질적 연구 방법은 이것이다!

질적 연구는 개념, 의견 또는 경험을 이해하기 위해 숫자가 아닌 데이터(예: 텍스트, 비디오 또는 오디오)를 수집하고 분석하는 것을 포함한다. 문제에 대한 심층적인 통찰력을 모으거나 연구를 위한 새로운 아이디어를 창출하는 데 사용할 수 있다.

질적 연구는 통계 분석을 위해 수치 데이터를 수집하고 분석하는 정량적 연구와 반대이다. 질적 연구는 인류학, 사회학, 교육, 보건과학, 역사 등과 같은 과목에서 일반적으로 사용된다.

 

 

질적 연구에 대한 접근법

질적 연구는 사람들이 세상을 어떻게 경험하는지 이해하기 위해 사용된다. 질적 연구에 대한 많은 접근법이 있지만, 데이터를 해석할 때 유연하고 풍부한 의미를 유지하는 데 중점을 두는 경향이 있다.

일반적인 접근법은 기초 이론, 민족학, 행동 연구, 현상학 연구, 서술 연구를 포함한다. 그들은 몇 가지 유사점을 공유하지만, 다른 목적과 관점을 강조한다.

 

- 기초 이론 연구자들은 관심 있는 주제에 대한 풍부한 데이터를 수집하고 귀납적으로 이론을 개발한다.

- 민족지리학자들은 그들의 문화를 이해하기 위해 집단이나 단체에 몰입한다.

- 행동 연구자들과 참가자들은 공동으로 이론을 사회 변화를 추진하기 위한 실천과 연결시킨다.

- 현상학 연구 연구원들은 참가자들의 실제 경험을 설명하고 해석함으로써 현상이나 사건을 조사한다.

- 내러티브 리서치 연구원들은 참가자들이 어떻게 인지하고 그들의 경험을 이해하기 위해 이야기들이 어떻게 전해지는지를 조사한다.

 

 

질적 연구 방법

각 연구 접근 방식에는 하나 이상의 데이터 수집 방법이 포함된다. 다음은 가장 일반적인 정성적 방법이다.

관찰: 세부 필드 노트에 보고 듣고 발견한 내용을 기록한다.

인터뷰: 일대일 대화를 통해 사람들에게 개인적으로 질문을 한다.

포커스 그룹: 질문을 하고 사람들 사이에서 토론을 만든다.

설문 조사: 개방형 질문이 포함된 설문지를 배포한다.

2차 연구: 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오 녹화 등의 형태로 기존 데이터를 수집한다.

 

 

질적 데이터 분석

질적 데이터는 텍스트, 사진, 비디오 및 오디오의 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 인터뷰 내용, 설문 조사 응답, 필드노트 또는 자연 설정의 기록물로 작업할 수 있다.

 

대부분의 질적 데이터 분석 유형은 동일한 5단계를 공유한다.

1. 데이터를 준비하고 정리한다. 이것은 인터뷰를 기록하거나 필드 노트를 타이핑하는 것을 의미할 수 있다.

2. 데이터를 검토하고 탐색한다. 데이터에 나타나는 패턴이나 반복적인 아이디어가 있는지 검토한다.

3. 데이터 코딩 시스템을 개발한다. 초기 아이디어에 따라 데이터를 분류하는 데 적용할 수 있는 일련의 코드를 설정한다.

4. 데이터에 코드를 할당한다. 예를 들어, 정성적 설문 분석에서 이것은 각 참가자의 응답을 검토하고 스프레드시트의 코드로 태그 지정함을 의미할 수 있다. 데이터를 살펴보는 동안 필요한 경우 시스템에 추가할 새 코드를 만들 수 있다.

5. 반복되는 테마를 식별한다. 코드를 서로 연결하여 중요한 통합 테마를 만든다.

 

 

질적 데이터를 분석하기 위한 몇 가지 구체적인 접근법이 있다. 이러한 방법들은 유사한 과정을 공유하지만, 다른 개념을 강조한다.

- 내용 분석이다. 질적 데이터에서 일반적인 단어, 구 및 아이디어를 설명하고 분류한다. 시장 조사원이 콘텐츠 분석을 수행하여 치료 앱 설명에 어떤 언어가 사용되는지 알아낼 수 있다.

- 주제 분석이다. 질적 데이터에서 패턴과 주제를 식별하고 해석한다. 심리학자는 여행 블로그에 주제 분석을 적용하여 관광이 어떻게 자아 정체성을 형성하는지 탐구할 수 있다.

- 텍스트 분석이다. 텍스트의 내용, 구조, 디자인을 조사한다. 미디어 연구원은 텍스트 분석을 사용하여 지난 10년 동안 연예인들의 뉴스 보도가 어떻게 변화했는지 이해할 수 있다.

- 담화 분석이다. 의사소통과 언어가 특정 상황에서 효과를 얻기 위해 어떻게 사용되는지를 연구한다. 정치학자는 정치인들이 선거 운동에서 어떻게 신뢰를 형성하는지 연구하기 위해 담론 분석을 사용할 수 있다.

 

 

질적 연구의 장점

질적 연구는 참여자들의 목소리와 관점을 보존하기 위해 노력하는 경우가 많으며, 새로운 연구 질문이 발생하면 조정이 가능한다. 질적 연구는 다음과 같은 경우에 유용한다.

 

1. 데이터 수집 및 분석 프로세스는 새로운 아이디어 또는 패턴이 출현함에 따라 조정될 수 있다. 이는 사전에 엄격하게 결정된 것이 아니다.

2. 데이터 수집은 실제 상황이나 자연주의적인 방법으로 이루어진다.

3. 사람들의 경험, 느낌, 인식에 대한 자세한 설명은 시스템이나 제품을 설계, 테스트 또는 개선하는 데 사용될 수 있다.

4. 새로운 아이디어를 생성한다. 무한한 반응은 연구자들이 그렇지 않았다면 생각하지 못했을 새로운 문제나 기회를 발견할 수 있다는 것을 의미한다.

 

질적 연구의 단점

연구자들은 데이터를 분석하고 해석하는 데 있어 실용적이고 이론적인 한계를 고려해야 한다. 질적 연구는 다음과 같은 문제를 안고 있다.

 

1. 신뢰성이 떨어진다. 데이터에 영향을 미치는 통제되지 않은 요인 때문에 실제 환경에서는 종종 질적 연구를 신뢰할 수 없게 만든다.

2. 데이터를 분석하고 해석하는 연구자의 주된 역할 때문에 질적 연구는 복제될 수 없습니다. 데이터 분석에서 무엇이 중요하고 무엇이 무관한지 연구자가 판단하기 때문에 같은 데이터에 대한 해석이 크게 달라질 수 있다.

3. 일반화가 이루어지지 않는다. 작은 샘플은 종종 특정 상황에 대한 자세한 데이터를 수집하기 위해 사용된다. 엄격한 분석 절차에도 불구하고, 데이터가 더 넓은 인구에 편향되고 대표적이지 않을 수 있기 때문에 일반화 가능한 결론을 도출하기가 어렵다.

4. 노동력이 너무 많이 들어간다. 많은 양의 텍스트를 관리하고 기록하는 데 소프트웨어를 사용할 수 있지만 데이터 분석은 종종 수동으로 확인하거나 수행해야 한다.

 

 

질적 연구에 대해 자주 묻는 질문 

 

양적 방법과 질적 방법의 차이는 무엇일까?

양적 연구는 숫자와 통계를 다루는 반면, 질적 연구는 단어와 의미를 다루는 것이다.

정량적 방법을 사용하면 체계적으로 변수를 측정하고 가설을 검정할 수 있다. 질적 방법을 통해 개념과 경험을 더 자세히 탐구할 수 있다.

 

주된 질적 연구 접근법은 무엇일까?

질적 연구에 대한 다섯 가지 일반적인 접근법이 있다.

기초 이론은 새로운 이론을 개발하기 위해 데이터를 수집하는 것을 포함한다.

민족학은 그 문화를 이해하기 위해 집단이나 조직에 몰입하는 것을 포함한다.

서술 연구는 사람들이 그들의 경험과 인식을 어떻게 이해하는지 이해하기 위해 이야기를 해석하는 것을 포함한다.

현상학 연구는 사람들의 살아 있는 경험을 통해 현상을 조사하는 것을 포함한다.

행동 연구는 이론과 실습을 여러 주기에 걸쳐 연결하여 혁신적인 변화를 이끌어낸다.

 

데이터 수집이란 무엇일까?

데이터 수집은 관찰 또는 측정치가 연구에서 수집되는 체계적인 과정이다. 그것은 학계, 정부, 기업, 그리고 다른 단체들에 의해 많은 다른 맥락에서 사용된다.

 

당신은 질적 데이터를 어떻게 분석할까?

질적 데이터 분석에는 다양한 접근 방식이 있지만, 모두 다섯 가지 단계를 공유한다.

- 데이터를 준비하고 정리한다.

- 데이터를 검토하고 탐색한다.

- 데이터 코딩 시스템을 개발한다.

- 데이터에 코드를 할당한다.

- 반복되는 테마를 식별한다.

각 단계의 세부 사항은 분석의 초점에 따라 달라진다. 일반적인 접근법으로는 텍스트 분석, 주제 분석, 담화 분석이 있다.