간호연구개론 - 양적연구 -15

(6) 연구결과의 해석 단계

⑪ 11단계 : 연구 결과의 해석 및 논의

1. 연구의 해석

1) 연구결과에 대한 해석

: 통계분석 결과를 통해서 연구결과는 의미를 가지게 되며, 그 결과를 어떻게 현실에 적용할 것인가도 생각해봐야 한다. 통계분석 결과를 해석할 때는 통계 결과, 연구 문제, 연구목적, 이론적 기틀, 연구 가설, 연구 방법 등과 연관 지어 생각하고 관련 있다고 생각하는 선행연구결과와 비교해서 해석해야 한다. 연구결과의 타당성을 높이고 설명력을 높이기 위해서 연구결과에 따라 주의를 기울여 신중하게 해석을 해야 한다.

 

(1) 예측한 가설이 지지된 경우

: 가설이 지지된 경우 = 연구결과가 유의 수준에서 지지받았다는 것 = 영 가설 기각되었다는 것

  → 연구자로서 결과를 해석하기 가장 쉬움

영 가설 기각 → 우연에 의해 이러한 결과가 나올 수 있기 때문에, 제1종 오류의 결과

                     → 영 가설이 진실일 확률 무시하면 안 된다.

연구과정 : 증명의 과정보다는 경험적 증거를 모으는 과정이라고 봐야 함.

모아진 경험적 자료를 기초로 하고 예측한 논리를 직접 증명된 것으로 곧바로 연결시켜 해석하는 것은 오류를 낳을 수 있다. 따라서 비록 예측했던 대로 가설이 지지되었다 할지라도 다른 가능성도 고려를 해봐야 한다.

 

 (2) 예측한 가설이 지지받지 못하는 경우

: 예측한 가설이 지지를 받지 못한다면, 가설이 지지를 받지 못하는 이유를 찾고 다음 연구자가 이러한 오류를 낳지 않도록 해야 한다.

① 지지를 받지 못하는 경우

- 가설에서 예측한 관계가 현실에서는 존재하지 않기 때문에 영 가설이 진실일 경우

- 영 가설이 거짓임에도 불구하고 진실인 것으로 나타난 제2종 오류의 결과

② 영 가설이 거짓임에도 통계적으로는 영 가설이 지지되는 제2종 오류의 가능한 원인

- 가설을 이끌어내는 과정이 체계적이고 논리적이지 못하여 이론적인 관계가 너무 약하거나 혹은 잘못 전개되었을 때

- 개념의 이론적 정의와 조작적 정의가 일치하지 않을 때

- 개념과 측정도구가 맞지 않을 때

③ 그 밖의 경우

- 연구 설계가 연구 목적에 맞지 않는 경우

- 외생변수가 통제되지 못한 경우

- 표본 선정이 잘못된 경우

- 표본수가 부족한 경우

- 부적절한 통계기법을 사용한 경우 등

 

 (3) 예측하지 않은 것이 지지받는 경우

: 연구 방법상의 문제라기보다는 논리적 사고의 결여 또는 이론상의 오류에서 기인하는 경우가 대부분이다.

▶ 예측하지 않은 결과를 해석할 때

- 이미 이루어진 다른 연구 결과와도 비교하기

- 이 결과를 설명하는 다른 이론 찾아보기

- 설계, 자료수집, 분석 시 문제점이 없는지 확인하기

이렇게 예측하지 않은 결과가 나타난 것에 대한 임시적인 해석을 하면서 연구 소비자에게 다음 연구에서 이 결과와 관련시켜 가설을 반복하여 검증해 볼 필요가 있다고 제안해야 한다.

 

 (4) 연구결과가 혼합되어 나타난 경우

: 관심 있는 개념을 조금 더 명확하게 하기 위해서 이론 내에서 그 개념을 새로운 각도에서 재정립할 필요성은 없는지 확인하고 개념을 설명하는 이론을 수정해야 할 필요성이 있는지, 측정도구의 타당도나 신뢰도에는 문제가 없는지 살펴봐야 한다. 즉, 이론적 논리나 다른 대안적 이론이 없는지를 살펴보고 방법론적인 문제점은 없는지 확인해봐야 한다.

 

2) 연구방법의 적절성에 대한 해석

: 바람직하지 않은 연구자료를 얻게 된 것은 잘못된 이론 또는 잘못된 연구방법 때문일 수 있기 때문에 연구방법이 적절한지 확인해야 함.

(1) 측정도구의 선택

: 연구결과를 해석할 때는 개념 정의의 정확성, 측정도구의 타당성과 연관 지어 생각해야 하기 때문에 적절한 측정도구를 선택해야 한다.

(2) 표본

- 연구결과 해석 시

① 표본 선택

:  만약 종속변수에 영향을 주는 요소를 가지고 있는 편중된 표본이 선택되었다면 연구결과는 과장되거나 진실되지 않게 나타날 것이다

② 대상자의 탈락 고려

: 만약 대조군에서 실험군보다 더 많이 탈락했다면 결과적으로 실험군의 표본이 대조군보다 수가 많게 되어 연구결과가 왜곡되어 나타날 것이다. 그래서 연구 방법상의 타당성을 고려할 때, 표본의 동질성 고려해야 한다. 

 (3) 측정오차

: 측정오차가 크면서 변수 간 차이가 작거나 관계가 약하면 통계적으로 유의한 관계가 나타나기 힘들다. 자료를 수집할 때의 오류가 연구 결과에 영향을 준다.

- 자료를 수집할 때의 오류 : 잘못 관찰하거나 잘못 기록하거나 측정시기가 치료 화과가 나타나는 시기와 맞지 않거나 기계 조작을 잘못한다던지 등

 (4) 자료 분석 방법의 부적절성

- 이용한 자료 분석 방법이 자료가 가지고 있는 모든 정보를 이용하는데 한계 때문에 통계 방법 자체가 가지고 있는 한계이기 때문에 변수 간의 중요한 차이나 관계를 구별할 수 없다.

- 두 변수 사이의 관계 보고자 할 때, 등간 척도로 측정한 자료를 명목 척도로 바꿔 사용하면 등간 척도로서 가지고 있던 정보가 손실되어 두 변수 사이의 관계를 찾아내기 어려울 때도 있다.

 3) 해석상의 기타 문제

: 일반화 능력 = 연구의 외적 타당도에 관한 것

일반적으로 간호연구는 대상자 선정기준에 의하여 근접 모집단에서 표본을 구하여 연구를 한다. 그러나 이런 표본으로부터 얻은 자료의 결과를 전체 모집단에 적용하는 데는 한계점이 있다. 그러므로 표본과 모집단의 특성과 상황을 비교하여 연구결과를 모집단의 어느 정도까지 적용할 수 있는지를 밝혀야 한다.

 

 2. 제언

: 연구자가 연구결과에 대한 해석을 한 후 연구 소비자에게 해석된 이 자료가 간호이론 발전, 간호교육 및 실무적용, 다음 연구 시 어떻게 이용될 수 있는가에 대하여 조언과 함께 상세한 제시를 하는 것

- 연구결과를 간호교육이나 간호실무에 어떻게 적용할 수 있는가를 제언해야 한다.

  : 연구 결과가 간호학생들에게 어떤 내용을 어떻게 가르쳐야 한다고 말하고 있는지 혹은 임상간호사가 연구결과를 환자 혹은 간호과정에 어떻게 적용함으로써 얼마나 환자에게 이익을 줄 수 있으며 또는 간호를 개선할 수 있는지를 제언하는 것은 응용학문이고 적용 하문인 간호학의 발전을 위해 가치 있는 일이다.

- 자신의 연구결과를 다음 연구를 위한 발판으로 이용할 수 있도록 제언하여야 한다. 그 결과를 최대한 이용하기 위하여 다음에는 어떤 연구가 필요한지를 결과의 해석을 기반으로 다음 연구를 위한 방법과 방향을 제언해야 한다. 예측한 결과가 나오지 않은 경우에도 연구자는 가능한 원인을 규명하여 해결방안을 제시하여 다음 연구에 도움을 주어야 한다.

 

 

- 참고문헌 : 구미옥 외(2018), 현문사, 간호연구개론(제6판), Chapter 11.                  

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