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제1부 연구조사의 개념
제1장_ 과학적 연구의 의미
제1절 과학의 의미와 정의
제2절 과학적 연구의 구성요소
제3절 과학적 연구의 절차
제2장_ 연구의 종류와 실험설계
제1절 연구의 종류
제2절 실험설계
제3장_ 자료수집방법론
제1절 자료수집의 개념적 기초
제2절 전통적 자료수집방법의 디지털 전환
제3절 디지털 네이티브 자료수집방법
제4절 자료수집의 품질관리와 윤리
제5절 결론
제4장_ 표본추출방법론
제1절 표본추출의 이론적 기초
제2절 확률표본추출방법
제3절 비확률표본추출방법
제4절 표본크기의 결정
제5절 현대적 표본추출의 도전과 기회
제6절 결론

제2부 연구조사를 위한 통계
제5장_ 연구분석을 위한 자료
제1절 자료의 개념과 분류
제2절 측정과 척도
제3절 변수의 유형과 활용
제4절 현대적 자료 환경의 특성
제5절 요약 및 결론
제6장_ 확률과 확률분포
제1절 확률과 확률변수
제2절 확률분포
제7장_ 추정과 가설검정
제1절 추정
제2절 가설검정
제8장_ 모집단에 대한 가설검정
제1절 모집단의 평균에 대한 가설검정
제2절 모집단의 분산에 대한 가설검정

제3부 분석방법
제9장_ 타당성과 신뢰성
제1절 타당성
제2절 신뢰성
제3절 타당성과 신뢰성의 차이
제10장_ 연관성분석
제1절 상관분석
제2절 교차분석
제11장_ 분산분석
제1절 분산분석의 개념
제2절 일원분산분석
제3절 이원분산분석 |
제12장_ 회귀분석
제1절 회귀분석
제2절 단순회귀분석
제3절 다중회귀분석
제4절 더미변수를 이용한 회귀분석
제5절 비선형회귀분석
제13장_ 군집분석
제1절 군집분석의 이론
제2절 군집분석의 활용
제14장_ 상응분석
제1절 상응분석 개관
제2절 상응분석의 종류
제15장_ 요인분석
제1절 요인분석 개관
제2절 요인분석의 알고리즘
제16장_ 구조방정식모형
제1절 인과관계
제2절 경로분석모형
제3절 구조방정식모형
제17장_ 판별분석
제1절 판별분석의 개관
제2절 판별분석의 종류
제18장_ 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 개관
제2절 이항 로지스틱 회귀분석
제3절 다항 로지스틱 회귀분석 |
제4절 컨디셔널 로지스틱 회귀분석
제19장_ 기타 유용한 분석
제1절 시계열 모형
제2절 상표전환행렬
제3절 입지선정모형
제4절 신상품 확산모형

이용현황보기

(이훈영 교수의) 연구조사방법론 = Research methodology 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0003270184 300.72 -26-4 서울관 사회과학자료실(208호) 이용가능
0003270185 300.72 -26-4 서울관 사회과학자료실(208호) 이용가능

출판사 책소개

알라딘제공
이 책의 초판을 출간한 지 벌써 17년이 흘렀다. 그동안 이 책은 많은 독자들의 사랑을 받으며 대학원 연구방법론 강의의 든든한 동반자 역할을 해왔다. 제2판 출간 당시 느꼈던 아쉬움이 여전히 남아 있었고, 특히 급변하는 학문 환경 속에서도 변하지 않는 본질적 가치를 전달해야 한다는 책임감이 제3판 작업을 시작하게 만들었다.
제3판의 변화는 주로 제1부에 집중되어 있다. 연구조사방법론의 기본 개념과 연구 설계 과정을 현재의 연구 환경에 맞게 재정비하였다. 반면 제2부의 통계학과 제3부의 분석방법은 근본적으로 변하지 않는 학문적 원리를 다루고 있기에 큰 수정 없이 유지하였다. 다만, 제3부에서는 현장 활용도가 낮아진 일부 장을 정리하여, 독자들이 보다 핵심적이고 실용적인 내용에 집중할 수 있도록 하였다.
최근 AI 기술의 비약적인 발전으로 인해“이제 통계나 연구방법론을 배울 필요가 있는가?”라는 질문을 종종 받는다. 그러나 저자의 답은 명확하다. 오히려 AI 시대일수록 연구방법론에 대한 깊이 있는 이해가 더욱 중요해졌다. AI는 강력한 도구이지만, 그것을 효과적으로 활용하려면 사용자 자신이 탄탄한 지식과 경험을 갖추어야 한다. 아직 완전하지 않은 AI의 결과를 그대로 신뢰했다가는 데이터 편향이나 통계적 착시 같은 심각한 오류를 범할 수 있다. AI가 제시하는 분석결과의 타당성을 판단하고 적절한 방향으로 이끌어갈 수 있는 능력은 결국 사용자 본인의 깊이 있는 지식에서 나온다. AI는 연구를 보조하는 강력한 조력자이지만, 연구의 방향을 설정하고 결과를 해석하며 옳고 그름을 판단하는 주체는 언제나 인간 연구자 자신이어야 한다.

이 책의 핵심 철학은 여전히 변하지 않았다. 암기가 아닌 이해, 글이 아닌 시각적 개념을 통한 직관적 학습, 논리적 원리에 근거한 체계적 설명이라는 세 가지 원칙은 제3판에서도 그대로 유지된다. 이 책의 그림과 도표를 통해 제시된 개념 구조를 완전히 이해한다면, 여러분은 이미 연구방법론의 핵심을 파악한 것이며, 논리의 흐름을 따라가다 보면 복잡해 보이던 분석방법들이 명쾌하게 정리될 것이다.
연구방법론은 결코 어렵거나 두려운 학문이 아니다. 오히려 배울수록 지적 희열을 느낄 수 있는 매력적인 분야이다. 이러한 탄탄한 기초 위에서 AI와 같은 새로운 도구를 활용할 때, 비로소 여러분은 진정한 연구자로서의 역량을 발휘할 수 있을 것이다. 연구는 단순히 지식을 축적하는 과정이 아니라, 세상을 이해하고 더 나은 미래를 만들어가는 창조적 여정이다. 이 책을 통해 여러분이 연구의 즐거움을 발견하고, 학문적 성장과 함께 연구자로서의 자신감을 얻게 되기를 진심으로 희망한다. 제3판이 여러분의 연구 여정에 든든한 길잡이가 되어, 지적 탐구의 기쁨을 함께 나누는 동반자가 되기를 바란다.

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