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2014.09.04 21:49

비교연구방법론(2)

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(3) 사례 선택 Case selection

 

가. 사례 cases

 

 필자는 분석에 있어 어떠한 체계의 종류에 포함되어 있는 비교 방법에 있어서의 '사례'의 용어에 대해 유보reserve하고자 한다. 더욱이 필자는 조사 아래 변수variable의 가치 혹은 지수score로서 관찰과 관련짓고자 한다.

 

 위에서 언급된 바와 같이, 이러한 관계는 '많은 사례와 적은 변수'와 '적은 사례와 많은 변수' 사이에서의 선택으로 묘사된다. 그러나 이 선택은 너무 간단하고, 이것은 항상 양분되어 있는 것은 아니다. 첫번째 반론은 사용된 데이터의 종류가 RD에 좋은 정의에 의한 것이 아니라는 것이다. 두번째 반론은 데이터의 다른 종류가 사례의 수에 상관없이 하나의 RD에서 사용될 수 있다는 점이다. 셋째로, 많은 사례와 적은 변수를 선택하는 것은 '가장 유사한 체계디자인(Most Similar Systems Designs, MSSD)'을 내포하는 반면, 적은 사례와 많은 변수를 선택하는 것은 항상 '가장 다른 체계디자인(Most Different Systems Designs, MDSD)'라는 것이다.  요약하자면, 사례와 변수의 선택은 RQ와 연관된 신중한deliberate 선택에 의존하고 있다.

 

 

나. 사례 선택 case selection

 

 이러한 과정의 첫번째는 사례 선택이다. 사례들은 RD의 밑에 있는 이론적 주장을 위한 벽돌이다. 그림 3.2.는 서로 다른 가능한 연구 전략을 보여준다.

 

intervals / cases one casefew cases many cases
no intervals Case study  Cross-section
 few intervals  Closed universe 
 many intervals Time series  Pooled analysis

 

 집중적인 전략Intensive strategy들은 많은 변수와 적은 사례를 가지고 있다. 광범위한 전략extensive strategy은 적은 변수와 많은 사례를 가지고 있다. 게다가 연구자들은 시간이 있는지 없는지도 고려해주어야 한다.

 

-1) 단독 사례 연구the single case study

 

 이러한 연구방법은 기껏해야 비교와 그것의 외적 타당성이 적거나 없음을 내포한다. 그러나 이것은 실증이후(post hoc validation)나 일탈적인 사례(deviant case)를 연구하는데 사용될 수 있다. 그리고 또한 이것은 비판사례연구(critical case study)로서도 사용된다.예컨대 중대 사례연구(crucial case study)는 한 이론을 확증하거나 약화(infirming)시키는 수단으로서 사용되는 것이다.

 

-2) 시계열분석time series

 

 시계열분석은 그 자체로는 변화인것에 대한 분석을 위한 것 뿐만 아니라 주로 어떤 요인이 시간동안 연관이 있는가를 분석하기 위하여 사용된다. 다른 사용례로는 선행연구를 시계열 분석을 추가함으로써 복제하는데 쓰인다.

 

-3) 닫힌 우주closed universe

 

 적은 사례와 간격(interval)을 가지고 있을때, 외적 사건을 기반으로 하여 정기적인 간격을 규정함으로써 변화를 확인한다.

 

-4) 단면도 cross section

 

그들이 서로 다른 것 보다 더 많은 공통점을 가지고 있는 사례들의 경우인데, 이는 RQ에 의존한다. 이것은 분석적 결과의 타당성을 증진시킬 수 있는 담론의 세계가 변함없을 것임을 가정할 수 있다는 것을 의미한다.

 

-5) 집단 분석 pooled analysis

 

모든 사례를 가로지르는 변함없을 것이라 가정된 시간의 영향력의 위험이 있다. 이 선택은 보통 세련된 양적 접근에 사용되고, 이것은 더욱 심화된 수준의 통계적 방법의 기술을 요구한다.

 

 무엇보다도, 사례와 변수의 숫자 사이의 균형은 앞으로 밀어지는 것처럼 다양하지 않다.(the balance is not as diverse as is often put forward). 때때로 생각된 것보다 더 선택의 범위가 크다. 이는 첫째, 가능한 선택지를 조합하고(combining), 둘째, 순차적인 RD를 발전시키는 선택지를 사용하기 때문이다. 그러나 이는 그림 3.2.에서 묘사된 것과 같은 선택지가 완벽하게 자유(free)는 아니라는 것을 명심할 필요가 있다. 예컨대, 산업화가 과정process로 보인다면, 이것은 RQ에 대답하기 위하여 오랜 시간(over time)동안 조사되어야 한다. 이러한 RD에서 중요한 점은 실제 사례나 체계의 수가 아니고, 모든 기간동안 가능한 정보이다.

 

 그러나 나의 주요 목표는 사례 선택이 얼마나 많은 사례가 분석에서 사용될 수 있는가 혹은 사용되어져야 하는가가 중요한지 뿐만 아니라, 선택이 완벽한 자유와 일방적인unilaterally 결정 모두 아닌 것이라는 것이다. RD의 이러한 단계는 증거 데이터evidence data와 종속변수 사이의 관게에 대한 측정을 보여준다.

 


http://blog.daum.net/juste-cause/144

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