사례조사

Case study

사례 연구는 실제 상황에서 특정 사례(또는 사례)를 심층적이고 상세하게 조사하는 것입니다.[1][2]예를 들어, 의학에서의 사례 연구들은 한 개인의 환자나 질병에 초점을 맞출 수도 있고, 사업에서의 사례 연구들은 특정한 회사의 전략이나 더 넓은 시장을 다룰 수도 있습니다. 비슷하게, 정치에서의 사례 연구들은 특정한 정치 캠페인의 운영과 같이 시간이 지남에 따라 일어나는 좁은 사건에서부터 세계 전쟁과 같은 거대한 사업에 이르기까지 다양할 수 있습니다.여러 이해관계자에게 영향을 미치는 실제 문제에 대한 정책 분석을 수행하는 경우가 더 많습니다.

일반적으로 사례 연구는 거의 모든 개인, 집단, 조직, 사건, 신념 체계 또는 행동을 강조할 수 있습니다.사례 연구는 반드시 하나의 관측치(N=1)일 필요는 없지만 많은 관측치(여러 기간에 걸쳐 하나 또는 여러 개의 개체와 개체, 모두 동일한 사례 연구 내)를 포함할 수 있습니다.단일 사례에 대한 연구는 사례 내 연구(in-case research)인 반면, 다양한 사례를 포함하는 연구 프로젝트는 종종 사례 간 연구(cross-case research)라고 불립니다.[5][7]

사례 연구는 사회과학과 자연과학 모두에서 광범위하게 실행되어 왔습니다.[8][9]: 5–6 [10][11]

정의.

사례 연구에는 여러 가지 정의가 있는데, 이는 관찰 횟수(작은 N), 방법(질적), 연구의 두께(현상과 그 맥락에 대한 포괄적인 검토), 연구에 관련된 자연주의("실생활 맥락")를 강조할 수 있습니다.[12]사례 연구가 반드시 하나의 관측치(N=1)를 수반할 필요는 없지만, 단일 사례 내에 또는 수많은 사례에 걸쳐 많은 관측치를 포함할 수 있다는 것은 학자들 사이에 일반적인 의견입니다.예를 들어, 프랑스 혁명에 대한 사례 연구는 최소한 두 가지 관측, 즉 혁명 전후의 프랑스에 대한 관찰일 것입니다.[13]John Gering은 N=1 연구 설계가 실제로는 매우 드물기 때문에 myth에 불과하다고 말합니다.

사례 간 연구라는 용어는 여러 사례의 연구에 자주 사용되는 반면, 사례 내 연구는 단일 사례 연구에 자주 사용됩니다.[5][7]

존 게링(John Gering)은 사례 연구 접근법을 "유사한 단위의 더 큰 클래스(사례 모집단)를 이해하기 위한 목적으로 단일 단위 또는 적은 수의 단위(사례)에 대한 집중적인 연구"라고 정의합니다.[14]Gering에 따르면, 사례 연구는 관용적인 분석 스타일에 도움이 되는 반면, 양적 연구는 무감동적인 분석 스타일에 도움이 됩니다.[15]그는 "질적 작업의 정의적 특징은 비교할 수 없는 관찰, 즉 인과적 또는 설명적 질문의 다양한 측면과 관련된 관찰을 사용하는 것"인 반면 양적 관찰은 비교할 수 있다고 덧붙였습니다.[15]

존 게링(John Gering)에 따르면 사례 연구를 다른 모든 방법과 구별하는 핵심 특징은 "단일 사례에서 추출한 증거에 의존하는 동시에 보다 광범위한 사례 집합의 특징을 조명하려는 시도"입니다.[13]학자들은 사례 연구를 통해 현상의 "계층"을 조명합니다.

연구설계

다른 사회과학적 방법과 마찬가지로 단일 연구 설계가 사례 연구를 지배하지 않습니다.사례 연구에서는 최소 네 가지 유형의 설계를 사용할 수 있습니다.첫째, 캐슬린 M과 밀접하게 연결된 "이론이 먼저 없는" 유형의 사례 연구 설계가 있을 수 있습니다. 아이젠하르트의 방법론적 연구.[16][17]두 번째 유형의 연구 설계는 Robert K에 이어 단일 사례 연구와 다중 사례 연구의 차이점을 강조합니다. 인의 지침과 광범위한 예.[16][9]세 번째 디자인은 로버트 E의 작품으로 대표되는 "현실의 사회적 구성"을 다루고 있습니다. 말뚝.[16][18]마지막으로, 사례 연구의 설계 근거는 "이상 징후"를 식별하는 것일 수 있습니다.이 디자인의 대표적인 학자는 마이클 부라보이입니다.[16][19]이 네 가지 설계는 각각 다른 응용 프로그램으로 이어질 수 있으며, 때로는 독특한 존재론적 및 인식론적 가정을 이해하는 것이 중요합니다.그러나 설계에는 상당한 방법론적 차이가 있을 수 있지만, 설계는 서로 분명히 인정된 조합으로도 사용될 수 있습니다.

사례 연구는 단일 사례 또는 현상에 대한 제한된 설명을 제공하기 위한 것일 수 있지만, 종종 더 넓은 모집단의 특성에 대한 이론적 통찰력을 높이기 위한 것입니다.[20]

사례선정 및 구조

사례 연구에서 사례 선정은 일반적으로 대표적인 표본이고 이론적 관심 차원에 변동이 있는 사례를 찾는 것을 목적으로 합니다.[20]평균적이거나 전형적인 경우와 같이 대표적인 것만 사용해도 정보가 가장 풍부하지 않은 경우가 많습니다.역사와 인과의 선을 명확히 할 때는 흥미롭고 특이한, 또는 특히 명백한 일련의 상황을 제공하는 주제를 선택하는 것이 더 유용합니다.대표성에 기반을 둔 사례 선정은 이런 식의 통찰력을 거의 만들어낼 수 없을 것입니다.

대규모-N 연구에서 사례의 무작위 선택은 유효한 사례 선택 전략이지만, 소규모-N 연구에서 심각한 편향을 초래할 위험이 있다는 학자들의 의견은 일치합니다.[21][22][20][23][24]사례를 임의로 선택하면 대표성이 없는 사례뿐만 아니라 정보가 없는 사례가 발생할 수 있습니다.[24]일반적으로 예상되는 정보를 많이 얻을 수 있는 사례를 선택해야 합니다.[25][20][26]예를 들어 이상 사례(극단적이거나 일탈적이거나 비정형적인 사례)는 잠재적으로 대표적인 사례보다 더 많은 정보를 드러낼 수 있습니다.[26][27][28]사건의 본질적인 이해관계나 그를 둘러싼 사정을 고려하여 사건을 선택할 수도 있습니다.또는 연구자들의 깊은 현지 지식 때문에 선택될 수도 있습니다; 연구자들이 이러한 현지 지식을 가지고 있는 곳에서 그들은 리차드 페노의 표현처럼 "젖고 찌를" 수 있는 위치에 있고,[29] 따라서 이 풍부한 환경과 상황에 대한 지식을 바탕으로 합리적인 설명을 제공할 수 있습니다.

사례 선정과 연구의 주제 및 대상에 대한 결정을 넘어 사례 연구의 목적, 접근 및 과정에 대한 결정이 필요합니다.따라서 Gary Thomas는 목적이 먼저 확인되고(평가적 또는 탐색적), 접근법이 설명되고(이론-테스트, 이론-구축 또는 예시적), 프로세스가 결정되며, 연구가 단일인지 아니면 다중인지, 그리고 w에 대한 선택 중에서 주요한 선택이 결정되는 사례 연구에 대한 유형론을 제안합니다.연구가 후향적인지, 스냅샷인지, 통시적인지, 중첩적인지, 병렬적인지, 순차적인지 등입니다.[30]

John Gering과 Jason Seawright는 2015년 기사에서 다음과 같은 7가지 사례 선택 전략을 제시했습니다.[20]

  1. 대표적인 사례는 안정적인 교차 사례 관계를 보여주는 사례입니다.이 사례들은 사례의 모집단이 더 많다는 것을 보여주며, 연구의 목적은 다른 사례들과 비교하기보다는 사례 내를 살펴보는 것입니다.
  2. 다양한 경우는 관련 X 및 Y 변수에 변동이 있는 경우입니다.관련 변수의 변동 범위로 인해 이러한 사례는 전체 사례 모집단을 대표합니다.
  3. 극단적인 경우는 다른 경우에 비해 X 또는 Y 변수에 극단적인 값을 가지는 경우입니다.
  4. 일탈사건은 기존의 학설과 상식을 거스르는 사건입니다.이들은 X나 Y에 대한 극단적인 값을 가질 뿐만 아니라(극단적인 경우처럼) 인과관계에 대한 기존의 지식을 무시합니다.
  5. 영향력 있는 사례는 모델이나 이론의 중심이 되는 사례입니다(예: 파시즘과 극우 이론의 나치 독일).
  6. 대부분의 유사한 경우는 연구자가 관심을 가지는 경우를 제외하고 모든 독립 변수에서 유사한 경우입니다.
  7. 대부분의 경우는 연구자가 관심을 가지는 경우를 제외하고 모든 독립변수에 대해 다른 경우입니다.

이론적 발견을 위해 Jason Seawright는 X 변수에 극단적인 값을 가지는 일탈적인 경우 또는 극단적인 경우를 사용할 것을 권장합니다.[26]

Arend Lijphart와 Harry Eckstein은 5가지 유형의 사례 연구 설계를 확인했으며(연구 목표에 따라), Alexander George와 Andrew Bennett은 6번째 범주를 추가했습니다.[31]

  1. 이론적(또는 구성적 관용법) 사례 연구는 사례를 매우 잘 설명하는 것을 목표로 하지만 이론에 기여하지는 않습니다.
  2. 해석적(또는 훈련된 구성적) 사례 연구는 특정 사례를 설명하기 위해 확립된 이론을 사용하는 것을 목표로 합니다.
  3. 가설 생성(또는 휴리스틱) 사례 연구는 새로운 변수, 가설, 인과 메커니즘 및 인과 경로를 귀납적으로 식별하는 것을 목표로 합니다.
  4. 이론 시험 사례 연구는 기존 이론의 타당성과 범위 조건을 평가하는 것을 목표로 합니다.
  5. 신뢰성 조사, 새로운 가설과 이론의 신뢰성을 평가하는 것을 목표로 합니다.
  6. 유형 또는 하위 유형에 대한 구성 요소 연구는 사례 간의 공통 패턴을 식별하는 것을 목표로 합니다.

Aaron Lapo는 "가능성이 가장 낮은" 그리고 "가능성이 가장 높은" 사례 선택 전략을 "상계 조건" 사례 선택 전략으로 재구성했습니다.상계 조건 사례 선택 전략에는 다음과 같은 세 가지 요소가 있습니다.[32]

  1. 선택된 사례는 시험 대상 1차 이론과 경쟁 대립 가설의 범위 조건에 포함됩니다.
  2. 시험 대상 이론의 경우 분석가는 명확하게 명시된 예상 결과를 도출해야 합니다.
  3. 분석가는 검정의 난이도를 결정할 때 선택한 경우의 상계 조건의 강도를 확인해야 합니다.

사례 선택과 관련하여, Gary King, Robert Keohane, Sidney Verba는 "종속변수 선택"에 대해 경고합니다.그들은 예를 들어, 연구자들이 전쟁이 일어난 경우만을 보고 전쟁 발생에 대한 타당한 인과적 추론을 할 수 없다고 주장합니다(연구자는 전쟁이 일어나지 않은 경우도 살펴봐야 합니다).[22]그러나 질적 방법을 연구하는 학자들은 이 주장을 반박해 왔습니다.그들은 종속변수를 선택하는 것이 연구의 목적에 따라 유용할 수 있다고 주장합니다.[25][33][34]Barbara Geddes는 종속변수를 선택하는 것에 대한 우려를 공유하지만(그녀는 그것을 이론 시험 목적으로 사용할 수 없다고 주장한다), 종속변수를 선택하는 것이 이론 창조와 이론 수정에 유용할 수 있다고 주장합니다.[35]

그러나 킹, 커하네, 베르바는 설명변수를 선택하는 데 방법론적으로 문제가 없다고 주장합니다.다중 공선성(서로 완벽하게 상관 관계가 있는 두 개 이상의 설명 변수 선택)에 대해 경고합니다.[22]

사용하다

사례 연구는 일반적으로 가설을 세우고 이론을 생성하는 효과적인 방법으로 여겨져 왔습니다.[21][22][36][25][37][15]사례 연구는 특이치 또는 편차 사례를 이해하는 데 유용합니다.[38]이론을 생성한 사례 연구의 고전적인 예로는 다윈의 진화론과 더글라스 노스의 경제 발전론이 있습니다.[37]

사례 연구는 이론 구성의 중요한 측면인 개념을 공식화하는 데도 유용합니다.[39]질적연구에 사용된 개념들은 양적연구에 사용된 개념들보다 개념타당도가 높은 경향이 있을 것입니다(개념연신:비의도적으로 상이한 사례를 비교함).[25]사례 연구는 기술적 풍부함을 더하며,[40][34] 양적 연구보다 내적 타당성이 더 클 수 있습니다.[41]사례 연구는 개별 사례의 결과를 설명하는 데 적합하며, 이는 정량적 방법이 덜 준비되어 있는 부분입니다.[33]

사례 연구는 경험적 규칙성을 설명하는 주장의 타당성을 평가하는 데 유용한 것으로 특징지어졌습니다.[42]사례 연구는 특이치 또는 편차 사례를 이해하는 데도 유용합니다.[38]

사례 연구는 세부적인 지식과 설명을 통해 대규모-N 연구에서 더 어려울 수 있는 방식으로 인과 메커니즘을 완전히 구체화할 수 있습니다.[43][40][44][21][45][38]"원인 메커니즘"을 식별하는 측면에서, 일부 학자들은 "약한"과 "강한 사슬"을 구분합니다.강한 사슬은 인과 사슬의 요소를 적극적으로 연결하여 결과를 도출하는 반면 약한 사슬은 개입 변수에 불과합니다.[46]

기존의 이론적 기대에 어긋나는 사례에 대한 사례 연구는 사례가 이론적 예측에 위배되는 이유를 기술하고 이론의 범위 조건을 구체화함으로써 지식에 기여할 수 있습니다.[21]사례 연구는 동일성, 복잡한 상호 작용 효과 및 경로 의존성이 존재할 수 있는 인과적 복잡성 상황에서 유용합니다.[25][47]또한 이들은 정량적 방법보다 합리주의적 학문에서 전략적 상호작용의 경험적 검증에 더 적합할 수 있습니다.[48]사례 연구는 필요 조건과 부족 조건, 그리고 필요 조건과 충분 조건의 복잡한 조합을 확인할 수 있습니다.[25][33][49]그들은 사례 연구가 결과를 가져오기에 변수가 충분한지 또는 필요한지 여부와 같은 이론의 범위 조건을 확인하는 데에도 유용할 수 있다고 주장합니다.[25][33]

치료법이 임의적인지 여부를 결정하기 위해서는 질적 연구가 필요할 수 있습니다.결과적으로, 좋은 양적 관찰 연구는 종종 질적인 요소를 수반합니다.[15]

한계

Gary King, Robert Keohane, 그리고 Sidney Verba가 쓴 영향력 있는 1994년 책인 Design Social Inquiry ("KKV"라고도 불림)는 주로 회귀 중심 분석에서 질적 연구에 교훈을 적용하고, 인과 추론의 동일한 논리가 두 유형의 연구에서 모두 사용될 수 있다고 주장합니다.[22][50][39]저자들의 권고사항은 관측치의 수를 늘려야 한다는 것(바바라 게데스도 파라다임과 모래성에서 하는 권고사항)인데,[35] 관측치의 수가 적으면 다중 인과효과를 추정하기 어려워질 뿐만 아니라 측정오차가 존재할 위험이 커지기 때문이고,단일 사례의 사건이 무작위 오류 또는 관측 불가능한 요인에 의해 발생했다는 것입니다.[22]KKV는 과정 추적 및 질적 연구를 "강력한 인과관계 추론을 산출할 수 없다"고 보는데, 이는 질적 연구자들이 많은 개입변수 중 어떤 변수가 독립변수와 종속변수를 진정으로 연결시키는지 결정하는 데 어려움을 겪을 것이기 때문입니다.주된 문제는 질적 연구가 독립 변수의 효과를 적절하게 추정하기에 충분한 관측치 수가 부족하다는 것입니다.그들은 다양한 방법을 통해 관측치의 수를 늘릴 수 있지만, 그것은 동시에 또 다른 문제로 이어질 것이라고 쓰고 있습니다: 변수의 수가 증가하여 자유도가 감소할 것이라는 것입니다.[39]크리스토퍼 H.아헨(Achen)과 던컨 스니달(Duncan Snidal)도 마찬가지로 사례 연구가 이론 구성 및 이론 테스트에 유용하지 않다고 주장합니다.[51]

KKV가 파악하는 소위 "자유도" 문제는 결함이 있는 것으로 널리 간주됩니다. 양적 학자들은 변수의 수를 줄이고 따라서 자유도를 높이기 위해 변수를 집계하려고 노력하는 반면, 질적 학자들은 의도적으로 변수가 다양한 속성과 복잡성을 가지길 원합니다.[52][25]예를 들어 James Mahoney는 "추적 과정의 베이지안 특성은 질적 연구를 작은 N 문제와 특정 표준 인과 식별 문제로 보는 것이 부적절한 이유를 설명합니다."라고 말합니다.[53]베이지안 확률을 사용하면 작은 데이터 조각에서 강력한 인과관계 추론을 수행할 수 있습니다.[54][55]

KKV는 또한 질적 연구에서 귀납적 추론을 문제로 지적하며 학자들은 수집된 데이터에 적합하도록 임시 이론적 조정을 허용하기 때문에 데이터가 수집된 동안 또는 수집된 후에 가설을 수정해서는 안 된다고 주장합니다.[56]그러나 학자들은 귀납적 추론이 (질적 연구와 양적 연구 모두에서) 정당한 실천이라고 지적하며 이 주장을 철회했습니다.[57]

사례 연구의 일반적으로 설명되는 한계는 일반화 가능성을 제공하지 않는다는 것입니다.[22]사례 수가 적기 때문에 선택한 사례가 더 많은 모집단을 대표하는지 확인하기가 더 어려울 수 있습니다.[41]Bent Flyvjerg와 같은 일부 학자들은 이 개념을 철회했습니다.[36]

소규모-N 연구는 무작위 추출에 의존해서는 안 되기 때문에 학자들은 적절한 사례를 선택할 때 선택 편향을 피할 때 주의해야 합니다.[21]질적 장학에 대한 일반적인 비판은 학자들의 선입견과 일치하기 때문에 사례를 선정하게 되어 편향된 연구를 하게 된다는 것입니다.[21][36]Alexander George와 Andrew Bennett은 사례 연구에서 일반적인 문제는 동일한 데이터에 대한 상반된 해석을 조정하는 것입니다.[25]사례연구의 또 다른 한계는 인과적 효과의 크기를 추정하기 어려울 수 있다는 점입니다.[58]

사례연구 교육

교사는 수업에서 활용할 사례연구를 '교수' 사례연구의 형태로 준비할 수 있습니다(사례집 방법 및 사례집 방법 참조).예를 들어, 1870년 초 하버드 로스쿨에서 크리스토퍼 랭델(Christopher Langdell)은 계약법을 가르치는 전통적인 강의와 노트 방식에서 벗어나 법원 앞에서 서약된 사건을 수업 토론의 기초로 사용하기 시작했습니다.[59]1920년까지, 이 관행은 미국의 로스쿨에서 사용되는 지배적인 교육학적 접근법이 되었습니다.[60]

공대 학생들이 사례 연구 대회에 참가합니다.

법 밖에서, 사례 연구를 가르치는 것은 비즈니스 교육에서 과학 교육에 이르기까지 많은 다양한 분야와 직업에서 인기를 얻고 있습니다.하버드 경영대학원은 사례 연구를 가르치는 가장 중요한 개발자이자 사용자 중 하나였습니다.[61][62]교사들은 특정한 학습 목표를 염두에 두고 사례 연구를 개발합니다.재무제표, 타임라인, 짧은 약력, 멀티미디어 부록(인터뷰 영상 녹화 등) 등의 추가 관련 문서가 사례 연구와 함께 제공되는 경우가 많습니다.마찬가지로, 다양한 생물학과 물리학을 다루면서 과학 교육에서도 사례 연구를 가르치는 것이 점점 인기를 얻고 있습니다.국립 사례 연구 센터(National Center for Case Studies in Teaching Science)는 중등학교 과정뿐만 아니라 교실, 대학에서도 활용할 수 있는 사례 연구의 성장체를 만들었습니다.[63][64]

참고 항목

참고문헌

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