연구설계

아래의 조건을 모두 만족해야 한다. 특히 abstract와 결론은 1~7에 대한 답을 모두 담고 있어야 한다.

1. 우리는 ~를 더 잘 이해할 필요가 있다. (주제)
2. 우리는 ~에 대해 잘 알지 못한다. (주제)
3. 이러한 이유로 나는 이 연구를 제안한다. (목적)
4. 연구장소와 참여자는 다음의 이유로 적합하다.(참여자)
5. 내가 사용하려고 계획한 방법은 다음과 같다. (방법)
6. 이 질문들의 답을 이끌어내기 위한 분석방법은 다음과 같다. (자료분석)
7. 결과의 타당도는 다음의 방법들로 검증된다. (타당성)
8. 이 연구는 심각한 윤리적 문제를 제기하지 않는다. (연구윤리)
9. 예비 결과는 본 연구의 실용성과 가치를 지지한다. (가치) John W. Creswell, 30 essential skills

계량연구방법론 1. Regression / OLS

1. 무엇이 도시공간에 영향을 미치는가?
2. 도시를 이해하기 위한 변수들
3. 설명력(30%~), 다중공선성(VIF 10미만), 유의확률p<0.05, 표준화계수(b) 예시 : 성현곤, 고두환, 최창규, 2013. Evidence of Jacob’s street life in the great Seoul City: Identifying the association of physical environment with walking activity on streets, Cities

계량연구방법론 2. Correlation Analysis / 상관분석

1. 도시계획요소 A(예산투입, 인구, 보도폭 등) 와 도시에 나타난 결과(공간, 만족도, 인구증가, 부동산가격 등) B는 서로 상관이 있는지?
2. 논문에서 주요한 지점
   • A,B를 찾아내는 것 (도시에 대한 이해)
   • A와 B의 상관계수 (변수의 정확성)
3. 상관계수(R, +-0.7이상-높다, +-0.4~0.7 있다), 유의확률p<0.05, R제곱
   • 숫자일 경우(등간/비율척도) Pearson 상관계수(모수) (N) 예) 미세먼지 vs. 아파트가격
   • 순서가 있는 경우(서열척도) Spearman 서열상관계수 (S) 예) 미세먼지 vs. 소득등급
   • 순서가 있는 경우(서열척도) Kendall tau 서열상관계수 (K)
4. 회귀분석 : 인과관계, 등간성/정규성/선형성 검증필요, 예측가능 / 회귀분석전
   • 예시 : 신영재, 2014. 서울시의 인구, 산업별 종사자 및 최고지가의 분포와 상관관계에 대한 연구, 대한지리학회지

계량연구방법론3. Factor Analysis / 요인분석

1. 설문/데이터가 많을 때 정보를 줄여서 요약
   • 예: 설문문항이 100개이지만, 유사한 것끼리 하나의 변수로 묶음 100->5,
   • 상관없는 변수는 삭제
   • 회귀분석을 하기전에 전처리
   • 보통 100개 이상 설문 필요
2. 요인분석-군집분석-회귀분석이 한 세트로 진행 > 빅데이터 분석이 많아지면서 중요성이 증대
3. KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 바틀렛검정 0.6이상 바틀렛 구형검정 0.05 공통성 (Communality) 0.4 (추출된 요인으로 설명되는 비율이라는 의미, 0.4이 하면 삭제, 공통성이 낮은 변수를 삭제하면서 여러 번 분석) 주성분분석-직각회전-배리맥스회전 설명력 60%이상 ex) 설문을 기반으로 요인분석을 활용한 예시 박정환, 권영상, 2017. 도시 내 모텔촌의 가로경관 특성 분석 - 신촌 모텔촌을 중심으로, 한국도시설계학회지

계량연구방법론 4. Analytic Hierarchy Process /

AHP, 계층분석기법

1. 도시계획, 설계과정에서 의사결정을 위한 가중치 설정
2. 쌍대비교(pairwise comparison)을 통해 가치체계를 쉽게 추출
3. 일관성비율(CR, Consistency Ratio), 0.1이내(reasonable), 0.1~0.2(tolerable) ex) 변기동, 하미경.(2019) AHP분석을 통한 도시옥외공공공간의 범죄안전 평가지표 분석

질적연구방법론 1. Phenomenological Research / 현상학적 연구

1. 이론들을 기반으로 경험의 본질을 이해
2. 이론가들의 의미있는 진술, 의미단위, 조직적, 구조적 기술, 본질에 대한 기술
3. 일관된 논지, 논지를 뒷받침하는 근거, 자의적이지 않은 해석
   • 예시 : 김흥순, 2006. 뉴 어바니즘, 근대적 접근인가, 탈근대적 접근인가?, 도시행정학보
   • 주의사항 : 충분히 많은 이론을 고려하고, 표와 같은 형태로 설득력있게 정리해줘야 한다.

질적연구방법론 2. Case Study / 사례연구

1. 사례연구 접근이 연구에 적합한가?
2. 사례 자료와 데이터 확보, 의도적 표본 추출
   • 문서, 기록물, 면접, 직접 관찰, 참여관찰, 인공물(*도시공간) – Yin(2009)
3. 분석
   • 총체적 분석(holistic analysis), 삽입된 분석(embedded analysis) – Yin(2009)
4. 의미해석, Discussion
   • 사례를 통한 도출(도구적 사례), 우연한 상황을 통한 도출(본질적 사례) – Yin(2009)
5. 사례규정
   • 어떤 사례를 선정할 것인가? 사례가 가지는 대표성
   • 예시 : 권영상, 2011. 우리나라 신도시 계획에서 생활권 공간구조의 변화 - 창원시, 분당신도시, 세종시 사례분석을 중심으로-, 국토계획.
   • 주의사항 : 반드시 케이스를 선택한 이유를 설명해야 한다.

질적연구방법론 3. Narrative research

1. 유형
   • 전기연구 (biographical study)
   • 자문화기술지 (Autoethnography)
   • 생애사
   • 구술사
2. 개인 , 문서 , 기록에서 축적된 이야기를 수집하여 의미있는 사항들을 재구조화
   • 관찰
   • 문서
   • 사진 / 도면
   • 기타 질적인 자료 (녹취 , 편지 , 신문)
3. 마치 이야기를 풀어가는 것 처럼 논문을 구축 -자료확보가 관건

질적연구방법론 4. Grounded theory research / 근거이론

1. 시작
   • 1967, Barney Glaser, Anselm Strauss
2. 개요
   • 연구과정에서 수집된 자료에 근거하여 이론을 도출하는 귀납적 연구방법
   • 자료수집과 분석과정을 병합
   • 객관적 분석보다는 개인의 심리적 반응에 초점
3. 순서
   • 개방코딩 (Open coding) : 심층인터뷰 , 줄형태로 구축 , 내용을 읽으면서 하위범 주, 상위범주로 그룹화
   • 축코딩 (Axial coding) : 상위범주간의 관계를 밝히는 과정으로 도식화하여 범주 간의 관계구조를 해석
   • 선택코딩 (Selective coding) : 연구자가 관심을 가지는 현상에 대해 비어있는 부분을 채워가는 과정
4. 인터뷰를 구축화하는 방식의 연구 / 인터뷰 + 구성도