연구 방법론 가이드. research-designer와 statistical-analyst 에이전트가 연구 설계와 분석 방법을 선택할 때 참조. '연구 방법론', '실험 설계', '통계 분석' 요청 시 사용. 단, 실제 데이터 수집이나 IRB 심사 대행은 범위 밖.
research-designer / statistical-analyst 에이전트의 방법론 설계 역량 강화.
| 설계 | 목적 | 변수 통제 | 인과 추론 |
|---|---|---|---|
| 실험 (RCT) | 인과관계 검증 | 높음 | 강함 |
| 준실험 | 인과관계 (통제 제한) | 중간 | 중간 |
| 상관 연구 | 관계 파악 | 낮음 | 약함 |
| 서베이 | 현황 파악 | 없음 | 없음 |
| 종단 연구 | 시간에 따른 변화 | 다양 | 중간 |
| 설계 | 목적 | 데이터 수집 |
|---|---|---|
| 사례 연구 |
| 심층적 맥락 이해 |
| 인터뷰, 관찰, 문서 |
| 근거이론 | 이론 생성 | 인터뷰, 현장 메모 |
| 현상학 | 경험의 본질 | 심층 인터뷰 |
| 민족지학 | 문화/집단 이해 | 참여 관찰 |
순차적: 양적 → 질적 (결과 설명)
질적 → 양적 (가설 생성)
동시적: 양적 + 질적 (삼각검증)
양적 연구 (평균 비교):
n = (Z_α/2 + Z_β)² × 2σ² / d²
Z_α/2 = 1.96 (유의수준 0.05)
Z_β = 0.84 (검정력 80%)
σ = 표준편차 (선행연구)
d = 효과 크기 (최소 의미 있는 차이)
서베이:
n = Z² × p(1-p) / e²
Z = 1.96, p = 0.5 (최대 분산), e = 오차 한계
예: 95% 신뢰, 5% 오차 → n = 384명
| 방법 | 설명 | 적합 |
|---|---|---|
| 단순 무작위 | 모집단에서 랜덤 | 소규모, 균일 모집단 |
| 층화 추출 | 하위 그룹별 비례 | 이질적 모집단 |
| 군집 추출 | 자연 그룹 단위 | 지역 기반 조사 |
| 편의 추출 | 접근 가능한 대상 | 탐색적 연구 (제한적) |
Q1: 변수 유형은?
├── 연속형 → Q2
└── 범주형 → Q3
Q2: 비교 집단 수?
├── 1~2개 → t-test (독립/대응)
├── 3개+ → ANOVA
└── 관계 분석 → 회귀/상관
Q3: 변수 수?
├── 2개 → 카이제곱
└── 3개+ → 로지스틱 회귀
| 방법 | 목적 | 조건 | 보고 항목 |
|---|---|---|---|
| t-test | 두 집단 평균 비교 | 정규성, 등분산 | t, df, p, Cohen's d |
| ANOVA | 3+ 집단 평균 비교 | 정규성, 등분산 | F, df, p, η² |
| 카이제곱 | 범주형 변수 관계 | 기대빈도 ≥5 | χ², df, p, Cramer's V |
| 상관분석 | 두 변수 관계 | 선형성 | r, p |
| 회귀분석 | 예측/설명 | 선형성, 독립성 | β, R², p, VIF |
| 지표 | 작은 | 중간 | 큰 |
|---|---|---|---|
| Cohen's d | 0.2 | 0.5 | 0.8 |
| r (상관) | 0.1 | 0.3 | 0.5 |
| η² (ANOVA) | 0.01 | 0.06 | 0.14 |
| R² (회귀) | 0.02 | 0.13 | 0.26 |
| 항목 | 확인 |
|---|---|
| 동의서 | 연구 목적, 절차, 위험, 자발성 |
| 개인정보 | 비식별화, 보관 기간, 파기 |
| 취약 대상 | 미성년자, 환자 특별 보호 |
| 이해충돌 | 연구비 출처, 이해관계 공시 |
| 항목 | 기준 |
|---|---|
| 연구 질문 | PICO 또는 SPIDER 구조 |
| 설계 적합성 | 연구 질문에 맞는 설계 |
| 표본 | 산출 근거 + 추출 방법 |
| 분석 방법 | 데이터 특성에 적합 |
| 효과 크기 | 통계적 유의성 + 실질적 의미 |
| 윤리 | IRB 승인 또는 면제 사유 |