를 더 정성껏 받았다면 도구 효과가 남는다. 그래서 비교집단을 두는 것으로 끝내지 말고 **두 집단이 개입 말고 무엇을 다르게 겪었는지**를 기록해 두어야 하며, 그 기록이 결과를 해석하는 근거가 된다.
저해요인 ② 통계적 회귀·선정편향·상실·모방
내적 타당도 저해요인 — 통계적 회귀·선정편향·상실·모방
앞 장의 네 가지에 이어, **집단을 어떻게 고르고 어떻게 유지했는가**에서 오는 저해요인들이 있다. **통계적 회귀**는 **극단적인 점수를 가진 사람들을 골라 놓으면** 다시 쟀을 때 평균 쪽으로 되돌아가는 현상이다. 우울점수가 가장 높은 사람들만 모아 프로그램을 하면, 아무것도 하지 않아도 다음번 점수는 낮아지기 쉽다. 그날따라 유난히 나빴던 사정이 다음번에는 없기 때문이다. 사회복지 프로그램은 대개 가장 어려운 사람을 선발하므로 이 요인이 늘 따라다닌다. **선정편향(선택편향)**은 **두 집단이 애초에 달랐던** 것이다. 참여를 자원한 사람과 그렇지 않은 사람은 동기부터 다르고, 그 차이가 결과 차이로 나타나면 개입의 효과와 구별되지 않는다. 무작위 배정이 없는 모든 설계가 안는 근본 문제다. **상실(탈락)**은 연구 도중 참여자가 빠져나가는 것이다. 단순히 수가 주는 것보다 **누가 빠졌는가**가 문제인데, 효과를 못 본 사람들이 주로 그만두면 남은 사람들만 보고 효과를 과대평가하게 된다. **모방(개입의 확산)**은 통제집단이 개입 내용을 알게 되어 **따라 하는 것**이다. 같은 기관 이용자끼리는 정보가 쉽게 오간다. 이와 짝을 이루는 것으로, 통제집단이 뒤처지지 않으려 더 노력하는 **경쟁**, 반대로 의욕을 잃는 **사기 저하**, 통제집단에 보상을 주다 차이가 흐려지는 **보상적 평준화**가 있다. 뒤의 네 가지는 방향이 서로 다르다는 점을 눈여겨볼 만하다. 모방과 경쟁과 보상적 평준화는 두 집단의 차이를 **줄여** 효과를 실제보다 작게 보이게 하고, 사기 저하는 통제집단을 더 나빠지게 해 차이를 **키운다**. 그래서 이 요인들이 의심될 때는 「효과가 없었다」는 결론도 「효과가 컸다」는 결론도 그대로 받아들이기 어려워지며, 두 집단이 서로를 얼마나 알고 있었는지를 먼저 밝혀야 한다.
외적 타당도
타당도 높이기
실험설계
순수실험설계 — 통제집단 사전사후·사후·솔로몬
순수실험설계 — 통제집단 사전사후·사후·솔로몬
**순수실험설계(진실험설계)**는 **무작위 배정과 통제집단, 그리고 개입의 조작**을 모두 갖춘 설계다. 내적 타당도가 가장 높아 인과를 말하는 힘이 가장 세다. 세 가지 기본형이 있다. **통제집단 사전사후검사 설계**는 무작위로 나눈 두 집단 모두에게 사전검사를 하고, 한쪽에만 개입한 뒤 두 집단 모두 사후검사를 한다. 가장 널리 쓰이며, 사전점수가 있어 변화량을 볼 수 있고 두 집단이 애초에 같았는지도 확인할 수 있다. 다만 **사전검사 자체의 영향**을 피하지 못한다. **통제집단 사후검사 설계**는 사전검사를 생략하고 개입 뒤에만 잰다. 무작위 배정으로 두 집단이 같다고 볼 수 있으므로 사전검사가 없어도 비교가 성립하며, **검사 효과와 검사·처치 상호작용을 없앤다**는 것이 이점이다. 대신 변화량을 알 수 없고, 두 집단이 정말 같았는지 자료로 보여 주지 못한다. **솔로몬 4집단 설계**는 앞의 두 설계를 합쳐 네 집단을 둔다. 사전검사를 받고 개입한 집단, 사전검사를 받고 개입하지 않은 집단, 사전검사 없이 개입한 집단, 사전검사도 개입도 없는 집단이다. 이렇게 하면 **개입의 효과와 사전검사의 효과, 그리고 둘의 상호작용까지 갈라 낼 수 있다**. 가장 엄밀하지만 집단이 네 개라 표본과 비용이 크게 들어 실제로는 드물게 쓰인다. 세 설계를 고르는 기준은 분명하다. 변화량이 필요하면 사전사후, 검사 효과가 걱정되면 사후검사만, 그 검사 효과의 크기까지 알아야 하면 솔로몬이다. 세 설계가 공통으로 얻는 것은 **내적 타당도의 대부분**이다. 무작위 배정이 선정편향을 막고, 통제집단이 외부사건·성숙·검사·도구·통계적 회귀를 두 집단에 함께 작용시켜 상쇄한다. 남는 것은 주로 **상실과 모방**인데, 이 둘은 배정 뒤에 생기는 일이라 설계만으로는 막히지 않고 실행 과정에서 관리해야 한다. 순수실험설계를 썼다는 말이 모든 저해요인을 없앴다는 뜻은 아니라는 점을 기억해 둘 만하다.
유사실험설계 — 비동일 비교집단·시계열
유사실험설계 — 비동일 비교집단·시계열
**유사실험설계(준실험설계)**는 **비교집단은 있으나 무작위 배정이 없는** 설계다. 사회복지 현장에서는 서비스를 무작위로 나누는 일이 윤리적으로나 실무적으로 어려워, 실제로 가장 많이 쓰이는 설계가 이것이다. **비동일 비교집단 설계**는 개입집단과 성격이 비슷해 보이는 다른 집단을 비교로 세우고 두 집단 모두 사전사후를 재는 방식이다. 이웃 기관 이용자, 대기자, 다른 학급이 흔히 비교집단이 된다. 무작위로 나눈 것이 아니므로 **두 집단이 애초에 달랐을 가능성(선정편향)**이 남으며, 그래서 사전점수와 주요 특성을 표로 견주어 얼마나 닮았는지 보이는 일이 필수가 된다. **단순시계열 설계**는 비교집단 없이 **한 집단을 개입 전후로 여러 번 되풀이해 재는** 방식이다. 개입 전에도 여러 시점, 개입 후에도 여러 시점을 재 두면 변화가 개입 시점에서 꺾였는지 아니면 이미 그 방향으로 흐르고 있었는지 눈으로 볼 수 있다. 사전사후 한 번씩만 재는 설계가 답하지 못하는 **성숙과 추세**를 상당히 걷어 낸다는 것이 이 설계의 힘이다. 다만 개입 시점에 밖에서 일어난 사건까지 가리지는 못한다. **복수시계열 설계**는 여기에 비교집단을 더한 것으로, 두 집단 모두 여러 시점을 재어 견준다. 시계열의 추세 확인과 비교집단의 외부사건 통제를 함께 얻어 유사실험설계 가운데 가장 강하다. 유사실험설계를 쓸 때의 원칙은 하나다. **무엇을 통제하지 못했는지 밝히고, 그 요인이 결과를 어느 방향으로 밀었을지 논의하는 것**이다. 통제하지 못한 것을 감추면 순수실험설계인 척하는 보고가 되고, 밝히고 논의하면 한계가 분명한 만큼 믿을 수 있는 보고가 된다. 현장 연구의 신뢰는 완벽한 설계에서가 아니라 이 정직함에서 나온다.
전실험설계와 요인설계
전실험설계와 요인설계
**전실험설계(원시실험설계)**는 무작위 배정도 통제집단도 갖추지 못했거나 하나만 갖춘 설계로, **인과를 말하는 힘이 가장 약하다**. 그럼에도 현장에서 자주 쓰이므로 무엇을 말할 수 있고 무엇을 말할 수 없는지 아는 것이 중요하다. **일회검사 사례연구(단일집단 사후검사 설계)**는 개입한 뒤 한 번 재는 것이 전부다. 견줄 것이 아무것도 없어 개입 때문인지조차 말할 수 없고, 사실상 실태를 적어 두는 기록에 가깝다. **단일집단 사전사후검사 설계**는 한 집단을 개입 전후로 재어 견준다. 변화가 있었다는 것은 알 수 있으나 **외부사건·성숙·검사·도구·통계적 회귀**가 모두 살아 있어 그 변화의 원인을 가릴 수 없다. 현장 평가에서 가장 흔히 쓰이는 형태이기도 하다. **정태적 집단비교(비동일 집단 사후검사 설계)**는 개입집단과 비교집단을 사후에만 재어 견준다. 비교집단은 있으나 무작위 배정도 사전검사도 없어, 두 집단이 애초에 달랐을 가능성을 배제할 수 없다. **요인설계**는 성격이 다르다. 독립변수를 **둘 이상 동시에** 두고 각 조합을 만들어, 각 변수의 효과인 **주효과**와 두 변수가 함께 작용해 생기는 **상호작용효과**를 함께 본다. 개인상담 유무와 집단프로그램 유무를 교차하면 네 조합이 생기고, 어느 하나만 할 때보다 둘을 함께 할 때 더 큰 효과가 나는지를 확인할 수 있다. 여러 변수를 한 연구에서 다룰 수 있어 효율적이지만 **조합이 늘수록 필요한 표본이 급격히 커진다**. 요인설계는 앞의 셋과 층이 다르다는 점을 짚어 둘 만하다. 전실험설계는 **비교가 모자라 인과를 못 말하는** 설계들이고, 요인설계는 **독립변수를 여럿 두는 짜임**을 가리키는 말이어서 무작위 배정을 붙이면 순수실험이 되고 붙이지 않으면 유사실험이 된다. 곧 요인설계는 설계의 강약을 나타내는 이름이 아니라 **변수를 몇 축으로 볼 것인가**를 나타내는 이름이다.
단일사례설계
설계의 유형 — AB·ABA·ABAB·BAB
단일사례설계의 유형 — AB·ABA·ABAB·BAB
**단일사례설계**는 **한 사람이나 한 집단을 대상으로 시간에 따라 되풀이해 재어** 개입의 효과를 보는 설계다. 집단을 나눌 수 없는 실천 현장에서 개별 사례의 변화를 확인하려고 쓰며, 사회복지사가 자기 실천을 스스로 평가하는 도구이기도 하다. 두 국면으로 이루어진다. **기초선(A)**은 개입을 시작하기 전에 표적행동을 여러 번 재어 두는 국면으로, 비교의 기준이 된다. **개입(B)**은 개입을 하면서 같은 방식으로 계속 재는 국면이다. 기초선은 안정될 때까지 충분히 재는 것이 원칙인데, 오르내림이 심하거나 이미 좋아지는 추세라면 개입 뒤의 변화를 그 흐름과 가릴 수 없기 때문이다. **AB 설계**는 기초선과 개입 국면 하나씩으로 가장 단순하고 실천 현장에서 가장 널리 쓰인다. 다만 개입 시점에 우연히 다른 일이 겹쳤을 가능성을 배제하지 못한다. **ABA 설계**는 개입을 거두어 기초선으로 되돌리는 국면을 더한다. 개입을 멈추었을 때 다시 나빠진다면 개입이 원인이라는 근거가 강해진다. 그러나 **도움이 되는 개입을 일부러 거두는 것**이라 윤리 문제가 생기고, 연구가 나쁜 상태에서 끝난다는 점도 부담이다. **ABAB 설계(반전설계)**는 여기에 개입을 다시 넣어, 되돌림과 재개를 각각 확인한다. 인과 근거가 가장 튼튼하면서 개입 상태로 끝나 윤리 부담도 덜하다. **BAB 설계**는 기초선 없이 개입부터 시작한다. 위기 상황이라 재는 일보다 개입이 급할 때 쓰며, 뒤에 개입을 거두었다 다시 넣어 효과를 확인한다. 개입이 먼저 들어간 탓에 견줄 처음 기준이 없다는 것이 약점이다. 국면을 붙일수록 근거가 단단해지는 대신 시간과 윤리 부담이 함께 커진다는 것이 이 설계군의 성질이다. 그래서 고르는 기준은 **개입을 잠시 거두어도 되는 성질인가, 기초선을 잴 여유가 있는가** 두 가지로 모인다. 거둘 수 없는 개입이라면 반전 대신 다음 장의 복수기초선으로 가고, 기초선을 잴 여유가 없다면 BAB를 쓴다.
복수기초선설계와 결과의 분석
복수기초선설계와 결과의 분석
**복수기초선설계**는 개입을 거두지 않고도 인과 근거를 세우는 방식이다. 기초선의 길이를 서로 다르게 하여 **여러 대상·여러 표적행동·여러 상황에 시차를 두고 개입**하고, 개입이 들어간 그 시점에만 변화가 일어나는지를 본다. 셋 모두에서 개입 시점에 맞추어 변화가 나타난다면 우연이나 외부사건으로 설명하기 어려워진다. 갈래는 셋이다. 같은 개입을 여러 사람에게 시차를 두고 적용하는 **대상 간**, 한 사람의 여러 행동에 차례로 적용하는 **문제(행동) 간**, 같은 행동을 가정·학교처럼 여러 장면에서 차례로 다루는 **상황 간** 복수기초선이다. **결과를 읽는 방법**도 정해져 있다. **시각적 분석**은 그래프를 그려 국면 사이의 **수준·경향·변동성**을 눈으로 견주는 것으로, 단일사례설계의 기본 분석이다. 수준은 국면의 평균 높이, 경향은 오르내리는 방향, 변동성은 흔들리는 폭이며, 개입 직후에 수준이 뚜렷이 달라지고 방향이 바뀌었으면 효과로 읽는다. **통계적 분석**으로는 기초선의 평균과 표준편차로 기준선을 그어 그 밖으로 나간 관찰이 몇인지 세는 방법 등이 쓰인다. 다만 관찰값들이 서로 독립적이지 않아 일반적인 검정을 그대로 쓰기 어렵다. **실천적 유의성**도 함께 본다. 통계적으로 달라졌다 해도 그 변화가 당사자의 생활에 뜻있는 차이를 만들지 못하면 실천에서는 의미가 적다. 단일사례설계가 실천 평가 도구인 만큼 이 물음이 마지막에 놓인다. 단일사례설계의 결과를 다른 사례로 옮기는 일에도 한계가 있다. 한 사람에게서 확인된 효과가 다른 사람에게도 나타나리라는 보장은 없으므로, 외적 타당도는 **같은 설계를 여러 사례에 되풀이해 쌓는 방식**으로 확보한다. 복수기초선설계가 대상 간으로 이루어질 때 그 자체가 작은 반복 검증이 되는 까닭도 여기에 있다.
질적연구의 성격
질적연구의 갈래
근거이론 — 개방·축·선택 코딩
근거이론 — 개방·축·선택 코딩
**근거이론**은 자료에서 **이론을 끌어올리는** 질적연구 방법이다. 기존 이론을 검증하는 것이 아니라, 현장에서 모은 자료에 근거해 그 현상을 설명하는 이론을 만들어 내는 것을 목표로 삼는다. 그래서 이름이 「근거」이론이다. 분석은 세 단계의 **코딩**으로 이루어진다. **개방코딩**은 자료를 잘게 나누어 읽으며 떠오르는 것에 이름을 붙이고, 비슷한 것끼리 묶어 **개념과 범주**를 만드는 단계다. 자료를 줄 단위로 읽어 가며 이름을 붙이는 일이 여기서 이루어진다. **축코딩**은 흩어진 범주들을 다시 이어 **관계를 세우는** 단계로, 어떤 조건에서 어떤 현상이 일어나고 사람들이 어떻게 대응했으며 그 결과가 무엇이었는지를 하나의 틀로 엮는다. **선택코딩**은 그 가운데 이야기 전체를 꿰는 **핵심범주**를 골라 다른 범주들을 그 둘레로 통합해 이론으로 다듬는 단계다. 두 가지 절차가 이 방법을 지탱한다. **지속적 비교**는 새 자료를 앞서 만든 개념과 계속 견주며 개념을 다듬는 일이고, **이론적 표집**은 분석 중 떠오른 개념을 확인하거나 채우기 위해 다음에 누구를 만날지 정하는 일이다. 그래서 자료 수집과 분석은 처음부터 끝까지 함께 간다. 멈추는 기준은 **이론적 포화**다. 새 자료를 더 모아도 범주에 새로운 속성이 붙지 않으면 그친다. 분석 과정에서 떠오른 생각을 그때그때 적어 두는 **메모**도 필수 도구로, 나중에 이론을 엮는 재료가 된다. 세 코딩은 차례로 한 번씩 밟고 지나가는 계단이 아니다. 축코딩을 하다 개념이 모자라면 개방코딩으로 돌아가고, 선택코딩에서 줄거리가 꿰이지 않으면 다시 관계를 손본다. 곧 **오가며 되풀이하는 과정**이며, 그 오감의 흔적이 메모에 남는다. 근거이론이 다른 질적 방법과 갈리는 자리도 여기인데, 자료를 주제별로 정리하는 데서 그치지 않고 **관계를 세워 하나의 설명으로 꿰는 것**을 목표로 삼기 때문이다.
문화기술지
문화기술지
**문화기술지(민속지학)**는 어떤 집단의 **문화를 그 안에서 오래 지내며 기술하는** 연구다. 인류학에서 온 방법으로, 한 집단이 공유하는 행동양식·믿음·언어·규범이 어떻게 작동하는지를 밖에서 관찰하는 것이 아니라 **안에서 겪으며** 밝히려 한다. 핵심 방법은 **장기간의 참여관찰**이다. 짧은 방문으로는 겉으로 드러난 행사만 보이므로, 일상이 반복되는 것을 볼 만큼 오래 머문다. 여기에 **심층면접**과 **문서·물건 수집**이 더해지고, 그 집단의 사정을 잘 알고 연구자를 안내해 주는 **주요 정보제공자**의 도움을 받는다. 두 가지 관점을 오가는 것이 이 방법의 특징이다. **내부자 관점(에믹)**은 그 집단의 구성원이 세상을 이해하는 방식이며, **외부자 관점(에틱)**은 연구자가 학문적 개념으로 그것을 설명하는 방식이다. 문화기술지는 내부자의 말과 뜻을 충실히 담으면서도 그것을 밖의 독자가 이해할 수 있게 옮기는 작업이 된다. 결과물의 특징은 **두터운 기술**이다. 행동을 겉으로만 적는 것이 아니라 그 행동이 그 맥락에서 어떤 뜻을 갖는지까지 적는 것으로, 눈을 깜박이는 동작 하나도 경련인지 신호인지 맥락 속에서 갈린다. 부담도 크다. 오랜 시간과 현장 진입의 어려움, 연구자가 집단에 동화되어 거리를 잃는 **과잉 라포**, 그리고 연구자의 존재가 현장을 바꾸는 문제가 따라온다. 사회복지에서는 쪽방촌·노숙인 시설·다문화 공동체처럼 **밖에서는 이해하기 어려운 생활세계**를 다룰 때 쓰인다. 문화기술지가 겨냥하는 것은 사람들이 **너무 당연해서 말하지 않는 것**이다. 무엇을 언제 누구와 나누는지, 어떤 말을 삼가는지, 새로 온 사람이 무엇을 배워야 무리에 들어가는지 같은 것들은 물어서는 잘 나오지 않고 오래 지켜보아야 드러난다. 그래서 이 방법은 면접만으로 대신할 수 없으며, 시간을 들이는 일 자체가 방법의 일부가 된다.
현상학적 연구와 사례연구
현상학적 연구와 사례연구
**현상학적 연구**는 어떤 경험을 겪은 사람들에게 그 경험이 **어떤 것이었는지, 그 본질이 무엇인지**를 밝히려는 연구다. 사별·이혼·암 진단·자녀의 장애 판정처럼 삶을 흔든 경험을 다루며, 여러 사람의 이야기에서 **공통으로 드러나는 뜻의 구조**를 찾는다. 절차의 중심에는 **판단중지(에포케·괄호치기)**가 있다. 연구자가 그 경험에 대해 이미 가지고 있는 선입견과 지식을 잠시 옆으로 밀어 두고, 참여자가 말하는 그대로를 받아들이려는 태도다. 이어 진술을 잘게 나누어 **뜻있는 단위**를 뽑고, 그것을 주제로 묶은 뒤, 그 경험이 **무엇으로 이루어지고 어떻게 겪어지는지**를 하나의 기술로 통합한다. 참여자는 대개 그 경험을 실제로 겪은 소수로, 깊은 면접이 자료의 중심이 된다. **사례연구**는 하나 또는 몇 개의 **사례를 그 맥락 안에서 깊이 들여다보는** 연구다. 사례는 사람일 수도 있고 가족·프로그램·기관·지역일 수도 있다. 특징은 **여러 자료원을 함께 쓰는 것**으로, 면접과 관찰, 문서와 기록, 통계자료까지 모아 하나의 사례를 여러 각도에서 짜맞춘다. 사례연구는 목적에 따라 나뉜다. 그 사례 자체가 궁금해서 하는 **본질적 사례연구**, 어떤 쟁점을 이해하려고 사례를 창으로 삼는 **도구적 사례연구**, 여러 사례를 견주는 **집합적(복수) 사례연구**가 있다. 사례가 하나뿐이어도 **여러 자료원의 교차 확인**으로 근거를 세운다는 점이 이 방법의 힘이다. 두 방법 모두 **적은 수를 깊이 보는** 연구여서, 몇 명을 만났는가가 아니라 얼마나 두텁게 보았는가로 평가된다. 그래서 보고할 때는 면접 횟수와 길이, 자료원의 목록, 분석 절차를 자세히 적어 읽는 사람이 그 두께를 가늠하게 한다. 참여자 수만 적힌 보고는 이 방법에서 가장 중요한 정보를 빠뜨린 셈이 된다.
내러티브·생애사와 참여행동연구
내러티브·생애사와 참여행동연구
**내러티브 연구**는 사람이 자기 삶을 **이야기로 풀어내는 방식** 자체를 자료로 삼는다. 무슨 일이 있었는가뿐 아니라 그 일을 어떤 순서로 어떤 뜻을 붙여 이야기하는가에 주목하며, 사건들이 하나의 줄거리로 엮이는 과정을 본다. **생애사 연구**는 한 사람의 삶 전체를 시간축을 따라 재구성하는 연구로, 개인의 삶과 그가 살아온 시대·제도가 어떻게 맞물렸는지를 함께 드러낸다. 이 두 방법에서는 참여자가 소수이거나 한 사람이며, 여러 차례의 긴 면접이 자료의 중심이 된다. **참여행동연구**는 성격이 다르다. 연구의 목표가 이해에 그치지 않고 **현실을 바꾸는 데** 있으며, 연구 대상이던 사람들이 **연구의 주체로 참여한다**. 문제를 정하고 자료를 모으고 해석하고 실행하는 과정에 당사자가 함께하며, 연구자는 전문가가 아니라 **협력자이자 촉진자**로 자리한다. 진행은 대체로 **문제 확인 → 계획 → 실행 → 성찰**을 되풀이하는 나선형을 그린다. 한 번의 실행으로 끝내지 않고 결과를 함께 돌아보며 다음 계획을 세운다. 이 방법이 겨냥하는 것은 **권력의 재배치**다. 누가 물음을 정하고 누가 해석하는가를 바꿈으로써, 당사자가 자기 문제의 전문가로 서게 하고 그 과정 자체가 역량강화가 되게 한다. 사회복지의 가치와 맞닿아 있어 장애인·이주민·빈곤 지역 주민과 함께하는 연구에서 널리 쓰인다. 대신 시간이 오래 걸리고 이해관계 조정이 어려우며, 연구자의 통제가 약해 계획대로 진행되지 않는다는 부담이 있다. 세 방법에 공통된 물음은 **누구의 말로 이야기가 쓰이는가**이다. 연구자가 참여자의 말을 자기 개념으로 옮겨 적는 순간 그 이야기의 주인이 바뀌기 쉬우므로, 참여자의 표현을 그대로 살려 인용하고 정리한 내용을 당사자에게 확인받는 절차를 둔다. 특히 취약한 위치에 있는 사람의 삶을 다룰 때는 무엇을 싣고 무엇을 뺄지까지 함께 정하는 것이 옳다.
엄격성
혼합연구
기술통계
추론통계
분석방법의 선택
앱에서 특별한 모든 기능을 이용하세요. 기출 학습의 모든 것