질적 연구란 무엇입니까? 설계, 방법 및 예

질적 연구 설계 시작

이미 주제가 있는 경우 5가지 입력을 기록하여 이를 디자인 작업으로 전환하세요.

1. 귀하의 연구 주제

2. 인구 또는 환경

3. 이해해야 할 사항

4. 현실적으로 수집할 수 있는 증거

5. 제도적, 윤리적, 마감일 제약

다음 입력을 Acade에 작업으로 제공할 수 있습니다.

저는 1세대 대학생들의 대학 상담 경험에 대한 연구를 계획하고 있습니다. 질적 연구가 질문에 적합한지 판단하는 데 도움을 주세요. 적합한 정성적 설계를 비교하고, 방어 가능한 데이터 수집 방법을 권장하고, 윤리적 문제를 식별하고, 연구 설계 개요를 작성합니다. 소스나 참가자 데이터를 만들어내지 마세요. 확인해야 할 모든 가정을 표시하십시오.

Acade는 학생, 연구원, 전문가를 위한 AI 학술 연구 조교입니다. 이 작업을 위해 주제를 명확히 하고, 관련 문헌을 검색하고, 연구 설계 옵션을 비교하고, 메모를 정리하고, 예비 연구 질문을 개발하고, 연구 개요를 작성하고, 중간 연구 자료를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Acade는 감독자, 숙련된 질적 연구자, 기관 검토 위원회, 윤리 위원회 또는 해당 분야 전문가를 대체하지 않습니다. 설계 확인, 출처 확인, 참가자 보호, 증거 해석 및 최종 연구 계획 승인에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.

단순화된 작업 흐름

연구 문제 → 질문 유형 → 정성적 적합성 확인 → 설계 → 샘플링 → 데이터 수집 → 분석 계획 → 윤리 검토 → 인간 승인

짧은 예시

• 주제:

  대학 상담

• 첫 번째 질문:

  조언이 학생 유지를 향상합니까?

• 문제:

  "개선됩니까?"는 정량적 또는 혼합 방법 증거가 필요할 수 있는 효과를 의미합니다.

• 질적 개정:

  1세대 학생들은 학업 상담이 등록 유지 결정에 영향을 미치는 방식을 어떻게 설명합니까?

• 가능한 디자인:

  정성적 설명 연구

• 가능한 방법:

  반구조화된 개별 인터뷰

• 예상 결과:

  질문, 참가자, 인터뷰 계획, 분석 접근 방식 및 윤리적 요구 사항을 연결하는 연구 설계 개요

이 예는 설명을 위한 것입니다. 이는 완성된 연구가 아니며 실제 결과를 포함하지 않습니다.

Acade를 사용한 완전한 연구 설계

질적 연구란 무엇입니까?

국립 의학 도서관(National Library of Medicine)은 질적 연구를 비수치적 정보를 사용하여 개인 또는 그룹 특성을 탐색하고 통계 절차 이외의 수단을 통해 결과를 생성하는 연구로 정의합니다. 실제로 질적 연구는 사람들이 특정 사회적 또는 제도적 맥락에서 사건을 어떻게 경험하고, 해석하고, 반응하는지 조사합니다. 국립의학도서관 MeSH 정의

질적 연구는 일반적으로 다음과 같이 작동합니다.

• 인터뷰 기록

• 포커스 그룹 토론

• 필드 노트

• 관찰

• 서면 문서

• 개방형 설문조사 응답

• 이미지, 녹음 또는 기타 문화 자료

데이터가 기록되거나 말해진다는 사실이 자동으로 연구의 질을 높이는 것은 아닙니다. 방어 가능한 질적 연구에는 연구 질문, 일관된 설계, 정당한 샘플링 전략, 문서화된 데이터 수집 프로세스, 체계적인 분석, 성찰적인 연구자 판단 및 투명한 보고도 필요합니다.

질적 연구의 핵심 특징

사용자가 제작해야 할 것

사용 가능한 정성적 설계에는 일반적으로 다음이 포함되어야 합니다.

• 집중된 질적 연구 질문

• 정당한 정성적 디자인

• 정의된 인구, 사례, 현상 또는 설정

• 샘플링 근거

• 포함 및 제외 기준

• 데이터 수집 계획

• 예비 분석 전략

• 윤리적 및 데이터 보호 고려 사항

• 품질 또는 신뢰성 계획

• 명확한 제한 사항

완성 기준: 지식이 풍부한 다른 연구자가 질문, 디자인, 표본, 데이터 및 분석이 왜 함께 속하는지 확인할 수 있어야 합니다.

언제 질적 연구를 사용해야 합니까?

의미, 경험, 맥락, 상호 작용 또는 프로세스를 이해하는 것이 목적인 경우 질적 연구를 사용합니다.

다음과 같은 질문에 적합한 경우가 많습니다.

• 환자는 어떻게 새로운 치료 경로를 경험합니까?

• 일부 자격을 갖춘 학생들이 지원 프로그램을 피하는 이유는 무엇입니까?

• 직원들은 직장 정책을 어떻게 해석합니까?

• 서비스에 대한 액세스를 결정하는 장벽은 무엇입니까?

• 불확실한 상황에서 전문 팀은 어떻게 결정을 내립니까?

• 특정 환경에서 사회적 과정은 어떻게 전개됩니까?

질적 연구는 다음과 같은 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

• 현상에 대한 이해가 부족합니다.

• 기존 카테고리는 참가자의 경험을 적절하게 나타내지 않습니다.

• 상황이 질문의 핵심입니다.

• 변수를 측정하기 전에 프로세스를 탐색해야 합니다.

• 연구자들은 개입이 설정에 따라 다르게 작동하는 이유를 이해해야 합니다.

• 이 연구는 개념이나 이론을 생성하는 것을 목표로 합니다.

• 정량적 결과에는 더 깊은 설명이 필요합니다.

기본 질문이 묻는 경우 일반적으로 그 자체로는 충분하지 않습니다.

• 몇 개입니까?

• 얼마나 자주?

• 몇 퍼센트인가요?

• 한 가지 치료법이 다른 치료법보다 더 효과적입니까?

• 효과의 크기는 얼마입니까?

• 연관성이 통계적으로 유의합니까?

• 명시된 오차 범위를 사용하여 결과를 모집단으로 일반화할 수 있습니까?

이러한 질문에는 일반적으로 정량적 증거가 필요합니다. 일부 프로젝트에는 두 가지 형태의 증거가 모두 필요하며 혼합 방법 연구로 더 잘 설계될 수 있습니다.

정성적 적합성 테스트

다음 문장을 완성하세요:

______ 방법과 이유를 이해해야 합니다.

관련 관점, 프로세스 또는 설정은 ______입니다.

가장 유익한 증거는 ______ 때문에 참가자의 계정, 관찰된 행동, 문서 또는 상호 작용이 될 것입니다.

순전히 숫자로 답하면 ______을(를) 설명할 수 없습니다.

마지막 문장을 완성하기 어렵다면 질적 연구가 필요한지 다시 생각해 보세요.

일반적인 오류

단지 예상 표본이 적거나 통계 분석이 어렵다고 느껴지면 질적 연구를 선택하지 마세요. 편의성이 아닌 연구 질문에 따라 접근 방식이 결정되어야 합니다.

질적 연구와 양적 연구

양적 연구는 변수를 측정하고 수치 분석을 사용하여 분포, 관계, 차이 또는 효과를 추정합니다. 질적 연구는 비수치적 증거를 통해 의미, 경험, 프로세스 및 맥락을 탐구합니다.

두 접근 방식 모두 본질적으로 우수하지는 않습니다. 각각은 서로 다른 종류의 질문에 답합니다.

사용자는 무엇을 해야 합니까?

연구 질문의 동사를 필요한 증거와 연결하세요.

• 탐색, 이해, 경험 설명, 해석, 프로세스 설명:

  질적 연구를 고려합니다.

• 효과 측정, 추정, 비교, 예측, 테스트:

  양적 연구를 고려하세요.

• 결과를 측정하고 참가자 경험을 설명합니다.

  혼합 방법을 고려합니다.

입력

초안 질문과 연구가 뒷받침해야 하는 결정입니다.

예상 출력

질적, 양적 또는 혼합 방법 연구 중에서 정당한 선택입니다.

완성 표준

선택한 접근 방식은 실제 질문에 답해야 하며 더 편리한 대체 방법이 아닙니다.

연구 설계란 무엇입니까?

연구 설계는 연구 질문을 증거, 분석 및 방어 가능한 결론에 연결하는 논리적 계획입니다.

방법은 해당 계획의 일부입니다. 예를 들어 인터뷰는 데이터 수집 방법입니다. 현상학은 방법론적 전통 또는 디자인 방향입니다. 두 용어는 서로 바꿔 사용할 수 없습니다.

일관된 설계는 다음을 설명합니다.

• 연구에서 이해하려는 내용

• 경험, 행동, 사례 또는 텍스트가 중요한 사람

• 특정 정성적 접근 방식이 적합한 이유

• 증거 수집 방법

• 증거 분석 방법

• 품질과 윤리를 어떻게 다룰 것인가

• 연구가 뒷받침할 수 있는 주장과 뒷받침할 수 없는 주장

질적 연구의 주요 유형

학문 분야에서 사용되는 범주는 다양하며 연구자들은 때때로 전통을 결합하거나 채택합니다. 해당 분야에서 사용되는 규칙을 따르고 선택을 정당화하십시오.

질적 서술 연구

다음 경우에 사용: 고도로 전문화된 철학적 접근 방식을 주장하지 않고 경험, 견해, 장벽 또는 프로세스에 대한 명확하고 실천 중심적인 설명이 필요합니다.

사용자 작업: 필요한 현상, 인구 및 실제 정보를 정의합니다.

입력: 집중적인 질문 및 관련 참가자.

예상 결과: 참가자의 언어에 가까운 구조화된 설명 또는 주제 설명.

예: 시골 간호사는 새로운 전자 문서 시스템 사용에 대한 장벽을 어떻게 설명합니까?

일반적인 오류: "설명"을 분석 계획 없이 비정형 데이터를 수집할 수 있는 권한으로 간주합니다.

완성 기준: 데이터와 분석을 통해 질문에 답하는 잘 뒷받침되는 설명을 생성할 수 있습니다.

현상학

다음 경우에 사용: 이 연구는 실제 경험의 의미나 본질적인 특성을 이해하려고 합니다.

사용자 작업: 공유된 현상을 정의하고 현상학적 접근 방식을 정당화합니다.

입력: 현상을 직접 경험하고 풍부한 1인칭 계정을 보유한 참가자입니다.

예상 결과: 현상이 어떻게 경험되고 이해되는지에 대한 해석입니다.

예: 1년차 의사는 응급 치료 결정 중에 어떻게 도덕적 고통을 경험합니까?

일반적인 오류: 인터뷰 연구 현상을 호출합니다.

완성 기준: 질문, 샘플링, 인터뷰 및 분석은 진정으로 실제 경험에 초점을 맞추고 식별 가능한 현상학적 전통을 따릅니다.

근거 이론

다음 경우에 사용: 목표는 사회 과정에 대한 설명 모델이나 이론을 개발하는 것입니다.

사용자 작업: 관심 프로세스를 정의하고 반복적인 데이터 수집 및 분석을 계획합니다.

입력: 초기 사례, 지속적인 비교, 메모 및 점진적으로 개선된 샘플링 결정.

예상 결과: 수집된 증거에 기초한 개념적으로 통합된 설명입니다.

예: 박사 과정 학생들은 반복되는 연구 차질에 대응하기 위한 전략을 어떻게 개발합니까?

일반적인 오류: 인터뷰에서 주제가 나왔기 때문에 '근거 이론'이라는 용어를 사용합니다.

완료 표준: 이 연구는 선택된 근거 이론 전통과 일치하는 체계적인 비교 및 ​​이론 구축 절차를 사용합니다.

민족지학

다음 경우에 사용하세요: 문화, 공유 관행, 행동, 정체성 또는 그룹이나 환경 내 의미에 관한 질문입니다.

사용자 작업: 문화적 또는 사회적 환경을 식별하고 지속적인 참여를 계획합니다.

입력: 관찰, 현장 메모, 인터뷰, 인공물 및 맥락 증거.

예상 출력: 패턴, 관행, 언어 및 의미에 대한 상황별 해석입니다.

예: 의사소통 관행이 응급실 내 조정을 어떻게 형성합니까?

일반적인 오류: 의미 있는 관찰이나 참여 없이 짧은 인터뷰 세트를 민족지학으로 분류합니다.

완성 기준: 연구자는 공유 관행을 신뢰할 수 있게 조사할 수 있는 충분한 접근 권한과 상황적 증거를 가지고 있습니다.

사례 연구

다음 경우에 사용: 연구에서는 제한된 사례를 심층적으로 조사합니다.

사용자 작업: 사례가 무엇인지, 경계가 어디에 있는지 정확하게 정의합니다.

입력: 하나의 사례 또는 소규모 비교 사례 세트에 연결된 다양한 형태의 증거.

예상 출력: 상황에 맞는 사례에 대한 자세한 설명입니다.

예: 한 커뮤니티 칼리지는 긴급 학생 지원 프로그램을 어떻게 구현했습니까?

일반적인 오류: 제한된 조직, 프로그램, 이벤트 기반 또는 개별 사례를 정의하지 않고 참가자를 "사례"로 호출합니다.

완성 기준: 사건 경계, 증거 출처, 맥락, 분석 목적이 명시되어 있습니다.

내러티브 연구

다음 경우에 사용: 이 연구는 시간이 지남에 따라 개인이 스토리를 구성하고 전달하는 방법을 조사합니다.

사용자 작업: 누구의 이야기가 중요한지 그리고 그 순서, 형식 또는 의미가 질문에 답하는 이유를 식별합니다.

입력: 인터뷰, 일기, 편지, 전기 또는 기타 서술 자료.

예상 결과: 스토리가 어떻게 구성되어 있고 무엇을 전달하는지에 대한 해석입니다.

예: 직업을 바꾸는 간호사는 임상 실습으로의 전환을 어떻게 설명합니까?

일반적인 오류: 인용문이나 인터뷰 기록을 서술형 연구로 취급합니다.

완성 표준: 시사적인 반응뿐만 아니라 스토리도 관심의 단위입니다.

방법-질문 매핑

이 표는 자동 답변이 아닌 가능성을 제시합니다. 규율, 인식론, 접근성, 윤리 및 이용 가능한 전문 지식에 따라 선택이 바뀔 수 있습니다.

정성적 데이터 수집 방법을 선택하세요

일반적인 정성적 방법에는 인터뷰, 포커스 그룹, 관찰 및 문서 분석이 포함됩니다. NIH에서 호스팅하는 방법론 리소스는 방법 선택이 습관보다는 질문과 설정을 따라야 함을 강조합니다. 정성적 방법의 NIH/PMC 개요

반구조화 인터뷰

인터뷰를 사용하여 개인의 경험, 추론, 인식 또는 민감한 주제를 탐색하십시오.

• 입력:

  참가자 기준, 인터뷰 가이드, 동의 프로세스, 녹음 또는 메모 작성 계획

• 출력:

  체계적인 분석에 적합한 개별 계정

• 최적의 적합성:

  개인적인 경험 및 결정

• 일반적인 오류:

  유도 질문, 복합 질문 또는 지나치게 추상적인 질문을 묻습니다.

• 완료 기준:

  모든 질문은 연구 목적에 부합하며 공개적인 설명이 가능합니다.

질문 예시:

학업 지도가 학업을 계속하겠다는 결정에 영향을 미쳤던 최근 상황을 설명할 수 있습니까?

포커스 그룹

참가자 간의 상호 작용을 통해 공유된 언어, 불일치, 규범 또는 그룹 수준의 관점이 드러날 수 있는 경우 포커스 그룹을 사용하십시오.

• 입력:

  그룹 구성, 진행자 가이드, 동의 절차, 비밀유지 설명

• 출력:

  개별 응답과 그룹 상호작용

• 최적의 적합성:

  공유된 관행, 인식, 서비스 경험 또는 반응

• 일반적인 오류:

  포커스 그룹 응답을 독립적인 개별 인터뷰로 취급

• 완료 기준:

  그룹 역학은 유용한 증거를 제공하며 민감한 주제는 적절하게 논의될 수 있습니다.

포커스 그룹은 참가자가 다른 사람들 앞에서 개인적인 경험을 숨길 가능성이 있는 경우 적합하지 않을 수 있습니다.

관찰

실제 행동, 상호 작용, 루틴 또는 환경적 맥락이 중요한 경우 관찰을 사용하십시오.

• 입력:

  설정, 연구원 역할, 관찰 프로토콜, 현장 노트 시스템, 접근 및 윤리 승인

• 출력:

  행동, 상호 작용 및 상황에 대한 체계적인 기록

• 최적 적합:

  명시된 동작과 관찰된 동작 간의 실습, 작업 흐름, 문화 및 불일치

• 일반적인 오류:

  정의된 관찰 초점 없이 노출을 기록합니다.

• 완료 표준:

  필드 노트는 해석 및 문서 컨텍스트와 관찰을 구별합니다.

문서 분석

정책, 기록, 미디어, 보고서 또는 기관 텍스트가 현상의 일부를 구성하는 경우 문서 분석을 사용하십시오.

• 입력:

  문서 선택 기준, 출처 정보, 액세스 권한, 분석 프레임워크

• 출력:

  추적 가능한 문서에서 지원되는 패턴 및 해석

• 최적 적합:

  정책 구현, 제도적 담론, 역사적 변화 또는 삼각측량

• 일반적인 오류:

  예상된 결론을 뒷받침하는 문서만 선택

• 완성 표준:

  문서 코퍼스와 선택 논리가 투명합니다.

증거 및 출처 설명

배경 문헌과 연구 데이터는 서로 다른 역할을 합니다.

• 배경 문헌

  은 알려진 내용, 개념 정의 방법 및 연구가 중요한 이유를 설정합니다.

• 방법론 문헌

  은 설계 및 분석 선택을 지원합니다.

• 연구 데이터

  는 프로젝트 결과가 개발되는 증거를 제공합니다.

• 참가자 인용

  은 해석을 설명하지만 해석이 정확하다는 것을 자동으로 증명하지는 않습니다.

• AI 생성 텍스트

  는 연구 증거가 아닙니다.

• AI 생성 참조

  는 사용하기 전에 원본 출판물과 비교하여 확인해야 합니다.

질적 연구 샘플링

정성적 샘플링은 일반적으로 연구 질문과 관련된 정보가 풍부한 참가자, 사례, 설정 또는 문서를 식별하도록 설계되었습니다.

일반적인 전략은 다음과 같습니다.

사용자는 무엇을 해야 합니까?

다음과 같은 샘플링 근거를 작성하세요.

1. 누가 또는 무엇이 관련 증거를 제공할 수 있습니까?

2. 어떤 경험이나 특성이 필요합니까?

3. 어떤 관점에 변화가 필요합니까?

4. 참가자나 사례에 어떻게 연락합니까?

5. 채용에 영향을 미치는 윤리적 또는 접근 위험은 무엇입니까?

6. 연구자는 수집된 증거가 적절한지 어떻게 결정합니까?

보편적인 표본 크기 공식을 사용하지 마세요

질적 샘플 타당성은 질문, 디자인, 참가자 다양성, 데이터 풍부함, 분석 접근 방식 및 의도된 주장에 따라 달라집니다. “포화”는 설명할 수 없는 슬로건이나 자동 수치 임계값으로 사용되어서는 안 됩니다.

완성 표준

샘플링 전략은 시간이나 액세스뿐만 아니라 정보 요구와 연구의 의도된 범위에 따라 정당화되어야 합니다.

데이터 수집 전 분석 계획

정성적 분석 계획에서는 결과를 예측할 필요가 없습니다. 원자료가 어떻게 방어 가능한 해석이 될 수 있는지 설명해야 합니다.

기본 계획에서는 다음을 식별해야 합니다.

• 분석할 재료

• 녹음 또는 문서 준비 방법

• 분석 단위

• 코딩 접근 방식

• 코드가 귀납적, 연역적 또는 결합된 코드인지 여부

• 카테고리 또는 테마 개발 방법

• 사례 또는 그룹을 비교하는 방법

• 모순되는 증거를 처리하는 방법

• 결정을 문서화하는 방법

• 인용이나 발췌가 해석을 지원하는 방법

• 참가자의 기밀이 보호되는 방법

간단한 주제 분석 작업 흐름

1. 데이터를 준비하고 확인합니다.

2. 익숙해지려면 전체 자료를 읽어보세요.

3. 초기 관찰과 성찰 메모를 기록합니다.

4. 초기 코드를 개발하고 적용합니다.

5. 코딩된 세그먼트를 비교합니다.

6. 관련 코드를 후보 테마로 그룹화합니다.

7. 전체 증거 세트에 대해 테마를 테스트합니다.

8. 테마를 수정하고 정의하고 이름을 지정합니다.

9. 예외와 상충되는 해석을 식별합니다.

10. 증거와 연결된 설명을 작성합니다.

일반적인 오류: 단어 빈도 목록 또는 AI 요약을 완료된 정성 분석으로 처리합니다.

완성 표준: 보고된 각 주제에는 정의된 의미, 뒷받침하는 증거, 명확한 경계 및 연구 질문에 대한 문서화된 연결이 있습니다.

실제 사례: 질적 연구 설계

다음 예는 설명을 위한 것이며 실제 참가자, 데이터 또는 조사 결과가 포함되어 있지 않습니다.

연구 맥락

한 커뮤니티 칼리지는 일부 1세대 학생들이 첫 학기 이후 학업 상담을 중단하는 이유를 알고 싶어합니다.

1단계: 결정을 명확히 합니다.

사용자가 수행해야 할 작업: 연구에 측정, 설명 또는 둘 다가 필요한지 여부를 지정합니다.

입력: 권고 사용 거부에 대한 제도적 우려.

추론: 행정 기록을 통해 얼마나 많은 학생이 출석을 중단했는지 알 수 있습니다. 학생들이 조언적인 만남을 해석하는 방법이나 참여를 중단하는 이유를 완전히 설명할 수 없습니다.

결과: 경험과 의사 결정에 초점을 맞춘 정성적 작업입니다.

일반적인 오류: 정성적 인터뷰를 주장하는 것은 조언이 유지를 유발한다는 것을 증명할 것입니다.

완료 기준: 이 연구는 뒷받침되지 않는 인과 관계 귀속이 아닌 이해를 추구합니다.

2단계: 연구 질문 형성

초안 질문:

1세대 커뮤니티 칼리지 학생들은 첫 학기 이후에도 학업 상담을 계속 사용할지 여부에 영향을 미치는 경험과 상황을 어떻게 설명합니까?

이 질문은 다음을 식별합니다.

• 인구

• 설정

• 경험

• 관심 프로세스

• 필요한 이해 유형

3단계: 디자인 선택

결정: 질적 설명 디자인.

이유: 프로젝트에는 경험, 장벽 및 결정 요인에 대한 실질적인 설명이 필요합니다. 현상학적 해석, 문화 민족지, 서사적 삶의 역사, 새로운 형식 이론이 반드시 필요한 것은 아닙니다.

출력: 서면 설계 근거.

4단계: 참가자 선택

예시 기준:

• 1세대 학생

• 하나 이상의 조언 상호 작용을 완료했습니다.

• 첫 학기를 마쳤습니다

• 다음 정의된 기간 동안 조언을 사용하지 않았습니다.

연구팀은 이러한 기준이 적절하고 공정하며 실행 가능하고 승인되었는지 확인해야 합니다.

5단계: 데이터 수집 선택

제안 방법: 반구조화된 개별 인터뷰.

이유: 학생들은 그룹보다 개별 대화에서 오해, 제도적 장벽, 시간 압박, 신뢰 또는 민감한 경험에 대해 더 공개적으로 논의할 수 있습니다.

인터뷰 주제 예시:

• 첫 번째 자문 회의 전 기대 사항

• 상호작용 중에 발생한 일

• 학생이 지도교수의 역할을 어떻게 해석했는지

• 복귀에 대한 실질적인 장벽

• 학생의 결정을 변경한 이벤트

• 향후 조언을 유용하게 만드는 요소

6단계: 계획 분석

제안된 접근 방식: 체계적인 주제별 분석.

중간 출력:

• 확인된 성적표

• 분석 메모

• 코드북 또는 문서화된 코딩 프레임워크

• 코딩된 발췌문

• 후보 테마

• 부정적이거나 모순되는 사례

• 증거 발췌를 통한 최종 주제별 설명

7단계: 품질 확인 계획

• 문서 디자인 결정.

• 연구자의 가정을 성찰적으로 기록해 둡니다.

• 해석을 전체 증거 세트와 비교합니다.

• 모순되는 사례를 찾습니다.

• 감사 추적을 유지합니다.

• 하나의 눈에 띄는 인용문을 보편적인 발견으로 제시하지 마십시오.

• 컨텍스트 및 샘플링 제한 사항을 설명합니다.

8단계: 주소 윤리

이 사례에는 사람이 참여하기 때문에 연구팀은 모집 또는 데이터 수집 전에 해당 기관의 요구 사항을 따라야 합니다.

미국의 HHS 지침에서는 사전 동의가 대상 인간 대상 연구의 핵심 보호이며 일반적으로 승인된 포기 또는 변경이 적용되지 않는 한 전향적으로 획득해야 한다고 설명합니다. 요구 사항은 프로젝트와 관할권에 따라 다르므로 연구자는 자신의 기관이나 IRB에 문의해야 합니다. HHS 인간 연구 보호 사무국

관련 문제는 다음과 같습니다.

• 자발적 채용

• 불평등한 권력 관계

• 이해 가능한 동의 자료

• 녹음 권한

• 기밀성

• 식별 가능한 교육 정보

• 안전한 데이터 처리

• 재식별 위험

• 교직원이 어떤 학생이 참여했는지 추론할 수 있는지 여부

• 견적이 식별되지 않는 방법

Acade는 질문을 정리하고 자료 초안을 작성하는 데 도움이 될 수 있지만 프로토콜을 승인하거나 IRB 검토가 필요한지 여부를 결정할 수는 없습니다.

일반적인 질적 연구 오류

선호하는 방법으로 시작하기

“인터뷰를 진행하고 싶다”는 아직 연구 설계가 아닙니다. 질문과 필요한 증거로 시작하세요.

지나치게 광범위한 질문 사용

“학생들은 어떻게 교육을 경험하는가?” 사용 가능한 현상, 맥락 또는 범위를 정의하지 않습니다.

혼란스러운 디자인과 방법

면접은 방법이다. 사례 연구 또는 현상학적 연구는 더 넓은 디자인 선택입니다.

작은 샘플을 자동으로 정성적으로 처리

작은 샘플은 양적 연구에도 나타날 수 있습니다. 질문과 증거의 성격에 따라 접근 방식이 결정됩니다.

통계적 대표성 주장

목적이 있는 정성적 표본은 일반적으로 인구 유병률 추정치를 지원하지 않습니다.

인과관계를 극복하다

참가자의 설명은 경험과 해석의 귀중한 증거이지만 그 자체로 인과관계를 확립하지는 않습니다.

분석 계획 없이 데이터 수집

“인터뷰를 읽고 주제를 찾아라”는 방어 가능한 디자인에는 너무 모호합니다.

연구원 영향력 무시

질문 표현, 신원, 관계, 접근, 가정 및 해석은 증거를 형성할 수 있습니다.

AI 생성 자료를 데이터로 취급

합성 응답, 꾸며낸 인용문, 생성된 참고문헌, 생성된 결과는 참가자 증거로 제시될 수 없습니다.

채용 전까지 윤리 무시

동의, 개인 정보 보호, 위험, 액세스, 인센티브 및 데이터 처리는 설계 중에 해결되어야 합니다.

Acade가 질적 연구 설계에 도움이 되는 방법

Acade는 사용자가 광범위한 주제를 검토 가능한 중간 출력으로 전환할 수 있도록 지원하여 연구 설계 워크플로를 지원합니다.

1. 연구 설계 작업 시작

제공:

• 학문적 수준 또는 전문적인 맥락

• 규율

• 주제

• 인구 또는 설정

• 현재 연구 질문

• 예상 배송 가능

• 마감일

• 사용 가능한 데이터 또는 액세스

• 윤리적 제약

• 기관 또는 출판 요구 사항

2. 연구 문제를 명확히 한다

Acade에게 다음을 구별하도록 요청하세요.

• 실제적인 문제

• 지식 격차

• 의도된 연구 기여

• 연구가 뒷받침해야 할 결정

• 확인이 필요한 가정

결과: 조작된 격차 주장이 아닌 구조화된 문제 설명입니다.

3. 관련 문헌 검색 및 정리

Acade는 Google Scholar, PubMed, arXiv 및 기타 학술 소스를 포함할 수 있는 관련 학술 소스를 사용하여 문헌 검색 및 정리를 지원할 수 있습니다.

사용자는 원본 기록을 열어 확인하고, 관련성을 확인하고, 모든 서지 세부정보를 확인해야 합니다. 검색 가능 여부와 액세스 가능한 전문은 다를 수 있습니다.

출력: 인간이 검증한 예비 증거 지도입니다.

4. 디자인 옵션 비교

Acade에게 관련된 경우에만 질적 설명, 현상학, 근거 이론, 민족지학, 사례 연구 및 서사 연구를 비교하도록 요청하세요.

출력: 다음을 포함하는 비교 테이블:

• 디자인

• 질문에 적합

• 증거 요구 사항

• 액세스 요구 사항

• 분석의 의미

• 위험

• 검증할 가정

5. 분석법 계획 수립

Acade에게 연결을 요청하세요.

연구질문 → 설계 → 참여자 또는 사례 → 샘플링 → 데이터 수집 → 분석 → 품질 → 윤리

출력: 감독자 또는 팀 검토에 적합한 연구 설계 개요입니다.

6. 중간 재료 생성

승인된 설계에 따라 Acade는 다음을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 검색어

• 문헌 노트

• 연구 질문 개정판

• 예비 면접 가이드

• 샘플링 체크리스트

• 디자인 비교

• 연구 개요

• 적절한 경우 설문지 초안

• 연구 보고서 구조

• 마인드 맵

작업 재료입니다. 자동으로 승인된 연구 도구는 아닙니다.

7. 증거 및 가정 확인

인간 연구원은 다음을 수행해야 합니다.

• 인용된 모든 출처를 엽니다.

• 소스가 관련 문을 지원하는지 확인합니다.

• 허위 또는 검증할 수 없는 참조를 제거합니다.

• 전문 용어를 확인하세요.

• 디자인이 규율 규칙을 따르는지 확인합니다.

• 필수 윤리 또는 기관 검토를 얻습니다.

• 기밀 또는 식별 가능한 정보를 보호합니다.

• 출력을 사용할 준비가 되었는지 여부를 결정합니다.

8. 다음 조사 단계로 이동

인간의 승인 후 설계는 다음을 안내할 수 있습니다.

• 프로토콜 개발

• 윤리 문서

• 채용 계획

• 데이터 수집 자료

• 문헌 검토

• 분석 준비

• 연구 보고

Acade를 사용한 완전한 연구 설계

Acade에게 귀하의 분야, 연구 문제, 인구, 제약 조건 및 현재 질문을 알려주십시오. 적절한 정성적 설계를 비교하고 사람의 검증이 필요한 모든 소스, 가정 및 결정을 명확하게 표시하는 연구 설계 개요를 작성하도록 요청하십시오.

결론

질적 연구는 의미, 경험, 행동, 상호 작용 및 프로세스를 맥락에서 이해하는 데 사용됩니다. 강력한 질적 설계는 연구 질문을 정당한 설계, 관련 샘플, 적절한 데이터 수집 방법, 체계적인 분석 계획, 윤리적 보호 및 투명한 품질 검사와 일치시킵니다.

결정적인 질문은 “인터뷰를 이용할 수 있습니까?”가 아닙니다. “이 연구 질문에 책임감 있게 대답하려면 어떤 증거가 필요한가?”입니다.

Acade는 문헌 검색, 설계 옵션 비교, 결정 구성, 중간 연구 자료 초안 작성 및 일관된 설계 개요 준비에 도움을 줄 수 있습니다. 인간 연구자들은 여전히 ​​출처를 확인하고, 방법론적 적합성을 확인하고, 참가자를 보호하고, 증거를 해석하고, 최종 연구를 승인해야 합니다.

Acade를 사용한 완전한 연구 설계

FAQ

질적 연구란 간단히 말해서 무엇인가요?

질적 연구는 사람들이 사건과 상황을 경험하고, 이해하고, 반응하는 방식을 연구합니다. 일반적으로 수치 측정에 주로 의존하기보다는 단어, 관찰, 문서 또는 상호 작용을 분석합니다.

질적 연구의 주요 목적은 무엇입니까?

주요 목적은 의미, 경험, 행동, 관계 또는 프로세스에 대한 상황에 맞는 이해를 개발하는 것입니다. 정확한 목적은 질문과 선택한 디자인에 따라 다릅니다.

양적 연구란 무엇입니까?

양적 연구는 수치 데이터와 구조화된 측정을 사용하여 빈도를 추정하고, 그룹을 비교하고, 연관성을 조사하고, 가설을 테스트하거나 효과를 추정합니다. 질적 연구와 설계 및 분석 결정이 다르기 때문에 별도의 전체 가이드가 필요합니다.

연구 설계란 무엇입니까?

연구 설계는 질문을 증거, 분석 및 방어 가능한 결론에 연결하는 논리적 계획입니다. 여기에는 데이터 수집 방법 이상의 것이 포함됩니다.

연구 방법은 무엇입니까?

연구 방법은 인터뷰, 관찰, 문서 분석, 설문 조사, 실험 또는 통계 모델과 같은 증거를 수집하거나 분석하는 데 사용되는 절차입니다. 방법은 더 넓은 연구 설계 내에서 작동합니다.

질적 연구의 주요 유형은 무엇입니까?

일반적인 유형에는 질적 설명, 현상학, 근거 이론, 민족지학, 사례 연구 및 서사 연구가 포함됩니다. 용어와 기대치는 분야에 따라 다르므로 선택한 디자인은 라벨만으로 선택하기보다는 타당성을 입증해야 합니다.

인터뷰는 항상 질적 조사인가요?

아니요. 인터뷰는 고도로 구조화되어 정량적 데이터를 생성할 수도 있고 개방형으로 정성적 증거를 생성할 수도 있습니다. 인터뷰를 사용하는 것 자체가 질적인 디자인을 확립하는 것은 아닙니다.

질적 연구에는 몇 명의 참가자가 필요합니까?

유효한 범용번호가 없습니다. 타당성은 질문, 설계, 참가자 다양성, 데이터 풍부함, 분석 전략, 액세스 및 의도된 주장에 따라 달라집니다. 이론적 근거는 분야별 방법론적 지침을 따라야 합니다.

질적 연구로 인과관계를 입증할 수 있나요?

질적 증거는 인지된 메커니즘, 경험, 순서 및 상황적 영향을 설명할 수 있습니다. 일반적으로 적절하게 설계된 실험이나 인과관계 양적 연구가 시도하는 방식으로 자체적으로 인과관계 효과를 확립할 수 없습니다.

개념적 프레임워크란 무엇입니까?

개념 프레임워크는 연구를 안내하는 개념과 제안된 관계를 구성합니다. 질문, 데이터 수집, 분석에 영향을 미칠 수 있지만 질적 디자인 자체와는 다릅니다. 이 주제는 전용 페이지에서 개발되어야 합니다.

Acade가 최종 연구 설계를 선택할 수 있나요?

Acade는 옵션을 비교하고, 문헌을 정리하고, 가정을 밝히고, 예비 설계 개요를 준비하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 최종 결정은 징계, 감독, 기관 및 윤리적 요구 사항에 따라 인간 연구원이 내리고 승인해야 합니다.

AI가 질적 연구 데이터를 분석할 수 있나요?

AI는 기관 규칙 및 데이터 보호가 허용하는 경우 조직 또는 탐색 작업을 지원할 수 있습니다. 이는 연구자의 해석, 성찰, 출처 확인, 기밀 보호 장치, 방법론적 문서화 또는 전문가 검토를 대체할 수 없습니다. 승인되지 않은 서비스에 참가자의 기밀 데이터를 업로드하지 마십시오.