방법론
연구 방법론
정량, 정성, 혼합 방법론을 체계적으로 학습하고 실제 연구에 적용하세요
6방법론
20+분석 기법
4도구 지원
52플러그인
정량 분석
Quantitative Analysis
수치 데이터를 기반으로 한 통계적 분석 방법
기술통계
데이터의 중심값, 산포도, 분포 형태를 요약합니다.
- 평균, 중앙값, 최빈값
- 표준편차, 분산
- 왜도, 첨도
도구: SPSS, R, Python
상관분석
두 변수 간의 관계强弱과 방향을 분석합니다.
- Pearson 상관분석
- Spearman 순위 상관
- 편상관분석
도구: SPSS, Stata, R
회귀분석
독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석합니다.
- 단순/다중 회귀분석
- 로지스틱 회귀
- 위계적 회귀
도구: SPSS, Stata, R, Python
ANOVA
3개 이상 집단 간 평균 차이를 검정합니다.
- 일원 배치 ANOVA
- 이원 배치 ANOVA
- 반복 측정 ANOVA
도구: SPSS, R
요인분석
다수의 변수를 소수의 잠재 요인으로 축약합니다.
- 탐색적 요인분석 (EFA)
- 확인적 요인분석 (CFA)
- 아이템 분석
도구: SPSS, R, AMOS
구조방정식
변수 간 복잡한 인과관계 구조를 검증합니다.
- 측정 모형
- 구조 모형
- 미적합도 지수
도구: AMOS, R (lavaan), Mplus
정성 분석
Qualitative Analysis
텍스트, 인터뷰 등 비수치 데이터를 체계적으로 분석합니다
내용분석
텍스트의 빈도, 패턴, 의미를 체계적으로 분석합니다.
- 코드 분류 체계
- 빈도 분석
- 의미 분석
도구: NVivo, Atlas.ti
현상학적 분석
경험의 본질적 의미를 탐구합니다.
- 의미 추출
- 의미 단위화
- 본질적 구조
도구: NVivo, Manual coding
이론화 방법
데이터로부터 이론을 구축합니다.
- 오픈 코딩
- 축โค딩
- 선택 코딩
도구: NVivo, Atlas.ti
혼합 방법론
Mixed Methods
정량과 정성 방법을 결합한 종합적 연구 설계
01
병렬 수집 설계
정량과 정성을 동시에 수집하고 결과를 통합합니다.
QUAN + QUAL
02
순차 탐색 설계
정성 분석 결과를 바탕으로 정량 분석을 설계합니다.
QUAL → QUAN
03
순차 설명 설계
정량 결과를 정성으로 설명하고 해석합니다.
QUAN → QUAL
04
변환 설계
정성 데이터를 정량적으로 변환하여 분석합니다.
QUAL → quan
도구 비교
研究目的과 경험 수준에 맞는 도구를 선택하세요
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