16 실험 연구의 장점과 단점
연구에는 우리의 현실을 설명하는 가장 좋은 방법을 찾는 여러 가지 방법이 있습니다.. 실험적 연구는 변수에 대한 높은 통제력과 인과관계를 확립하는 능력 덕분에 가장 널리 사용되는 방법입니다.
이 방법은 심리학, 사회학, 화학 및 약학과 같은 과학에서 필수적으로 사용되는 많은 분야가 있습니다.
이 기사에서는 이 방법의 장단점을 살펴보겠습니다., 다양한 분야에 적용되는 몇 가지 예를 설명합니다.
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실험 연구의 장점
아래에서 우리는 실험 연구의 장점을 요약했습니다.
1. 변수 제어
이 방법을 사용하면 연구할 변수를 분리하고 연구 목적에 따라 수정할 수 있습니다.. 변수를 결합하여 서로 어떻게 상호 작용하는지 연구할 수도 있습니다.
그 결과, 실험적 연구는 변수를 최대한 제어할 수 있게 해줍니다.
2. 원인-결과 관계 식별
개별적으로 변수를 연구함으로써 직접적인 관계를 설정하기 쉽습니다. 연구원이 통합한 작업과 얻은 결과 사이.
3. 연구 제한 없음
어떠한 주제도 실험적 방법으로 접근 가능, 실험 설계에 도입하고 분석할 변수를 추출하는 방법만 알면 됩니다.
4. 결과는 두 배가 될 수 있습니다
실험이 수행되는 변수와 맥락을 통제함으로써, 원하는 만큼 복제하고 반복할 수 있습니다..
또한 다른 연구 그룹은 원래 실험자의 지시에 따라 동일한 실험을 수행하고 결과를 복제할 수 있습니다.
5. 다른 연구 방법과 결합 가능
얻은 결과를 신뢰할 수 있도록, 실험 연구와 다른 방법을 결합하는 것이 좋습니다.
이렇게 하면 연구 결과를 비교하고 눈에 띄는 불일치가 있는지 확인할 수 있습니다.
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단점
이전 요점에서 본 모든 이점에도 불구하고 실험적 연구에도 몇 가지 결점과 약점이 있을 수 있습니다..
1. 비운영 측면
사랑, 행복 및 기타 추상적인 아이디어는 연구하기 어렵습니다.. 즉, 길이, 높이, 온도 등과 같은 변수와 달리 예를 들어 감정은 정확하게 측정할 수 없습니다.
2. 인위적인 상황
실험실에서는 조사 대상에 따라 상황이 만들어집니다. 이러한 상황은 고도로 통제되며 실제 상황을 거의 나타낼 수 없습니다..
이러한 인위성으로 인해 자연에서는 항상 함께 발생하는 변수가 제외되는 경우가 있을 수 있습니다.
3. 인적 오류
인간은 불완전하며 실험이 엄격하지만 변수를 측정할 때 실험자 자신이 틀린 경우가 있을 수 있습니다..
인적 오류가 반드시 심각한 사건일 필요는 없지만 가장 심각한 경우에는 모든 결과를 무효화해야 하고 연구를 반복해야 할 수 있습니다.
4. 환경은 참여자에게 영향을 미칩니다.
연구실 또는 연구가 수행되는 다른 장소에서 주의를 산만하게 하는 요소 또는 참가자의 기분을 바꿀 수 있는 경우 응답에 영향을 미칩니다.
5. 변수 조작이 객관적이지 않을 수 있음
연구자의 편견으로 인해 또는 의도적으로 결과는 가설을 확인하는 방식으로 조작되고 해석됩니다. 연구에서 확인합니다.
6. 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
과학적 조사에는 많은 단계가 필요합니다. 먼저 학습 대상을 선택해야 하고 그 다음에는 학습 대상이 무엇인지 알아야 합니다. 변수, 나중에 실험 설계가 정교해야 하며 여전히 몇 가지가 있습니다. 더 많은 단계.
이 모든 단계를 거쳐야 한다는 것은 많은 시간이 걸린다는 것을 의미합니다. 또한 실험이 시작된 후 수정해야 할 오류가 감지되고 데이터 수집이 일시 중지되는 경우도 있습니다.
샘플 참가자 확보는 긴 과정이며 최종적으로 실험을 수행한다는 보장은 없습니다.
7. 윤리적 문제
역사를 따라 윤리적 위반에 가까웠기 때문에 논란이 된 실험 사례가 있었습니다..
예를 들어, 나치 의사들은 강제 수용소 수감자들을 고문하고 죽이는 데 거리낌 없이 비인도적이고 잔인한 방법으로 실험했습니다.
고려해야 할 또 다른 윤리적 측면은 동물 실험입니다. 많은 환경 운동가와 동물 권리 옹호자들은 동물의 사용에 전적으로 반대합니다. 과학적 목적(연구의 경우와 같이 인간의 생명을 구하는 것을 의미할 수도 있음) 제약.
8. 연구는 실제 설명을 제공하지 않습니다
여러 번, 실험적 연구는 매우 특정한 측면과 관련된 질문에 답하는 것을 목표로 합니다.. 실제 상황이 연구되고 있지 않기 때문에 특정 현상이 자연에서 발생하는 이유에 대한 정확한 설명도 얻을 수 없습니다.
예측을 용이하게 하기 때문에 개별적으로 특정 변수에 영향을 미치는 것이 무엇인지 아는 것이 좋지만 본질적으로 동일한 변수가 나머지와 별도로 발생하지 않습니다.
9. 외부 변수를 항상 제어할 수는 없습니다.
실험 연구의 주요 이점 중 하나는 외부 변수를 더 잘 제어할 수 있다는 것이지만 이것이 무시할 수 없다는 의미는 아닙니다.
10. 샘플은 대표성이 없을 수 있습니다.
드문 현상이지만, 진실은 참가자들이 상당히 다른 특성을 나타낼 수 있다는 것입니다. 그들이 추출된 인구에 비해.
예를 들어, 젊은 여성들이 날씬함에 집착하는 정도를 연구하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 우리는 샘플을 18세에서 25세 사이로 결정하고 우리 도시에서 모집했습니다.
예측 가능한 것은 다양한 고민을 가진 여성을 찾는 것입니다. 일부는 자신의 체중에 대해 많은 걱정을 하고 다른 일부는 체중이 삶의 핵심 측면이 아니라고 생각할 것입니다.
우리의 연구에서 우리는 건강 측면에서 체중에 대한 우려를 분명히 일으키는 요인인 비만 여성으로 구성된 샘플을 가지고 있습니다.
11. 그룹은 비교할 수 없습니다.
연구가 두 개 이상의 그룹을 비교하는 경우 서로 다른 이유로 비교할 수 없는 경우가 있을 수 있습니다..
다음을 예로 들어 보겠습니다. 스포츠 성과가 성별 변수에 의해 어떻게 영향을 받는지 연구한다고 가정해 보겠습니다. 우리는 남성 30명과 여성 30명을 모집하여 모두 동일한 신체 검사를 받았습니다.
이 모든 사람들은 연구에 참여하기 전에 이미 스포츠를 연습하고 있었으며, 대부분의 여성이 현대 무용을 하고 대부분의 남성이 연습하는 우연의 일치 축구.
신체검사 결과를 분석해보면 남성은 저항력과 힘이 더 큰 반면 여성은 조정력과 유연성이 더 높은 것을 알 수 있습니다.
이를 바탕으로 스포츠 수행의 질적 차이에 영향을 미친 것이 스포츠 유형인지 성별 변수인지 알 수 없습니다.
참고문헌:
- 노이만, W. L., 노이만, W. 엘. (2006). 사회 조사 방법: 질적 및 양적 접근.
- 펀치, 케이. 에프. (2013). 사회 연구 입문: 양적 및 질적 접근. 세이지