비즈니스 리서치 방법_Week5

챕터 개요

이 장에서는 다음을 살펴봅니다: 

정량적 연구의 주요 단계;

정량적 연구에서 개념의 중요성 및 개념에 대한 조치가 고안될 수 있는 방법;

측정 프로세스의 신뢰성 및 유효성 확인 절차;

정량적 연구의 네 가지 특징;

양적 연구에서 자주 평준화되는 몇몇 비판들.

 

개념이란 무엇인가요?

개념은 다음과 같습니다:

이론의 구성 요소 
우리가 사회적 세계의 요소들에게 주는 라벨
아이디어와 관찰의 구성을 위한 범주(Bulmer, 1984)

개념은 다음에 유용합니다:

사회 세계의 특정 측면에 대한 설명 제공
우리가 설명하고 싶은 것들을 위해 서 있는 것 
변동을 측정하기 위한 근거 제공

 

왜 정량적 연구에 측정을 사용하는가?

사람, 조직 또는 기타 분석 단위 간의 미세한 차이를 설명한다 

측정 구별을 위한 일관된 장치(즉, 측정 기준) 제공

개념 간의 관계 정도에 대한 정확한 추정치를 산출한다

 

개념 지표

개념의 작동 정의에 의해 생성됩니다


개념이 취할 수 있는 형태에 대한 상식적 이해

다중 지표 측도
개념은 다른 차원을 가질 수 있다

 

표시기를 두 개 이상 사용하는 이유는 무엇입니까?

주요 이점은 다음과 같습니다:

단일 지표가 많은 개인을 잘못 분류할 수 있음 

단일 지표는 기본 개념의 일부만 포착하거나 너무 일반적일 수 있다 

여러 지표를 통해 개인 간에 더 미세한 차이를 만들 수 있습니다

여러 개의 지표가 개념의 다른 차원을 캡처할 수 있습니다

 

Reliability(=Concistency)

신뢰성은 무엇을 의미합니까?

안정성.
시간이 지남에 따라 측정이 안정적인가요?
예: 테스트-테스트 방법 

내부 신뢰성
지표들이 일관성이 있는가?

 

타당성은 무엇을 의미하는가?

그 지표가 정말 개념을 측정하나요?
다음과 같은 경우에 해당합니다:
얼굴 유효성(개념에 적합)
예측 유효성(내일 관련 기준에 의해 뒷받침될 가능성이 있음)
유효성 구성(유용한 가설이 생성됩니까?)

 

정량적 연구자의 4가지 선입견

Measurement

Causality 

설명. 
왜 상황이 그런 것인지

인과적 영향의 방향
종속 변수와 독립 변수의 관계

 

Generalisation
연구 결과가 특정 맥락의 범위를 넘어 일반화될 수 있습니까?

연구 결과를 표본에서 모집단으로 일반화할 수 있습니까? 

샘플은 얼마나 대표적인가요? 

 

Replication 

연구자 편견 또는 값으로 인한 오염 최소화

절차에 대한 명시적 설명

검사 조건의 제어

다양한 컨텍스트에서 복제 가능

 

정량적 연구에 대한 비판

자연계의 사물과 사회 현상을 구분하지 못함

정밀함과 정확성에 대한 인공적이고 거짓된 감각

생태적 타당성 부족
기기 및 측정에 대한 의존도

 

이상적인 접근 방식과 일반적인 접근 방식 간의 차이 설명

양적 연구는 일반적으로 연역적이다(개념의 운영적 정의)

하지만 측정은 때때로 귀납적 이론화로 이어질 수 있다

Bryman(1988:28)은 이를 '역작위주의'라고 부른다.

 

Key point

양적 연구는 이론에서 결론으로 이동하는 일련의 단계로 특징지어질 수 있다.

정량적 연구에서의 측정 과정은 지표의 탐색을 수반한다.

조치의 신뢰성과 유효성을 확립하는 것은 조치의 품질을 평가하는 데 중요하다.

양적 연구는 특정한 선입견을 보이는 것으로 특징지어질 수 있는데, 그 중 가장 중심적인 것은 측정, 인과관계, 일반화, 복제이다.

비판은 자연과학 모델이 사회를 연구하는 데 부적절하다는 견해를 중심으로 하는 경향이 있다.