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연구의 과정

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Academic year: 2022

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(1)

1.주제선정 ➡ 2.문헌조사 3.가설설정

5.도구제작 6.자료수집

4.연구설계

➡ ➡

➡ ➡

➡ 7.자료분석 8.보고서작성

연구의 과정

沈愚燁

 연구방법 관련 내용은 심우엽(2001) 에서 재인용

(2)

 양적 연구 (quantitative research) 질적 연구 (qualitative research)

 기술 통계 (descriptive statistics) 추리 통계 (inferential statistics)

 발달연구에서

 종단적 접근(longitudinal study)

 횡단적 접근(cross-sectional study)

 단기종단적 접근(short-term longitudinal study)

 용어 해설

개념, 변인, 측정, 독립/종속변인, 양적/질적 변인, 차이 검증 등

교육심리학 연구방법

沈愚燁

(3)

 변인(변수, variable) 과 그 하위 요소(수준, 영역) 변인 : 측정 가능한 개념

하위 요소(수준, 영역)의 수 : 성의 하위 요소는 남, 여

 측정 : 정도에 따른 숫자 부여 및 고유명사 대신의 숫자 부여

 양적 변인(quantitative variable) : 점수로 표현되는 변인(성적, 키) 질적 변인(categorical 또는 qualitative variable) : 양 아닌 질적으로 구분되는 변인

 독립변인(independent variable) : 원인이 되는 변인

종속변인(dependent variable), 결과변인(outcome variable)

 중재변인(간섭변인 또는 매개변인, intervening 또는 mediator variable)과 통제변인(control variables)

沈愚燁

연구방법 용어 설명

(4)

 실험집단/비교집단

실험집단(experimental group) : 실험처치를 하는 집단

통제(비교)집단(comparative group) : 실험처치를 하지 않고 다만 실 험집단과 결과를 비교하기 위한 집단

 유의도 수준

 가설검증

沈愚燁

(5)

종 류 예 특 징 계산 범위

命名변인 (nominal variable)

전화번호 선수 등 번호

고유명사 대신 숫자 사용.

(대소 비교/4칙계산 불가) 비교/계산 불가 序列변인

(ordinal variable)

지진, 화상 (Likert scale)

눈금간격 불규칙, 서열 분명 (비교만 가능)

7도>5도>2도

7도-5도≠4도-2도 同間변인

(interval variable)

온도, 달력

간격일정, 절대영점 없음. 차 이는 비율변인

(+ -만 가능)

10℃-5℃=20℃- 15℃

5℃x2≠10℃

比率변인 (ratio variable)

길이, 무게, 시간

간격일정, 절대영점, 비율관 계 (4칙계산 가능)

10g-4g=8g-2g 4cm x 2=8cm

척도(scale) 및 변인의 종류

沈愚燁

(임인재, 1976)

(6)

표집과 통계치

 표집(sample)

 표적 전집(target population)

 전집(population)

 통계치(표집치, statistic)

 전집치(parameter)

 표집오차(sampling error)

 응답비율(response rate) : (실제 응답수/표집대상 수) x 100

沈愚燁

(7)

자료의 통계적 분석방법

(8)

 t 검증

- 두 집단 간 양적 변인의 차이 검증

- 예 1) 도농 학생간 성적 차이가 있는가?

- 예 2) 현장답사가 사회과목의 성적을 향상시키는가?

집단 N M SD

실험 비교

90 92

88.0 86.0

4.0 5.0

(9)

 ANOVA

(analysis of variance, 변량분석, 분산분석, F검증)

 1) 독립변인이 하나, 집단간 차이 검증 예 1) 남녀간 지능 차이 검증

 2) 독립변인이 둘 이상, 집단간 및 상호작용 효과 검증

예 2) 남녀간 x 학습방법간 효과 차이(상호작용효과)가 있는가?

沈愚燁

(10)

 r (Pearson의 적률상관계수)

- 두 양적 변인간의 관계 분석

- 예) 과목 및 지능과 신체충실지수간 상관계수

( )는 유의도 (probability, p). p<.05일 때 유의한 상관계수

변인 국어 사회 수학 지능

사회 .180 (.081) 수학 -.287

(.050)

.254 (.051) 지능 .365

(.043)

.254 (.051)

.387 (.034) 신체 -.104

(.092)

.204 (.062)

.016 (.912)

-.188 (.105)

(11)

 회귀분석 (regression analysis, R)

- 여러 변인의 값을 이용하여 한 변인의 값을 예언

- 예) 입시에서 어떤 요소를 어떤 비중으로 반영해야 하는가?

수능, 내신, 면접, 논술 중 학점 (임용고사 합격율)의 예언정도가 가장 높은 것, 변인 중에 ϐ(beta)값이 큰 순서대로.

(12)

TV시청 PC게임 책읽기 영화보기 뛰어놀기 계

저학년 10 6 8 5 7 36

중학년 6 11 7 4 4 32

고학년 5 16 8 9 8 46

계 21 33 23 18 19 114

 Chi 제곱 검증 (χ

2

test, 교차분석)

- 빈도자료(학생수)에서 두 집단간 차이검증 예) 학년간에 취미생활에서 차이가 있는가?

(13)

• SPSS (statistical package for the social sciences) : 1968년 개발된 컴퓨터용 통계분석 패키지

• SAS (Statistical Analysis System)

미국 North Carolina에 있는 SAS연구소가 1976년 개발한 컴퓨터용 통 계분석 패키지

• Excel 등

자료의 통계분석 package

沈愚燁

(14)

연구윤리에 관한 입장

 의무론적 입장

 회의론적 입장

 공리적 입장

(Johnson & Christensen, 2000)

沈愚燁

(15)

① 정직성(honesty)

② 조심성(carefulness)

③ 개방성(openness)

④ 자유(freedom)

⑤ 명성(credit)

⑥ 교육(education)

⑦ 사회적 책임(social responsibility)

⑧ 합법성(legality)

⑨ 기회(opportunity)

⑩ 과학자간 상호존중(mutual respect)

⑪ 효율성(efficiency)

⑫ 피실험자 존중(respect for subjects) (Resnik, 1998; 김환석 2001)

윤 리 원 칙

沈愚燁

참조

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