정량적 방법론은 정량화 및 통계 분석에 중점을 둔 과학 연구에 필수적입니다. 이는 인과관계를 확립하고, 그룹을 비교하고, 이론을 검증하는 등의 목적을 위해 사용됩니다. 이는 정확하고 재현 가능한 결과를 제공하는 심리학, 의학, 사회 과학과 같은 분야의 기본입니다.
그만큼 정량적 방법론 이는 과학 연구의 기본 기둥입니다. 그러나 정의와 차이점에 대해 혼동이 반복되고 있다. 정량적 조사 그 자체. 이 기사에서 우리는 정량적 방법론의 특징을 다루고, 다양한 저자의 몇 가지 정의를 인용하고 이를 정량적 연구와 비교할 것입니다. 아울러, 질적 방법론, 더 넓은 관점을 제공합니다.
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이 기사에서는 다음 내용을 확인할 수 있습니다.
정량적 방법론의 정의
그만큼 정량적 방법론 정량적 연구를 안내하는 구조적 프레임워크를 말합니다. 이는 정량적 데이터를 어떻게 수집, 분석, 해석해야 하는지에 중점을 둡니다. 여기에는 데이터의 정량화 가능한 특성에 맞는 특정 도구, 기술 및 접근 방식이 포함됩니다.
다른 저자 정량적 방법론에 대한 정의를 제공했습니다.
- Creswell(2009)에 따르면 정량적 방법론은 "다음을 포함하는 연구 접근 방식입니다. 절차를 사용하여 변수 간의 관계를 분석하기 위한 정량화 가능한 데이터 수집 통계."
- Babbie(2010)의 경우 "정량적 방법론은 수학적 및 통계적 도구를 사용하여 경험적 현상을 측정하는 데 중점을 둡니다."
주요 특징
- 객관성: 이는 정량적 방법론의 주요 강점이자 초점 중 하나입니다. 해석적이고 주관적일 수 있는 정성적 접근 방식과 달리 정량적 방법론은 편견이 없고 개인적인 의견이나 선입견에 영향을 받지 않는 데이터를 얻기 위해 노력합니다. 조사자. 결론은 구체적이고 검증 가능한 데이터를 기반으로 합니다.
- 측정 및 정량화: 이 방법론의 핵심은 관찰과 현상을 정량화 가능한 데이터로 변환하는 것입니다. 이를 통해 비교, 분석 및 일반화가 가능해집니다. 수치로 코딩할 수 있는 척도, 설문지, 기타 도구를 사용하여 통계 분석을 보다 쉽게 적용할 수 있습니다.
- 재현성: 정량적 방법론을 사용하는 연구는 다른 연구자가 동일한 조건에서 동일한 연구를 반복하면 유사한 결과를 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 특성을 통해 우리는 다양한 상황과 인구 집단에서 결과를 검증하고 확인할 수 있습니다.
- 제어 및 조작: 실험적 정량적 연구에서는 하나 이상의 변수를 제어하거나 조작하여 다른 변수에 미치는 영향을 관찰하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 단순한 상관관계가 아닌 인과 관계를 설정할 수 있습니다.
- 일반화: 정량적 방법론은 일반적으로 대표적인 표본을 사용하기 때문에 얻은 결과는 종종 더 넓은 모집단에 일반화될 수 있습니다. 그러나 이러한 일반화의 타당성을 보장하려면 샘플링을 올바르게 수행하는 것이 중요합니다.
- 형식적이고 엄격한 구조: 정량적 연구는 가설의 명확한 정의, 표본 선택, 데이터 수집 및 통계 분석을 포함하는 공식적인 구조를 따릅니다. 이러한 엄격한 구조는 연구가 일관성 있고 논리적임을 보장합니다.
- 표준화된 도구 사용: 이 방법론은 종종 검증되고 표준화된 도구를 사용하여 데이터 수집의 일관성을 보장하고 다양한 연구 간의 비교를 허용합니다.
- 통계 분석: 정량화된 데이터는 통계적 기법을 사용하여 분석되며, 이는 통계적 기법과 다를 수 있습니다. 성격에 따라 기본적인 설명 테스트(예: 평균 및 표준 편차)부터 보다 복잡한 테스트까지 연구의.
이러한 특성은 견고성과 정확성을 반영합니다. 정량적 방법론. 이러한 원리를 올바르게 이해하고 적용함으로써 연구자는 연구 중인 현상에 대해 명확하고 객관적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
정량적 방법론과 정량적 연구의 차이점
이 두 가지 아이디어는 본질적으로 관련되어 있지만 서로 바꿔 사용할 수는 없습니다.
- 정량적 방법론: 앞서 언급했듯이 이는 정량적 연구를 안내하는 프레임워크입니다. 사용할 도구와 기술, 데이터 수집 및 분석 방법, 결과 해석 방법을 결정합니다.
- 정량적 조사: 이는 현상을 측정하고 변수 간의 정량적 관계를 설정하려는 일반적인 접근 방식을 의미합니다.
질적 방법론: 간략한 언급
정량적인 대응과는 달리, 질적 방법론 현상을 심층적으로 탐구하고 의미, 해석 및 인간 경험을 이해하려고 노력하는 데 중점을 둡니다. 수량화에 중점을 두지 않고 해석과 설명에 중점을 둡니다.
결론적으로, 학계와 과학계에서 정확하고 일관성 있는 연구를 수행하기 위해서는 방법론과 연구 접근 방식의 차이를 이해하는 것이 필수적입니다. 그만큼 정량적 방법론 이는 연구자가 정량화 가능한 데이터에 접근하고 분석하는 방법을 안내하는 중요한 도구입니다.
정량적 방법론을 사용하는 경우
그만큼 정량적 방법론 연구자가 통계적으로 정량화하고 분석할 수 있는 특정 답변을 검색할 때 다양한 맥락과 분야에서 사용됩니다. 다음은 이 방법론이 사용되는 몇 가지 상황과 목표입니다.
- 인과관계 확립: 변수(독립변수)의 변화가 다음에 영향을 미치는지 여부를 확인하려고 할 때 또 다른 변수(종속변수)로는 정량적 실험 연구가 가장 많다. 적절한. 예를 들어, 특정 교육적 개입이 학생의 성과를 향상시키는지 여부를 조사합니다.
- 더 넓은 인구 집단으로의 일반화: 표본을 기반으로 전체 모집단에 대해 추론하려는 경우 정량적 방법론이 사용됩니다. 예를 들어, 해당 도시의 전체 인구의 의견을 예측하기 위해 도시의 대표 표본에 적용되는 설문조사입니다.
- 그룹 간 비교: 목표가 서로 다른 그룹 간의 차이를 비교하는 것인 경우(예: 남성 대 남성) 여성, 다양한 연령대, 다양한 의학적 치료) 정량적 방법론은 이러한 비교를 객관적이고 통계적으로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.
- 패턴 및 추세 식별: 사회학이나 경제학과 같은 분야에서는 대규모 데이터 세트의 추세나 패턴을 식별하는 것이 목표입니다.
- 이론의 검증: 특정 이론이나 가설이 있고 이를 실증적 데이터를 통해 검증하고 싶을 때.
- 보급 연구: 특정 지역의 질병 유병률과 같이 특정 인구 집단에서 현상이나 조건의 빈도를 확인하려는 연구입니다.
- 종단 연구: 시간이 지남에 따라 변수 또는 변수 간의 관계가 어떻게 변하는지 관찰하고 측정하려는 경우.
- 특정 분야의 연구: 심리학, 의학, 경제, 교육 및 기타 사회 및 자연스럽고 종종 실증적 연구를 수행하기 위해 정량적 방법론에 의존합니다. 필드.
- 정밀도와 복제성이 필요한 경우: 결과가 정확해야 하고 다른 연구자가 연구 결과를 검증하거나 반박하기 위해 연구를 반복할 수 있어야 하는 상황에서.
- 데이터 기반 의사결정: 비즈니스 세계나 공공 정책에서는 구체적이고 검증 가능한 데이터를 기반으로 결정을 내려야 합니다.
요약하면, 정량적 방법론 연구의 초점이 데이터를 정량화하고 어떤 형태의 분석을 적용하는 것일 때 사용됩니다. 통계학은 다양한 분야의 특정 질문을 해결하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하며, 컨텍스트.
