연구 설계의 유효성 유형 4가지(고려할 사항이 3가지 더 있음)

조사에서 도출한 결론(설문조사, 포커스 그룹, 실험 설계 또는 기타 연구 방법 분석)은 타당한 경우에만 유용합니다.

이 결과는 얼마나 "사실"입니까? 그것들은 당신이 실제로 공부하려고 하는 것을 얼마나 잘 표현합니까? 타당도는 연구가 측정하고자 하는 것을 측정하는지 여부를 결정하고 결과의 진실성에 근접하는 데 사용됩니다.

불행히도 연구자들은 때때로 타당한 것으로 간주되는 정의를 스스로 만듭니다.

• 양적 연구에서는 타당성과 신뢰성에 대한 테스트가 제공됩니다.
• 그러나 일부 질적 연구자들은 자신의 작업에서 일부 자격 확인 또는 조치의 필요성을 인정하더라도 타당성이 연구에 적용되지 않는다고 제안하기까지 했습니다.

이것은 잘못된 것입니다. 타당성은 질적 연구에서 결정하기가 더 어렵더라도 항상 중요합니다.

타당성을 무시하는 것은 당신 작업의 신뢰성에 의문을 제기하고 다른 사람들에게 그 결과에 대한 확신을 불러일으키는 것입니다. 연구에서 질적 측정을 사용하는 경우에도 결과의 신뢰성을 유지하기 위해서는 신뢰성과 타당도의 측정을 사용할 필요가 있습니다.

연구에서 타당도란 무엇인가?

타당성은 연구자들이 결과가 현실을 나타내는 정도에 대해 말하는 방식입니다. 정량적이든 정성적이든 연구 방법은 실제 현상을 연구하는 방법입니다. 유효성은 측정한 해당 현상의 양과 결과에 의해 포착되는 "잡음" 또는 관련 없는 정보의 양을 나타냅니다.

타당성과 신뢰성은 "좋은" 연구 보고서와 "나쁜" 연구 보고서의 차이를 만듭니다. 양질의 연구는 연구 결과의 신뢰성뿐만 아니라 유효성을 테스트하고 향상시키는 노력에 달려 있습니다.

가치가 있는 모든 연구는 측정 대상이 측정 대상인지 여부와 관련이 있으며 관찰이 이루어진 환경에 따라 관찰이 영향을 받는 방식을 고려합니다.

우리의 결론이 어떻게 만들어지는지에 대한 기초는 주어진 연구의 보다 광범위한 실질적인 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 이유로 우리는 합법적인 연구 방법론의 일부로 공식화 된 다양한 유효성 유형을 살펴볼 것입니다.

연구에서 유효성의 7가지 주요 유형은 다음과 같습니다.

1. 얼굴 유효성
2. 콘텐츠 유효성
3. 구성 유효성
4. 내부 유효성
5. 외부 유효성
6. 통계적 결론 타당도
7. 기준 관련 유효성

1. 얼굴 유효성

얼굴 유효성은 결과가 어떻게 생겼는지에 따라 결과가 얼마나 유효한가를 나타냅니다. 이것은 통계적 방법을 사용하여 정량화되지 않기 때문에 가장 과학적으로 타당하지 않은 방법입니다.

얼굴 유효성은 용어의 기술적 의미에서 유효성이 아닙니다. 우리가 주장하는 바를 측정하는 것처럼 보이는지 여부와 관련이 있습니다.

여기서 우리는 측정값이 표면적으로 얼마나 유효한지 살펴보고 이를 기반으로 주관적인 판단을 내립니다.

예를 들어,

• 응답자에게 유효한 것으로 보이는 설문조사를 제공하고 관리자에게 유효해 보이기 때문에 질문이 선택되었다고 상상해 보십시오.
• 관리자는 훈련을 받지 않은 관찰자들과 무작위로 구성된 그룹에게 질문이 타당하다고 판단되면 질문합니다.

연구에서는 얼굴 판단에만 의존하는 것만으로는 충분하지 않으며 수용 가능한 결론을 도출하기 위해서는 보다 정량화 가능한 타당성 방법이 필요합니다. 고려해야 할 측정 도구가 많이 있으므로 얼굴 타당도는 한 접근 방식을 다른 접근 방식과 구별해야 하는 경우에 유용합니다.

얼굴 타당도는 결코 그 자체의 장점으로 신뢰되어서는 안 됩니다.

2. 내용 유효성

내용 타당도는 연구에 사용된 측정이 기본 구성(측정하려는 것)의 모든 내용을 포함하는지 여부입니다.

이것도 주관적인 측정이지만, 얼굴 타당도와 달리 측정의 내용이 내용의 전체 영역을 포함하는지 여부를 묻습니다. 연구자가 내향성을 측정하려면 먼저 해당 특성과 관련된 콘텐츠 영역을 구성하는 항목을 결정해야 합니다.

내용 타당도는 측정하기 어려운 구성 요소를 측정하기 위해 여전히 사람들의 인식에 의존하기 때문에 주관적인 측정 형식으로 간주됩니다.

콘텐츠 유효성이 차별화되고 유용해지는 경우 해당 분야의 전문가 또는 대상 인구에 속하는 개인을 사용합니다. 이 연구는 엄격한 통계 테스트를 통해 보다 객관적으로 만들 수 있습니다.

예를 들어 조사에 사용된 항목이 콘텐츠 영역을 나타내는 방법, 항목이 얼마나 명확한지, 요인 분석에 의해 평가된 이론적 요인 구조를 유지하는 정도를 연구자에게 알려주는 콘텐츠 타당성 연구가 있을 수 있습니다.

3. 유효성 구축

구성은 연구 목적으로 발명된 이미지나 아이디어를 생성하기 위해 의미 있는 방식으로 연결된 행동 모음을 나타냅니다. 구성 타당도는 연구에서 구성을 측정하는 정도입니다(구성 외부에 있는 것과 비교).

우울증은 과도한 수면, 식욕 부진, 집중력 저하 등과 같은 행동으로 나타나는 성격 특성을 나타내는 구성 요소입니다.

구조의 존재는 관련 지표의 집합을 관찰함으로써 명백합니다. 하나의 기호는 여러 구성과 연관될 수 있습니다. 집중이 어려운 사람은 ADD가 있지만 우울증은 아닐 수 있습니다.

구성 타당성은 연구에서 조작화(개념을 관찰에 연결)에서 해당 조작화의 기반이 되는 구성으로 추론할 수 있는 정도입니다. 구성 유효성을 설정하려면 먼저 데이터가 이론적 구조를 지원한다는 증거를 제공해야 합니다.

당신은 또한 당신이 그 구성의 조작화를 통제한다는 것을 보여주어야 합니다. 다시 말해서 당신의 이론이 현실과 어느 정도 일치한다는 것을 보여주어야 합니다.

• 수렴 유효성 - 작업이 이론적으로 유사해야 하는 다른 작업과 유사한 정도입니다.
• 차별적 타당성 - 척도가 이론적인 이유나 이전 연구에 따라 달라야 하거나 달라야 하는 그룹 간에 적절하게 차별화되거나 구별되지 않는 경우.
• Nomological Network – 연구에서 관심 구성의 표현, 관찰 가능한 표현, 이들 간의 상호 관계. Cronbach와 Meehl에 따르면, 구성 타당성을 갖기 위해서는 측정값에 대한 명목학적 네트워크가 개발되어야 합니다.
• Multitrait-Multimethod Matrix – Campbell과 Fiske에 따라 구성 유효성을 검사할 때 6가지 주요 고려 사항. 여기에는 수렴타당도와 판별타당도 평가가 포함된다. 나머지는 특성 방법 단위, 다중 방법/특성, 완전히 다른 방법론 및 특성 특성입니다.

4. 내부 유효성

내부타당도는 독립변수가 관찰된 효과를 생성하기 위해 정확하게 기술될 수 있는 정도를 의미한다.

종속 변수의 효과가 독립 변수에 의해서만 발생하면 내부 타당도가 달성됩니다. 결과를 조작할 수 있는 정도입니다.

다시 말해, 내적 타당도는 연구 환경에서 연구가 "작동"한다고 말할 수 있는 방법입니다. 주어진 연구 내에서 변경한 변수가 연구 중인 변수에 영향을 줍니까?

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5. 외부 유효성

외적타당도는 연구결과가 표본을 넘어서 일반화될 수 있는 정도를 의미한다. 즉, 발견한 내용을 다른 사람과 환경에 적용할 수 있습니다.

결과를 일반화할 수 있는 정도라고 생각하십시오. 연구 결과가 나머지 세계에 얼마나 잘 적용됩니까?

실험실 환경(또는 기타 연구 환경)은 변수가 적은 통제된 환경입니다. 외부 타당도는 다른 모든 변수가 있는 경우에도 결과가 얼마나 잘 유지되는지를 나타냅니다.

6. 통계적 결론 타당도

통계적 결론 타당성은 원인과 결과 변수 사이에 관계 또는 공변량이 존재하는지 여부를 결정하는 것입니다.

이 유형의 유효성에는 다음이 필요합니다.

• 적절한 샘플링 절차 보장
• 적절한 통계 테스트
• 신뢰할 수 있는 측정 절차

이것은 결론이 신뢰할 수 있거나 믿을 수 있는 정도입니다.

7. 기준 관련 유효성

기준 관련 타당성(도구적 타당성이라고도 함)은 측정 방법의 품질을 측정하는 것입니다. 측정값의 정확성은 이미 유효한 것으로 알려진 측정값과 비교하여 나타냅니다.

다시 말해, 측정값이 이전 연구 때문에 유효한 것으로 알려진 다른 측정값과 높은 상관관계가 있는 경우입니다.

이것이 작동하려면 기준이 잘 측정되었다는 것을 알아야 합니다. 그리고 적절한 기준이 항상 존재하는 것은 아닙니다.

당신이하고있는 일은 기준에 따라 운영 성과를 확인하는 것입니다.

판단 기준으로 사용하는 기준은 다음과 같은 다양한 접근 방식을 설명합니다.

• 예측 타당성 – 이론적으로 예측할 수 있는 것을 예측하는 운용화의 능력. 측정값이 예상 결과를 예측하는 정도입니다.
• 동시 유효성 – 이론적으로 할 수 있어야 하는 그룹을 구별하는 운영화의 능력. 이것은 테스트가 이전에 검증된 측정값과 잘 상관되는 부분입니다.

설문조사 데이터의 유효성을 볼 때 데이터가 표현해야 한다고 생각하는 것을 나타내는지 여부를 묻습니다.

우리는 유효한 데이터를 제공하기 위해 응답자의 마음가짐과 태도에 의존합니다.

다시 말해서, 우리는 모든 질문에 정직하고 성실하게 답변하기 위해 그들에게 의존합니다. 우리는 또한 그들이 우리가 묻는 질문에 답할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 응답자가 이해할 수 없거나 이해할 수 없는 질문을 하면 데이터는 우리가 생각하는 것을 말해주지 않습니다.