이화여대 사회복지대학원 사회복지조사론 졸업시험 기출문제

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문서 내 토픽

• 1. 종단연구: 동류집단 연구와 패널 연구

  종단연구는 시간의 흐름에 따라 조사대상의 변화를 측정하는 연구방법입니다. 동류집단(코호트) 연구는 유사한 경험을 공유한 동년배 집단의 변화를 추적하며, 조사시점마다 새로운 표본을 추출합니다. 패널연구는 동일한 개인을 장기간 반복적으로 조사하여 가장 정확한 자료를 제공하지만 비용이 많이 들고 표본 탈락 문제가 있습니다. 두 연구의 핵심 차이는 패널조사는 동일인을 계속 조사하지만, 동류집단조사는 매번 다른 표본을 추출한다는 점입니다.

• 2. 내적 타당도 저해요인: 통계적 회귀와 시간의 경과

  시간의 경과(성숙)는 연구기간 동안 연구대상자의 자연적 발달, 성장, 노화 등으로 인한 변화가 종속변수에 영향을 미치는 것입니다. 통계적 회귀는 사전검사에서 극단적으로 높거나 낮은 점수를 나타낸 대상자가 사후검사에서 평균값으로 수렴하는 경향을 의미합니다. 극단적 측정값을 보이는 대상자 선정을 피함으로써 통계적 회귀의 영향을 줄일 수 있습니다.

• 3. 표본추출방법: 층화표집과 집락표집

  층화표집법은 모집단을 동질적 특성의 여러 층으로 분류한 후 각 층에서 단순무작위표집으로 표본을 추출하는 확률표집방법입니다. 집락표집은 모집단을 다수의 군집으로 나누고 일부 군집을 선정하여 그 집단 내에서만 표본을 추출합니다. 비례층화표집법과 비비례층화표집법은 동질적 특성의 집단으로 분류하여 각 집단에서 표본을 추출하는 방식입니다.

• 4. 단일 사례 실험 결과 분석의 유의성

  시각적 유의성은 개입 전후 표적행동의 수준과 경향 변화가 그래프에서 시각적으로 나타나는지 분석합니다. 통계적 유의성은 개입단계 자료가 예상되는 변화와 어떻게 다른지 통계적으로 분석하며 평균비교, 경향선, 비율-빈도계산을 사용합니다. 실질적/임상적 유의성은 변화의 크기를 임상적 기준에서 판단하여 개입의 실천적 정당성을 평가합니다.

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• 1. 종단연구: 동류집단 연구와 패널 연구

  종단연구는 시간의 경과에 따른 변화를 추적하는 중요한 연구방법입니다. 동류집단 연구와 패널 연구는 각각 고유한 장점을 가지고 있습니다. 동류집단 연구는 특정 시기에 태어난 집단을 추적하여 세대 효과를 파악할 수 있으며, 패널 연구는 동일한 표본을 반복 조사하여 개인의 변화 궤적을 명확히 볼 수 있습니다. 다만 두 방법 모두 높은 비용, 장기간의 시간 투자, 표본 탈락 문제 등의 제약이 있습니다. 연구 목적과 자원을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하며, 가능하면 두 방법을 보완적으로 활용하는 것이 바람직합니다.

• 2. 내적 타당도 저해요인: 통계적 회귀와 시간의 경과

  통계적 회귀와 시간의 경과는 연구의 내적 타당도를 심각하게 위협하는 요인들입니다. 통계적 회귀는 극단값을 보인 집단이 재측정 시 평균으로 돌아가는 현상으로, 실제 효과가 아닌 통계적 현상을 효과로 오인할 수 있습니다. 시간의 경과에 따른 성숙, 학습, 환경 변화 등도 독립변수의 효과와 혼동될 수 있습니다. 이러한 위협요인들을 통제하기 위해서는 통제집단의 설정, 무작위 할당, 사전-사후 설계 등의 방법론적 기법이 필수적입니다. 연구자는 이러한 요인들을 인식하고 설계 단계에서부터 체계적으로 대응해야 합니다.

• 3. 표본추출방법: 층화표집과 집락표집

  층화표집과 집락표집은 모두 확률표집 방법으로서 모집단의 특성을 효과적으로 반영할 수 있습니다. 층화표집은 모집단을 동질적인 부분집단으로 나누어 각 층에서 표본을 추출하므로 표본의 대표성이 높고 표준오차가 작습니다. 반면 집락표집은 모집단을 자연적 집단으로 나누어 일부 집락만 선택하므로 비용과 시간이 효율적입니다. 층화표집은 층의 특성 정보가 필요하고 비용이 많이 들지만 정확도가 높으며, 집락표집은 구현이 간단하지만 집락 내 동질성으로 인해 표준오차가 클 수 있습니다. 연구의 목적, 예산, 모집단의 특성을 종합적으로 고려하여 선택해야 합니다.

• 4. 단일 사례 실험 결과 분석의 유의성

  단일 사례 실험은 개별 사례의 깊이 있는 이해와 개입의 효과를 직접 관찰할 수 있는 장점이 있습니다. 그러나 결과 분석 시 여러 유의사항이 있습니다. 첫째, 통계적 일반화가 불가능하므로 인과관계 추론에 신중해야 합니다. 둘째, 역사적 사건, 성숙, 측정 오류 등 외적 요인의 영향을 통제하기 어렵습니다. 셋째, 시각적 분석이나 기술통계에 의존하므로 객관성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 단일 사례 실험의 결과는 탐색적 연구로 해석하고, 가능하면 다중 기준선 설계나 반복 측정을 통해 신뢰성을 높이며, 추후 집단 연구로 검증하는 것이 바람직합니다.