데이터분석사례연구=1. 과학적 이론을 형성하는 일반적인 논리체계를 도시하고 설명하여라.2. 데이터 분석 담당자의 역할은 연구유형별로 상이하게 나타날 수 있다. 데이터 분석 담당자의 역할을 ‘실험계획연구’, ‘표본조사연구’, ‘관찰연구’ 등으로 나누어 설명하고 각각에 대해 구체적인 사례를 제시하라.

목차

1. 서론

2. 본론
2.1. 과학적 이론을 형성하는 일반적인 논리체계
2.2. 연구유형별 데이터 분석 담당자의 역할
2.3. IMARD 형식 설명
2.4. 연구부정행위-연구진실성을 직접적으로 저해하는 행위

3. 결론

4. 출처 및 참고문헌

본문내용

1. 서론
과학연구에서 데이터 분석은 가장 중요한 부분이다. 주어진 실험 결과에 대해 논리적인 방법으로 연구자 본인의 생각을 가지고 분석해야 한다. 과학적 이론을 형성하는 논리체계 및 데이터 분석자의 역할, 연구 시 하지 말아야 할 연구부정행위 등을 알아보고자 한다.

2. 본론
2.1. 과학적 이론을 형성하는 일반적인 논리체계
1) 연역적 논리체계
연역법은 일반적이며 보편적인 전제를 가지고 구체적인 결론을 내리는 방법이다. 일반적인 믿음에 근거한 가설을 설정한 후 이를 검증하기 위해 관찰을 실시한다. 가설과 관찰 결과를 비교해서 관찰한 결과들이 사전에 설정한 가설을 채택하기에 충분한 정보를 제공하는지를 판단하여 결정한다. 만약 관찰 결과들과 가설이 부합한다면 그 가설은 참인 가설이 되는 것이다. 대표적인 연역법에는 ‘삼단논법’이 있는데 대전제와 소전제가 참이라면 결론이 반드시 참이라는 논법이다. 진리보존성의 관점에서는 연역법은 가장 좋은 사고법이다. 그러나 연역법의 전개 특성상 전제가 중요하다. 그런데 전제가 참이라는 것을 보증할 방법이 없기 때문에 잘못된 전제를 내세울 가능성이 있다.

2) 귀납적 논리체계
귀납법은 관찰과 경험을 바탕으로 결론을 찾는 방법이다. 어떠한 현상에 대해 반복적으로 여러 번 관찰을 하고 이 경험들 사이에 반복적으로 발생하는 패턴을 발견한다. 이 패턴은 여러 번 관찰한 값을 요약하여 이들을 가장 잘 설명해주는 것이다. 관찰을 기반으로 하는 귀납적 논리체계는 항상 반례, 오류가 발생하기 마련이다. 그러므로 관찰하는 횟수가 많아야 오류가 일어날 확률이 적어진다. 패턴을 찾은 다음은 이를 분석하여 잠정적인 결론을 낸다. 귀납법은 현실의 경험과 관찰을 바탕으로 한 것이기 때문에 설득력이 있다. 그러나 반례, 즉 예외 사례가 나타나면 결론이 부정된다는 단점이 있다.

참고자료

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· 이철수. (2009). 사회복지학사전. Blue Fish.
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