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서베이 방법론

서베이 방법론

로버트 M 그로브스, 플로이드 J 파울러 주니어, 믹 P 카우퍼, 제임스 M 렙코우스키, 엘레너 싱거, 로저 투란고 (지은이), 이정환, 황명진, 고성호, 김석호 (옮긴이)
  |  
터닝포인트
2015-01-30
  |  
23,000원

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서베이 방법론

책 정보

· 제목 : 서베이 방법론 
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 사회과학계열 > 사회학
· ISBN : 9788994158624
· 쪽수 : 465쪽

책 소개

대학에서 사회과학이나 통계를 전공하여 리서치 혹은 사회분야에 종사하려는 학부생과 대학원생 및 학술적인 서베이를 수행하는 연구자, 그리고 리서치 혹은 사회조사 분야에서 실제로 서베이 업무를 기획하고 실행하는 실무자들을 위한 책이다.

목차

머리말
역자 서문
감사의 말
차 례

제1장 서베이 방법론 소개
1.1 서론
1.2 서베이 연구의 소사
1.3 진행 중인 몇 가지 서베이 사례
1.4 서베이 방법론이란 무엇인가
1.5 서베이 방법론의 도전 과제
1.6 이 책에 대하여(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제2장 서베이의 추론과 오차
2.1 서론
2.2 설계 관점에서 서베이의 생애주기
2.3 품질 관점에서 서베이의 생애주기
2.4 종합
2.5 여러 종류의 통계에서 오차 개념
2.6 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제3장 표적모집단, 표집틀, 포함오차
3.1 서문
3.2 모집단과 틀(Population and Frames)
3.3 표집틀의 포함 특성
3.4 일반적인 표적모집단과 그 추출틀에 관한 쟁점들
3.5 포함오차
3.6 과소포함 줄이기
3.7 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제4장 표본설계와 표본 표집오차
4.1 서문
4.2 표본과 추정 값
4.3 단순임의표집
4.4 집락표집
4.5 층화와 층화표집
4.6 체계적 선택
4.7 실천에 있어서의 문제
4.8 미국 전화가구에 있는 사람들의 표집
4.9 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제5장 자료수집 방법
5.1 대안적인 자료수집 방법
5.2 적절한 방법의 선택
5.3 조사오차에 대한 상이한 자료수집 유형의 효과
5.4 다양한 자료수집 유형의 사용
5.5 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제6장 표본조사에서의 무응답
6.1 도입
6.2 단위 무응답의 세 가지 주요 유형
6.3 무응답은 서베이 통계치의 품질에 어떤 영향을 미치나
6.4 응답률과 무응답률의 계산
6.5 시간에 따른 응답률 경향
6.6 항목 무응답
6.7 단위 무응답을 줄이기 위한 설계의 특징
6.8 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)
제7장 서베이 질문과 응답
7.1 서베이를 측정하는 여러 가지 방법
7.2 질문 응답에 대한 인지 과정
7.3 서베이 질문에 대한 응답에서의 문제
7.4 좋은 질문을 만들기 위한 지침
7.5 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)


제8장 서베이 질문의 평가
8.l 서론
8.2 전문가 검토
8.3 초점집단
8.4 인지면접
8.5 현장 사전조사와 행동코딩
8.6 무작위 또는 분할-투표 실험
8.7 질문 기준의 적용
8.8 질문 평가 도구에 대한 요약
8.9 측정 질의 개념을 통계 추정치에 연결하기
8.10 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)


제9장 서베이 면접
9.1 면접원의 역할
9.2 면접원 편향
9.3 면접원 분산
9.4 면접원 편향을 줄이기 위한 전략
9.5 면접원 관련 분산을 줄이기 위한 전략
9.6 표준화된 면접에 관한 논쟁
9.7 면접원 관리
9.8 요약(핵심 용어, 추가 심층 문헌, 연습문제)

제10장 자료수집 이후의 처리 과정
10.1 서론
11.2 연구의 수행을 위한 규칙
11.3 고객(client)을 위한 규칙
11.4 대중(public)을 위한 규칙
11.5 응답자를 위한 규칙
11.6 윤리적 쟁점의 부각
11.7 연구 참여자 관련 연구 관리의 실천
11.8 서베이에서 “정보가 제공된 동의서” 프로토콜에 대한 연구
11. 9 면접원 허위조작(falsification)을 탐지하고 정정하는 절차
11.10 공개(disclosure) 제한 절차
11.11 요약과 결론

제12장 서베이 방법론에 관한 FAQ
12.1 서론
12.2 질문과 대답

INDEX
REFERENCES

저자소개

로버트 M 그로브스 (지은이)    정보 더보기
미시건대학 서베이 연구센터의 소장이자 미시건대학의 사회학과 교수이며 메릴랜드대학의 서베이 방법론 연계 프로그램의 연구교수이다.
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플로이드 J 파울러 주니어 (지은이)    정보 더보기
보스톤의 매사추세츠대학의 서베이연구센터의 선임연구원이며 의학정보의사결정 재단의 회장이다.
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믹 P 카우퍼 (지은이)    정보 더보기
미시건대학과 메릴랜드대학 서베이 방법론 연계 프로그램 연구부교수이다.
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제임스 M 렙코우스키 (지은이)    정보 더보기
미시건대학 서베이 연구센터의 연구교수이며 동 대학 생물통계학과 교수이자 서베이 방법론 대학원 주임이며 메릴랜드대학 서베이 방법론 연계 프로그램 연구교수이다.
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엘레너 싱거 (지은이)    정보 더보기
미시건대학 서베이연구센터의 연구교수이고 미시건대학 사회학과 초빙교수이다.
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로저 투란고 (지은이)    정보 더보기
미시건대학 서베이연구센터의 연구교수이고 메릴랜드대학 서베이 방법론 연계 프로그램 연구교수이다.
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이정환 (옮긴이)    정보 더보기
Rutgers University 사회학 석사 및 박사 현 청주대학교 사회학과 교수
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황명진 (지은이)    정보 더보기
University of Illinois at Urbana-Champaign 사회사업 박사 Columbia MSSW 현) 고려대 공공사회학전공 교수 주요 논문 및 저서 “Factors Contributing to Childbearing Intentions of Married Working Women in Korea”(2017) “Factors on subjective well-being among retiring baby boomers of korea : The mediating role of perceptions on preparation for retirement”(2016) 『서베이방법론』(2015)외 논·저 다수
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고성호 (옮긴이)    정보 더보기
Oklahoma State University 사회학 석사, University of Connecticut 사회학 박사 현 통일교육원 교수
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김석호 (엮은이)    정보 더보기
서울대학교 사회학과 교수 시카고대학교(University of Chicago)에서 사회학 박사학위를 취득하고 성균관대학교 사회학과 교수를 거쳐 현재 서울대학교 사회학과 교수이자 사회발전연구소 소장으로 재직하고 있다. 신고리5·6호기 공론화 검증위원장(2018)을 지냈으며 2019년부터 사용후핵연료 재검토위원회 숙의분과위원장을 맡고 있다. 주요 저작으로 『한국정치의 재편성과 2017년 대통령선거 분석』(공저), 『한국사회의 변화를 돌아보다』(공저), 『지속가능발전목표(SDGs) 시대 한국의 복지와 행복지표 측정』, “Lack of Dream-Capital among Korean Youths: Rationally Chosen or Culturally Forbidden?,” Asian Journal of Sociology 47(3)과 「한국사회의 세대 간 공정성」, 『지식의 지평』 25 등 다수의 단행본과 논문이 있다. 현재 지역사회학회 회장과 『조사연구』 편집위원장을 맡고 있다.
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책속에서

이 책의 기본 틀은 서베이의 품질에 대한 현대적인 연구의 방향성을 제시하면서 서베이 전문가들로 하여금 어떻게 전문 영역인 조사에 접근할지에 대한 실천적 방법을 구축하기 위한 목적으로 구성되었다. 이러한 전문 영역에서 파생된 분야를 우리는 ‘서베이 방법론(Survey Methodology)’이라고 부른다.


여러분은 이제 ‘서베이 방법론’이라는, 사회 경제 분야의 정보를 얻기 위한 원리 체계를 접하게 될 것이다. 우리는 이 책을 집필하면서 표본조사의 설계, 수행, 분석, 평가가 얼마나 흥미로운 분야인지를 알려주고자 했다..


서베이 과정의 반복으로 부정의 오류가 발생한다. 통계예상치가 반복값을 변하게 할 때 부정의 오류가 나타난다. 응답 단계에서의 가변성은 개인의 대답에 영향을 미칠 수 있다. 서베이 요구와 협동 혹은 표본의 특성 같은 틀(frame)은 서베이 통계에 영향을 미칠 수 있다. 반복 시행이 실제로 행해지지 않기 때문에 분산은 직접 관찰되지 않는다.


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