Designing social inquiry(written by Gary King, Robert Keohane, and Sidney Verba) 연구방법론 요약

소개글

한글 요약 정리

목차

KKV. Ch.2 Descriptive Inference

KKV. Ch.4. Determining What to Observe

KKV Chapter 5. <Understanding What to Avoid>

본문내용

현실세계를 대상으로 한 사회과학연구는 특정한 사례들로 구성되어 있다. 그러나 양질의 사회과학연구는 이러한 특정한 사례를 단순하게 기술하는 것을 초월하여 보편적인 지식으로 승화시키는데 있다. 일례로, 해석가의 분석방법은 역사적으로 상세한 기술을 바탕으로 정확하게 요약하는 것을 추구한다. 그러나 KKV에서 주장하는 사회과학 연구는 세심한 기술과 더불어 보편적인 이론을 바탕으로 한 가설 형성과 그러한 가설을 평가하기 위해 필요한 증거를 수집하는 것이라고 주장한다. 그러므로 “독특성”을 가진 특별한 사건들은 보편적인 이론으로 발전시킬 수 있다. 따라서 사회과학에서 가장 중요한 연구는 단순화하는 것이다. 체계적으로 단순화하는 것은 지식을 유용화 하는데 중요한 단계이다.
추론이란 사실(fact)을 이용하여 우리가 모르는 것을 습득하기 위한 것이다. 가장 과학적인 수단은 일부 이론이나 가설에 관련된 식별 가능한 의미 있는 사실들을 정리하는 것이다. 그러한 식별 가능한 의미들에 관한 체계화는 유익한 결과를 산출한다. 단순화하는 과정은 데이터를 이론적으로 식별 가능한 의미(계급, 단위, 변수, 모수 등)들로 바꾼 다음 이를 체계화함으로써 성취할 수 있다. 결론적으로 보편적인 이론과 특별한 사실로부터 더 많은 것을 습득할 수 있다.
“model”은 세상에 대한 일부의 측면을 단순화하고 근사치에 접근하는 것을 뜻한다. 이러한 모델이 가진 추론적 논리는 질적 연구와 양적연구 모두 적용할 수 있으며, 연구를 더욱 유용하게 추상화하여 적용할 수 있다.
KKV는 데이터 수집에 관하여 가장 중요한 규칙은 어떻게 데이터를 발생시키고 어떻게 수집할 것인지를 인지하는 것이라고 말한다. 연구자는 이론에 관한 식별 가능한 의미들을 특정화하기 위한 정보를 중심으로 수집해야만 한다. 모델 데이터는 변수, 단위 그리고 관찰이다. 사례연구는 많은 변수들이 측정된다. 사례의 총 관찰 수는 매우 방대하다. 그러므로 n을 사용하여 관측의 수를 일반적으로 나타낼 수 있다.
KKV에서 제시하는 역사적인 상세함에 대한 요약 과정의 모델은 “통계”다. 통계는 요약된 형식으로 데이터를 표현할 수 있다. 통계의 목적은 데이터의 정확한 특징을 편리한 공식으로 나타내는 데 있다. 통계를 이용하여 최대값, 최소값, 중간값, 최빈값 또는 분산을 계산해 낼 수 있다. 역사적인 상세함을 요약하는 데에는 두 가지 규칙이 존재한다. 하나는 연구자가 설명하고자 하는 결과에 초점을 맞춰야 하는 것이고, 다른 하나는 요약은 연구자가 원하는 대로 정보를 단순화해야만 한다는 것이다.

참고 자료

없음