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--- research_design [2019/05/13 08:20] – [Operationalization] hkimscil
+++ research_design [2019/05/13 08:42] (current) – hkimscil
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 ====== Conceptualization ======
+{{:research.design.012.png}}
 광범위한 연구문제를 좀더 구체화하기 위한 작업으로 conceptualization이 있다. **Concept(개념)를 만드는 과정**으로 생각할 수 있는데, 이는 곧 컴퓨터를 이용한 커뮤니케이션이 무엇을 의미하는 지에 대해서 고찰하고, 이를 구체화하는 것이다. 컴퓨터를 이용한 커뮤니케이션으로 이메일을 이용한 것에 한정지어 생각을 해 볼 수 있을 것이고, 특히 이매일이 부모와의 커뮤니케이션에 어떻게 사용되는 지에 대해서 궁금할 수 있을 것이다.
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 ===== Type of Variables =====
   * [[:Level of Measurement]]
 ===== Unit of analysis =====
-[[Unit of Analysis]] 참조
+  * [[:Unit of Analysis]] 참조
+  * [[:ecological fallacy]]
+  * [[:exception fallacy]]
+  *
 ===== Validity and Reliability =====
-[[Validity]]
+  * [[Validity]]
-[[Reliability]]
+  * [[Reliability]]
 ====== Reviewing previous studies ======
 위의 두 과정 (C, O)을 연구자 혼자 고찰하고 생각해 냄으로써 가능할 수도 있지만, 이것은 효과적인 방법이 아니다. 우선, 자신이 구체화하고 있는 연구문제가 기존의 연구에 포함이 되어 있는지에 대한 확인이 필요한다. 우선 이매일을 이용한 부모/자식간의 대화에 대한 기존의 연구가 있었는지에 대해서 살펴 볼 수 있다. 만약에 그런 연구가 있었다면, 그 연구에서는 이매일사용이 무엇을 의미하는 것으로 정의(conceptualization)되었는지, 그리고 이 정의된 개념을 관찰(observation)하기 위해서 무엇을 살펴보았는지(operationalization)에 대해서 참고할 수 있다. 이렇게 기존연구와 동일한 개념(concepts)과 조작(operation)을 사용한다면, 기존연구와 자신의 연구의 결과를 비교 검토할 수 있는 기반을 마련하는 것이므로 자신의 연구의 가치를 높이는 결과를 갖는다.
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 . Longitudinal
 . Cross-sectional
-  * [[../ResearchDesign#s-1.2 Time 섹션 참조]]
 == Types of Data ==
-{{|
+ * see [[:Level of measurement]]
- * [Level of variables]  Level of variable Eng
- * [Level of variables Kr] Level of Variables Kor
-|}}
 ====== Analyzing data ======
 서베이, content analysis, experiment, quasi-experiment 등을 통해서 얻은 데이터를 이용해서 연구자는 분석을 하게 된다. 분석은 가설들(hypotheses)을 테스트 함으로써, 자신이 예측한 변수간의 관계가 맞았음을 입증하는 것이고, 이를 통해서 연구자는 자신의 이론적인 기반이 맞다는 것을 확인하는 것이다.