심리학개론 (연구방법 : 질적 연구방법과 양적연구방법)

 심리학 역시 다른 사회과학 분야들과 동일하게 질적 연구방법과 양적 연구방법, 두 가지를 모두 사용하는 학문입니다. 질적 연구 방법은 대개 임상가들에 의해, 양적 연구 방법은 주로 기초 분야 전공자들에 의해 많이 이용된다고 볼 수 있으나 두 가지가 함께 사용되는 경우도 많습니다. 양적 연구방법은 연구 대상의 특성을 수치화, 계량화하기 용이한 경우에 주로 사용되며 이러한 연구방법이 적당한 사례로는 반응시간(response time)연구, 지능 연구와 같은 것이 있습니다. 양적 연구방법은 통계학을 바탕으로 연구 대상의 특성을 숫자로 기술하고, 예측하는 것을 주된 목표로 합니다. 심리학에서 주로 사용되는 양적 연구방법론에는 IRT(문항반응이론), 다층 모형(Multilevel model), 구조방정식모형(Structural equation model), 경로분석(path analysis), 요인분석(Factor analysis)등이 있고, 양적 연구방법론의 가장 큰 강점은 여러 사례를 일반화하기에 수월하다는 점입니다. 질적 연구방법은 이와는 다르게 소수의 사례를 깊게 분석하는 것이 주요 목적으로, 임상가들에 의해 주로 사용되고 있습니다. 질적 연구방법론에서는 상담, 질문지 작성 등의 방법을 많이 이용하며 내담자나 연구대상의 심리적 상태를 심도있게 서술하는 것을 목적으로 한다. 심리학이 사용하는 방법의 과학성은 심리학을 경험과학답게 만들어 주는 가장 중요한 특성이라 볼 수 있습니다. 

 양적 연구 방법론을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 
 IRT(문항반응이론, Item Response Theory)는 심리학과 교육평가 분야에서 사용되는 통계적인 방법론입니다. 이 방법론은 테스트나 설문지 항목의 특성을 분석하고 개별 응답자의 능력이나 특성을 추정하는 데에 활용됩니다.
IRT는 전통적인 Classical Test Theory(CTT, 고전적 테스트 이론)와 비교하여 보다 정교하고 신뢰성 높은 측정을 제공합니다. IRT는 문항특성곡선(Item Characteristic Curve, ICC)과 응답자의 특성곡선(Person Characteristic Curve, PCC)을 사용하여 항목과 응답자의 특성을 동시에 모델링합니다.
 IRT의 기본 개념은 다음과 같습니다.
1. 문항특성곡선 (Item Characteristic Curve, ICC): 항목의 난이도와 정밀도를 설명하는 곡선입니다. 항목의 특성을 나타내는 파라미터들을 이용하여 응답자의 능력과 항목의 특성을 연결합니다. 항목 특성곡선은 일반적으로 로지스틱 함수나 일반화된 선형 모델과 같은 수학적 모형으로 나타내어집니다.
2. 응답자의 특성곡선 (Person Characteristic Curve, PCC): 응답자의 능력과 특성을 나타내는 곡선입니다. 응답자의 특성곡선은 항목 특성곡선과 함께 사용되어 응답자의 능력을 추정하고 비교하는 데에 활용됩니다.
 IRT는 항목 특성곡선과 응답자의 특성곡선을 바탕으로 항목의 난이도, 응답자의 능력, 항목의 정밀도 등을 추정할 수 있습니다. 이를 통해 테스트나 설문지의 특성을 평가하고, 응답자의 능력을 정확하게 추정할 수 있습니다. 또한, IRT는 특정한 능력 수준에서 항목의 정확도를 예측할 수 있어 효율적인 테스트 개발과 평가를 가능하게 합니다.
 IRT는 교육평가, 진단 평가, 사회과학 연구 등 다양한 분야에서 활용되며, 테스트의 개발, 항목 분석, 응답자의 능력 추정, 테스트 평가 및 비교 등에 사용됩니다.

심리학의 다층모형 방법론은 복잡한 데이터 구조를 분석하기 위해 사용되는 통계적인 방법론입니다. 이 방법론은 개체가 다층적인 구조로 구성되어 있는 경우, 즉 개체들이 그룹 또는 계층 구조 안에 속해 있는 경우에 적용됩니다. 다층모형은 그룹 간의 변동성과 개체 간의 변동성을 동시에 모델링하여 개체 간의 독립성 가정을 제외한 구조적 효과를 분석할 수 있습니다.
 다층모형 방법론은 일반적으로 두 개 이상의 수준을 가지는 데이터에 적용됩니다. 가장 일반적인 형태는 개인(개체) 수준과 그룹(계층) 수준으로 나뉘는 경우입니다. 예를 들어, 학생들이 학교 안에 속해있고, 학교는 또한 교육지역 안에 속해 있는 경우, 개인 수준의 특성과 그룹 수준의 특성을 분석하고 이들 간의 관계를 이해할 수 있습니다.
 다층모형 방법론은 개인 수준의 특성과 그룹 수준의 특성 사이의 관계를 파악하는 데 유용합니다. 개인 수준에서의 변동성과 그룹 수준에서의 변동성, 그리고 이들 간의 관계를 정량화하여 설명하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 그룹 간의 차이나 개인 간의 차이에 대한 이해를 깊게 할 수 있으며, 정책 수립이나 개인적인 결정에 도움을 줄 수 있습니다.
 다층모형 방법론은 교육 연구, 사회과학 연구, 조직 행동 연구 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 교육 연구에서는 학생들이 학교와 교사의 영향을 받는 상황에서 학업 성과를 분석하거나, 조직 행동 연구에서는 조직의 구조와 개인의 행동 사이의 관계를 분석하는 데에 다층모형 방법론이 적용될 수 있습니다.
 다층모형 방법론은 분석의 복잡성과 모델링의 정확성을 높여준다는 장점을 가지고 있습니다. 그러나 데이터의 구조가 복잡하고 계층적인 구조가 명확하게 나타나는 경우에만 적용될 수 있으며, 적절한 모델링과 통계적인 기법의 이해가 필요합니다.