사회복지 조사 방법론 용어해설

가설(hypothesis) 이론에서 나온 사물의 본성에 관한 기대. 가설은 이론이 정확하다면, 실제 현실에서 반드시 관찰되어야 할 어떤 것에 대한 진술이다.

가설검증(hypothesis testing) 가설에서 표현되는 기대가 정말 현실세계에서 발견되는지를 확인하는 것.

개념적 정의(conceptucl definition) 다른 개념을 사용하여 개념을 정의하는 것. 개념은 사물과 생각에 대한 정신적 이미지를 나타내는 추상적인 단어와 상징이다. 이것은 개념적 정의가 개념을 정의하기 위하여 단어와 상징을 사용한다는 것을 의미한다. 조사의 실제에서 개념적 정의는 조사자가 개념에 의해서 의미하고자 하는 것에 관한 명백한 진술이다.

개념화(conceptualization) 모호하고 불명확한 개념을 보다 명백하고 정확한 개념으로 만드는 정신적 과정. 집단응집력을 연구하고 싶은가, 그렇다면 집단응집력이 무엇을 의미한다고 생각하는가, 혹시 다른 종류의 응집력이 존재하는가, 그것은 무엇인가 등을 질문하면서 어떤 개념을 명백하게 만든다.

경향연구(trend study) 종단적 연구의 하나로서 이 연구에서는 어떤 모집단에 대한 특성이 시간의 경과에 따라서 관찰된다.

과정평가(process evaluation) 응용조사연구의 한 형태로서, 공공 프로그램이 정말 의도된대로 수행되었는가라는 질문에 대답하려는 노력이다. 영향평가(impact assessment)와 대비된다.

교차표(contingency table) 변수들간의 관계를 백분율분포의 형태로 나타낸 것.

구성타당도(Construct validity) 첫째, 어떤 측정이 관련된 이론체계의 변수들과 어느 정도 관련이 있는가 둘째, 관찰된 인과관계가 조사자가 관심을 두고 있는 중요한 인과과정을 얼마나 잘 나타내고 있는가.

군집표본(cluster sample) 처음에 자연집단(군집)이 표집되고 그 선택된 각각의 집단에서 다시 구성원들이 표집되는 방식의 다단계표본을 말한다. 예를 들면, 대학명부에서 각 대학표본을 선택하고, 선택된 대학들에서 모든 사회과학 전공학생들의 리스트를 얻고, 거기서 조사대상인 학생들을 표집하는 경우이다.

귀납법(induction) 일반적인 원칙이 특정관찰들을 통해서 도출될 때의 그 논리적인 모델. 연역법(deduction)과 대비된다.

기술통계학(descriptive statistics) 표본의 특성 또는 변수들간의 관계를 묘사하는 통계학의 계산방법. 기술통계학은 표본의 관찰된 것들을 요약하는 반면, 추리통계학(inferentia1 statistics)은 표본이 도출된 모집단에 관한 추리를 하기 위하여 기술통계학의 기술 이상의 것을 추구한다.

기준타당도(Criterion-related validity) 어떤 측정도구가 외적 기준과 관련되는 정도. 예를 들면, 약물사용에 대한 자기보고식 서베이의 타당도는 약물사용에 대한 실험실 내의 검사에 대해서 응답자들이 보여 주는 반응들을 비교하는 것으로 판단할 수 있다.

내용타당도(content validity) 측정이 개념에 포함된 의미의 범위를 커버하는 정도

내적타당도(internal validity) 둘 이상의 변수들간에 관찰된 관계가 사실인과관계인지, 또는 어떤 다른 변수의 효과 때문인지에 관한 것 인과 관계진술에 관한 내적 타당도는 실험적 조건을 통제할 수 없을 때 위협받는다.

눈덩이표본(Snowball sampling) 비확률표집의 예. 눈덩이표본은 종종 현장연구에서 많이 사용된다. 면접된 개인은 다른 면접대상자의 소개를 요청받는다.

다변량분석(multivariate analysis) 동시에 여러 변수들간의 관계를 분석하는 일. 연령과 성별 및 거주지 등의 효과를 동시에 검증하는 것이 한 예이다.

단순무선표본(Simple random sample) 확률표본의 한 형태로서 모집단을 구성하고 있는 단위들에게 번호가 부여되고, 거기서 무작위적으로 번호셋이 추출되며, 그 번호를 가진 단위들이 표본에 포함된다. 확률이론과 그에 따른 추정이 이 기본적인 표집방법의 기초이지만, 실제로는 거의 사용되지 않는다. 그래서 대안이 체계적 표본인데, 여기서는 무작위추출로 시작한다.

대표성(representativeness) 표본이 모집단의 특성분포와 동일한 특성분포를 지녔는가라는 표본의 질을 말한다. 대표성은 확률표집에 의해서 증진되고, 일반화가능성을 높여 주며, 추리통계에서 중요하다.

독립변수(independent variable) 종속변수를 유발시키거나 결정하는 것으로 여겨지는 변수

동년배연구(cohort study) 여러 시간에 걸쳐 특정집단이 연구되는 연구로서, 자료는 각 관찰집단의 다른 성원들로부터 수집될 수도 있다.

확률표집(equal probability sampling) 모집단의 각 성원들이 표본으로 선택될 동등한 기회를 갖는 표본설계

등간측정(interval measure) 어떤 변수의 속성들이 '순위가 있고, 인접한 속성들 사이에 일정한 거리를 가지고 있는' 그런 변수를 설명하는 측정의 수준. 화씨온도계의 눈금은 등간측정수준의 한 예인데, 17도와 18도 사이의 거리가 89도와 90도 사이의 거리와 동일하기 때문이다.

명목측정(nominal measure) 어떤 변수의 여러 속성들이 '그들간에 단지 서로 다르다는 차이만 있는' 그런 변수들을 설명하는 측정의 수준. 성별이 한 예이다.

명시적 내용(manifest content) 내용분석과 관련하여 의사소통상의 구체적인 표현. 잠재적 내용(latent content)과 대비된다.

무선화(randomization) 실험대상자를 무선적으로 실험집단과 통제집단에 배치하는 기법

반복(replication) 일반적으로 실험적 연구에서 그 연구결과를 확정하거나 또는 오류의 노출이나 감소를 위해서 실시하는 반복을 말한다. 이는 외적 타당도와 피실험자간 동의와 관련이 있다.

범위(range) 분산의 측정방법으로서 관찰대상들에서 한 변수의 최고치와 최저치간의 범위를 말한다. 예를 들면, 귀하가 공부하는 야간학급에서 학생들의 연령이 17세~37세에 분포되어 있다면 이 학급의 연령범위는 17세 ~ 37세이다.

변수(variables) 속성들의 논리적인 집단화. '성별'이란 변수는 남성이란 속성과 여성이란 속성으로 구성되어 있다.

분산(dispersion) 평균과 같은 어떤 중앙집중치의 주변에 여러 값들이 퍼져 있는 것. 범위는 분산의 간단한 하나의 측정방법이다. 그러므로 어떤 집단의 산술평균값은 37.9이라는 한 수치로 표현하며, 범위를 말할 때는 12~89라고 표현한다.

분석단위(units of analysis) 연구되는 사물이나 사람. 분석단위는 개인(비행청소년), 사람의 집단(비행집단), 공식조직(보호관찰소), 또는 사회적가공물(보호관찰기록) 등이 있다.

비율측정(ratio measure) 명목측정과 서열측정 및 등간측정의 모든 질을가지고 있을 뿐만 아니라, 나아가 '절대영점'을 가지고 있는 변수를 나타내는 측정수준. 자원봉사참여의 기간(3일 2주일 1년 등)은 그 한 예이다.

비표집오차(non-sampling error) 표집오차 이외의 요인들에 의해서 나타나는 자료의 질의 불완전성. 응답자가 질문을 잘못 이해하고 응답하는 경우, 면접자가 응답내용을 잘못 기록하는 경우, 부호화과정에서 부호화를 잘못하거나 숫자를 잘못 기록하는 경우 등이 해당한다.

비확률표본(non-probability sample) 확률이론에 근거한 표집이 아닌 다른 방식으로 표집된 표본. 의도적 표본, 할당표본, 눈덩이표본 등이 있다.

빈도분포(frequency distribution) 변수의 다양한 특성이 표본에서 관찰되는 횟수를 말한다, 예를 들면, 표본의 53%가 남성이고, 47%가 여성이라는 보고·연구된 15개 시의 인구가 1만명 이하이고, 23개 시의 인구가 1만~2만 5천이라는 보고가 해당된다.

산술평균값(mean) 관찰된 모든 값들을 합하여 이를 전체 관찰된 수로 나눈 값

생태학적 오류(ecological fallacy) 집단에 대한 관찰결과를 근거로 개인에 대해 결론을 내리는 오류

서열측정(ordinal measure) 어떤 변수가 어느 면에서 순위를 나타내는 속성을 가지는 그런 측정의 수준

속성(attributes) 사람이나 사물의 특성 모든 변수는 2가지 이상의 속성을 갖는다.

신뢰구간(confidence interval) 모수치가 놓여 있다고 추정되는 범위. 예를 들면, 어떤 서베이에서 표본의 40%가 마약소지의 금지를 선호한다고 하자. 모든 사람들에서 지지추정치가 40%라 할지라도 그것이 정확하다고 기대하지 못한다. 그러므로 모집단의 실제 백분율이 위치해 있는 신뢰구간을 계산한다(예를 들면, 35~45%). 그리고 여기서 신뢰구간과 함께 반드시 신뢰수준을 정하여야 한다. 추정된 확률은 주어진 신뢰구간 내에 모수치가 놓여 있을 확률이다. 그러므로 전북지역 내의 모든 주민들의 35~45%가 마약소지를 선호한다는 것은 95%의 신뢰가 있는 것이다.

신뢰도(reliability) 동일한 데이터가 동일한 현상에 대한 반복된 관찰 속에서 여러 번 수집되었는가라는 면에서 측정의 질을 판단하는 기준. '귀하는 오늘 상담가를 만났습니까?'라는 질문이 '귀하는 지난 6개월 동안 상담가를 몇 번 만났습니까?'라는 질문보다 훨씬 신뢰도가 높다고 말할 수 있다. 이것을 타당도와 혼동해서는 안된다.

실험집단(experimental group) 실험연구에서 실험적 자극에 노출되는 피험자집단. 보통 실험집단의 피험자들은 실험자극의 효과를 검증하기 위하여 통제집단의 피험자들과 비교된다.

안면타당도(foce validity) 특정변수에 대한 측정이 합리적인가를 보여 주는 지표의 질

연역(deduction) 기대되는 가설들이 일반적인 원리들에 기초하여 개발되는 논리적 모델, 학생은 만약 '모든 학장들은 엄격하다'라는 일반적인 원리에 근거하여, '이모 학장은 교과목 변경을 허락하지 않을 것이다'라는 것을 기대할 수 있다. 이 기대는 연역의 결과이다.

영가설(null hypothesis) 가설은 가설검증과 통계적 유의도조사와 관련하여 볼 때, '연구되는 변수들간에는 전혀 관계가 없다'는 것을 가정하는데, 이 가설을 영가설이라고 부른다. 연구자는 두 개 변수간에 관계가 없다는 영가설을 통계적으로 거부한 이후에 그 두 변수간에 관련이 있다고 결론내릴 수 있다.

외적 타당도(external validity) 특정모집단·특정시점·특정장소에서 관찰된 어떤 관계가 다른 모집단, 다른 시점, 다른 장소에서 관찰될 수 있는지의 여부. 외적 타당도는 어떤 셋팅에서 관찰된 관계를 다른 셋팅에서의 동일한 관계로 일반화할 수 있는가 하는 일반화가능성을 말한다. 반복은 외적 타당도를 증진시킨다.

유의도 수준(level of significance) 통계적 유의도의 맥락에서 관찰된 경험적 관계가 표집오차에 기인한 개연성의 정도. 만약 어떤 관계가 오직 표집오차의 작용때문일 개연성이 100 중에서 5 미만이다면, 그 관계는 .05수준에서 유의미하다.

의도적 표본(purposive sample) 비확률표본의 한 형태로서 조사목적에 가장 적합한 대상이 누구인가를 조사자 자신의 판단에 기초하여 관찰될 분석단위를 선택하는 경우의 표본을 말한다. 예를 들면, 공립학교의 지역사회 범죄예방집단과 종교조직의 그 집단을 연구할 경우, 아마 연구자는 학교관련집단과 교회관련집단을 의도적으로 표본으로 삼기를 원할 것이다.

이원변량분석(bivriate analysis) 두 변수들간의 경험적 관계를 결정할 목적으로 동시에 두 변수를 분석한다. 예를 들면, 단순백분율표의 작성이나 상관관계계수의 계산이 해당한다.

2차적 자료분석(secondary analysis) 한 연구자에 의해서 수집되고 진행된 자료가 다른 연구자에 의해서 다른 목적으로 재분석되는 경우의 조사연구형태. 이 형태는 서베이 데이터의 경우에 적절하다.

이항명목변수(binomial variable) 오직 두 개의 속성만을 가진 변수. 성별은 그 예이다. 즉 여기에는 남성과 여성이라는 두 속성만이 있다.

이해관계인(stake holders) 특정 프로그램에서 어떤 이해관계에 있는 개인들. 어느 프로그램이라도 여러 이해와 목적을 가진 다양한 이해관계인들이 존재한다.

일반화 가능성(generalizability) 추리의 근거가 되는 특정한 관찰 이상의 어떤 것을 나타내는 추리를 정당화시키는 연구결과의 질. 때때로 이것은 표본연구를 통해서 발견한 것들을 모집단으로 일반화하는 것을 의미한다. 또는 개념의 문제이기도 한데, 즉 만약 귀하가 사람들이 강도행위를 하는 이유를 발견할 수 있다면, 그 발견을 다른 종류의 범죄 행위에도 일반화시킬 수 있겠는가 하는 문제이다.

일원적 분석(univariate analysis) 기술의 목적으로 하나의 변수를 분석하는 것. 빈도분포와 평균 및 분산측정이 여기에 해당한다.

잠재적 내용(latent content) 내용분석에서 사용되는 용어인데, 이 용어는 의사소통의 중요한 의미를 명시적 내용과 다르게 기술한다.

조작화(operationalization) 개념화의 다음 단계 조작화는 실제의 측정도구가 어떻게 작성될 것인가를 기술함으로써 조작적 정의를 개발하는 과정이다.

종단적 연구(longitudinal study) 여러 시점에서 데이터를 수집하는 형태의 연구설계이다. 이것은 횡단적 연구와 대별된다. 종단적 연구에는 경향연구와 동년배연구 및 패널연구가 있다.

종속변수(dependent variable) 다른 변수(소위 독립변수)에 의해서 초래되는 또는 그 변수에 의존한다고 보여지는 변수. 만약 목회자가 자기의 교회에서 노인복지 프로그램의 운영하고, 그것이 어떤 면에서 그의 사회복지 교육경력 때문이라면, 그 프로그램의 운영은 종속변수로 취급된다.

중앙값(median) 순위가 정해진 데이터들의 세트에시 '가운데' 사례의 값으로 표현되는 평균값. 만약 5명의 연령이 16, 17, 20, 54, 88이라면, 중앙값은 20이다. 그러나 이 경우 산술평균은 39이다.

지수(척도)들의 상호변환가능성(interchangeability of indexes<indicators>)

Paul Lazarsfeld가 만든 신조어 어떤 일반적인 변수가 다른 변수와 관련이 있다면, 그 변수의 모든 지표들이 그 관계를 가지고 있어야 한다는 논리적인 전제를 말한다. 예를 들면, 만약 여성들이 남성들보다 범죄에 대해서 더 많은 공포를 갖는다면, 공포의 모든 척도에서 여성은 남성보다 더 많은 공포를 느껴야 한다.

질문지(questionnaire) 분석에 괼요한 정보를 요청하는 질문들과 여러 아이템들을 내용으로하는 문서. 질문지는 기본적으로 세베이조사에서 사용되고, 나아가 현장연구에서도 사용된다.

집합(aggregate) 개인 또는 다른 단위들의 모임. 집합이란 단어는 사회과학연구에서 두 가지 관련된 방법으로 사용된다. 첫째, 분석단위들이 개인들의 집합 또는 조합일 수 있다. 예를 들면, 비행연구는 18세 미만의 개인들 또는 고등학교 학급 같은 어떤 집합을 조사하는 것이다. 둘째, 보통 사회과학자들은 개인이 아닌 집합을 설명하거나 예측하려고 노력한다. 그러므로 비행연구자는 16세된 사람의 행동보다는 보통 18세 미만의 사람들의 행동을 기술하려고 했다.

차원(dimension) 어떤 개념의 특정한 면체계적 표본(systematic sample) 확률표본의 한 형태로서 목록의 모든 k번째 단위가, 예를 들면 대학의 학생명단에서 모든 25번째 학생이 표본에 선택된다. 우리는 이 k(즉 표집간격)을 모집단을 원하는 표본크기로 나누어 계산해낸다. 조금은 억지이지만, 체계적 표집은 단순무작위표집과 기능적으로 동일하며, 보통 사용하기다 보다 쉽다. 이 표본에서는 전형적으로 첫번째 단위는 무작위로 선택된다.

최빈값(mode) 평균값의 하나로서 가장 빈번하게 관찰되는 값이나 속성으로 표현된다. 전국의 한옥의 수(1,230개소)에서 전라도 1,000개소, 강원도 200개소, 충청도 30개소라면, 전라도가 한옥의 출현빈도에서 최빈값의 범주가 된다.

추리통계(inferential statistics) 표본에서의 발견을 토대로 모집단의 특성을 추리하는 통계학의 한 분류

층화(stratification) 표절하기 이전에 모집단을 동종의 집단들로 구성하는 것으로 단위들의 집단화를 말한다. 이 절차는 단순무작위표집과 체계적 표범 및 군집표집과 함께 사용되며, 적어도 층화변수의 측면에서는 표본의 대표성을 개선해 준다.

타당도(validity) ① 원인과 효과에 관한 진술이 참인지(타당) 또는 거짓인지(비타당)에 관한 판단, ② 측정도구가 측정하려는 것을 징확히 반영하고 있는지를 나타내는 용어. 측정도구의 궁극적인 타당도는 결코 증명될 수 없다. 그러나 안면타당도·기준관련타당도·내용타당도·구성타당도를 기초로 하여 상대적인 타당도에는 동의가 가능하다. 타당도를 신뢰도와 혼동해서는 안된다.

타당도 저해요인(validity threats) 비타당성의 근원 또는 원인과 결과에 대한 잘못된 진술. 타당도 지해요인들 4개 범주는 원인의 증명을 위한 기본적인 전제들(통계적 결론타당도, 내적 타당도, 구성타당도, 외적 타당도)과 관련이 있다. 일반적으로 통계적 결론타당도와 내적 타당도는 편의와 관련이 있고, 구성타당도와 외적 타당도는 일반화와 관련이 있다.

통계적 결론타당도(statistical conclusion validity) 이것은 두 개의 변수간에 공변량을 발견하는 것과 관련이 있다. 이것은 인과추리를 위한 3가지 전제조건들 중 첫번째에 해당한다. 2개 변수가 함께 변하지 않는다면, 그들간에는 인과관계가 없다.

통계적 유의도(statistical significance) 표본에서 관찰된 관계들이 오직 표집오차때문이다는 실패가능성에 관한 일반적 용어

통계적 유의도검증(test of statistical significance) 표본의 변수들간에서 관찰된 관계가 표집오차에서 귀인할 수 있다는 가능성을 보여 주는 통계적 계산

통제집단(control group) 실험설계에서 실험자극은 전혀 실시되지 않았지만 다른 면에서는 실험집단과 유사한 피험자집단. 실험의 마지막에 실시되는 통제집단과 실험집단의 비교는 실험자극의 효과를 나타낸다.

패널연구(panel study) 종단적 연구의 한 형태로서 데이터가 여러 시차에 걸쳐 동일한 피험자들(패널)에게서 수집된다.

평균(average) 보통 전형적이라고 인정되지만 모호한 용어. 평균의 종류에는 산술평균값과 중앙값 및 최빈값이 있으며, 이것들은 특정된 수학적 평균값이다.

표적집단(focus group) 어떤 주제에 대해서 안내를 받으면서 토론이 이루어지는 소집단(12~15명 정도). 선택된 참여자들은 동종의 모집단에서 추출된 것이다. 이 포커스집단을 통해 모집단에 관한 어떤 통계적 추정을 하지 못한다고 하더라도 성원들은 대상집단(target group)을 대표한다. 이 포커스 그룹은 첫째, 광범위집단(모집단)에 대한 정교한 일반화가 필요하지 않다거나, 포커스 집단참여자와 그들의 모집단이 비교적 동종인 경우에 가장 유용하다.

표준편차(standard deviation) 산술평균을 중심으로 한 분산의 측정방법. 개념적으로 표준편차는 산술평균에 관련된 모든 값들의 '평균적' 편차를 나타낸다.

표집틀(sampling frame) 한 표본이 선택된 모집단을 구성하는 단위들의 목록. 그 표본이  모집단을 대표하려면, 표집틀이 그 모집단의 모든(또는 거의 모든) 구성원들을 포함해야 한다.

할당표본(quota sample) 비확률표본의 형태로서 단위들이 미리 분류된 특성들에 기초하여 표집된다 전체표본이 연구되는 모집단에 존재한다고 가정되는 특성들의 분포와 동일한 분포를 가지기 위한 것이다.

확률표본(probability sample) 확률이론에 맞추어 선택된 표본으로서 전형적으로 무선적 기제를 포함한다.

환원주의(reductionism) 연구되는 현상과 관련된다고 생각되는 개념을 엄격히 제한(환원)하는 연구자의 잘못

회귀분석(regression analysis) 변수들간의 관계들이 방정식의 형태(회귀방정식으로 불린다)로 표현되는 데이터 분석방법

횡단적 연구(cross-sectional Study) 한 시점에서 관찰된 것들에 기초한 연구. 종단적 연구와 대비된다.