[사회복지조사론] 2차 자료분석의 개념과 장단점 및 접근방법

문서 내 토픽

• 1. 2차 자료분석의 개념

  2차 분석(secondary analysis)이란 비관여적 조사(unobtrusive research) 방법 중의 하나로서, 기존 통계자료로부터 연구에 필요한 자료를 도출해내는 방법을 뜻한다. 이것은 기존에 다른 조사자가 수집한 1차 자료를 정리하여 새로운 통계자료를 만들고, 그렇게 만들어진 통계자료를 이용하고 분석하여 연구자가 연구하고자 하는 문제를 밝혀내는 데 목적이 있다.

• 2. 2차 자료분석의 장점

  2차 자료분석의 장점은 시간과 비용 절약, 양질의 자료 확보, 조사 대상자와의 상호작용 없음, 종단 자료 확보, 국제 비교연구 가능, 하위집단 분석 가능, 다양한 연구 수행 및 학문 발전 등이 있다.

• 3. 2차 자료분석의 한계

  2차 자료분석의 한계로는 자료 구조에 익숙하지 않을 수 있는 점, 자료의 신뢰도 및 타당도 문제, 필요한 변수가 없을 가능성, 생태학적 오류 가능성, 최신 자료를 구하기 어려운 점 등이 있다.

• 4. 2차 자료의 접근 방법

  2차 자료는 대학의 연구기관, 정부, 학술단체 등 다양한 기관에서 제공하고 있으며, 국내에서는 통계청, 각 정부부처, 국책연구소 및 민간연구소 등에서, 국외에서는 백악관, 국제기구 등에서 제공하고 있다.

• 5. 2차 자료분석에서의 데이터 클리닝

  2차 자료분석에서의 데이터 클리닝은 빈도표 작성을 통한 이상치 확인, 최솟값 및 최댓값 확인을 통한 이상치 확인 등의 방법으로 이루어진다.

• 6. 2차 자료를 활용한 연구의 예

  한국청소년패널자료를 활용하여 아동의 우울과 공격성의 종단적 인과관계를 검증한 연구 사례가 제시되었다.

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• 1. 2차 자료분석의 개념

  2차 자료분석은 기존에 수집된 데이터를 활용하여 새로운 연구 질문에 답하거나 새로운 통찰을 얻는 방법입니다. 이는 시간과 비용을 절감할 수 있으며, 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 데이터의 질과 적절성, 연구 목적과의 부합성 등을 면밀히 검토해야 하며, 데이터의 한계를 인식하고 이를 극복하기 위한 노력이 필요합니다. 2차 자료분석은 기존 연구의 확장과 새로운 발견을 가능하게 하는 유용한 방법이지만, 연구자의 창의성과 비판적 사고가 함께 발휘되어야 할 것입니다.

• 2. 2차 자료분석의 장점

  2차 자료분석의 주요 장점은 다음과 같습니다. 첫째, 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 새로운 데이터를 수집하는 것보다 기존의 데이터를 활용하는 것이 효율적입니다. 둘째, 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있습니다. 기존 데이터에는 다양한 정보가 포함되어 있어, 연구자가 새로운 연구 질문을 가지고 접근할 수 있습니다. 셋째, 대규모 데이터를 활용할 수 있습니다. 기존 데이터는 일반적으로 대규모로 수집되어 있어, 통계적 분석에 유리합니다. 넷째, 종단적 분석이 가능합니다. 시간의 흐름에 따른 변화를 관찰할 수 있습니다. 이러한 장점들로 인해 2차 자료분석은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

• 3. 2차 자료분석의 한계

  2차 자료분석에는 다음과 같은 한계가 존재합니다. 첫째, 데이터의 질과 적절성에 대한 검토가 필요합니다. 기존 데이터가 연구 목적에 부합하지 않거나 데이터의 질이 낮은 경우, 분석 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있습니다. 둘째, 데이터 수집 과정에 대한 정보가 부족할 수 있습니다. 데이터 수집 방법, 표본 선정, 변수 정의 등에 대한 정보가 충분하지 않다면 분석 결과를 해석하는 데 어려움이 있습니다. 셋째, 연구 목적과 데이터의 부합성을 면밀히 검토해야 합니다. 기존 데이터가 연구 질문을 충분히 다루지 못할 수 있습니다. 넷째, 윤리적 고려사항이 있을 수 있습니다. 개인정보 보호 등의 이슈가 발생할 수 있습니다. 이러한 한계를 인식하고 극복하기 위한 노력이 필요합니다.

• 4. 2차 자료의 접근 방법

  2차 자료를 활용하는 데 있어 다음과 같은 접근 방법이 필요합니다. 첫째, 연구 목적에 부합하는 데이터를 찾아야 합니다. 기존 데이터베이스, 정부 통계, 학술지 등 다양한 출처의 데이터를 검토하고 선별해야 합니다. 둘째, 데이터의 질과 적절성을 면밀히 검토해야 합니다. 데이터 수집 방법, 표본 특성, 변수 정의 등을 확인하여 연구 목적에 부합하는지 판단해야 합니다. 셋째, 데이터의 한계를 인식하고 이를 극복하기 위한 방안을 모색해야 합니다. 예를 들어 추가적인 데이터 수집이나 보완적인 분석 방법을 고려할 수 있습니다. 넷째, 윤리적 고려사항을 반드시 검토해야 합니다. 개인정보 보호, 데이터 활용 동의 등의 이슈를 해결해야 합니다. 이러한 접근 방법을 통해 2차 자료를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

• 5. 2차 자료분석에서의 데이터 클리닝

  2차 자료분석에서 데이터 클리닝은 매우 중요한 과정입니다. 기존 데이터에는 다양한 오류와 결측치가 존재할 수 있기 때문입니다. 데이터 클리닝 과정에서는 다음과 같은 작업이 필요합니다. 첫째, 데이터의 정확성과 완전성을 확인해야 합니다. 변수의 정의와 측정 단위, 데이터 범위 등을 검토하여 오류를 식별해야 합니다. 둘째, 결측치를 처리해야 합니다. 결측치 발생 원인을 파악하고, 적절한 대체 방법을 선택해야 합니다. 셋째, 이상치를 식별하고 처리해야 합니다. 이상치는 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 주의 깊게 다뤄야 합니다. 넷째, 변수 간 관계를 확인하고 필요에 따라 변수를 변환해야 합니다. 이를 통해 분석의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 데이터 클리닝은 2차 자료분석의 기초가 되는 중요한 과정입니다.

• 6. 2차 자료를 활용한 연구의 예

  2차 자료를 활용한 다양한 연구 사례를 살펴볼 수 있습니다. 첫째, 국가 통계 데이터를 활용한 거시경제 분석 연구를 들 수 있습니다. 경제성장률, 실업률, 물가 등의 데이터를 활용하여 경제 정책의 효과를 분석하거나 경기 변동을 예측하는 연구가 이에 해당합니다. 둘째, 의료 데이터베이스를 활용한 역학 연구를 들 수 있습니다. 질병 발생률, 치료 결과, 의료 자원 활용 등의 데이터를 분석하여 질병 예방 및 관리 방안을 모색하는 연구가 이에 해당합니다. 셋째, 소셜 미디어 데이터를 활용한 사회 현상 분석 연구를 들 수 있습니다. 온라인 상의 사용자 활동 데이터를 분석하여 여론 동향, 소비자 행동, 사회적 이슈 등을 파악하는 연구가 이에 해당합니다. 이처럼 2차 자료를 활용한 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 통해 새로운 통찰과 발견을 얻을 수 있습니다.