토플(TOEFL) 학술 어휘 Day 50 — 사회과학 연구방법 - 종합과 검증 25개 표현
사회과학 연구방법 - 종합과 검증 맥락에서 반복 출제되는 표현 25개를 뜻, 대표 결합(collocation), 출제 포인트 순으로 정리했습니다. 발음 버튼으로 듣고, 아래 퀴즈로 바로 확인해 보세요.
| 표현 | 뜻 | 대표 collocation | 출제 포인트 | 구분 | |
|---|---|---|---|---|---|
| survey /ˈsɜːrveɪ/ | 설문 조사 | conduct a survey, nationwide survey | 구조화된 질문을 통해 표본 개인들로부터 정보를 수집하는 연구 방법을 가리키며, 사회과학 전반에서 가장 널리 쓰이는 자료 수집 도구다. | 단어 | |
| cross-sectional study /krɔːs ˈsekʃənl ˈstʌdi/ | 횡단 연구 | conduct a cross-sectional study, cross-sectional study design | 단일 시점에서 모집단이나 표본을 조사하는 연구 설계를 가리키며, 같은 대상을 오랜 기간 추적하는 종단 연구(longitudinal study)와 대비된다. | 콜로케이션 | |
| data analysis /ˈdeɪtə əˈnæləsɪs/ | 자료 분석 | statistical data analysis, conduct data analysis | 수집된 자료를 체계적으로 검토하여 패턴이나 관계, 결론을 찾아내는 과정을 가리키며, 통계적 유의성(statistical significance) 검증과 함께 다뤄진다. | 콜로케이션 | |
| statistical significance /stəˈtɪstɪkl sɪɡˈnɪfɪkəns/ | 통계적 유의성 | achieve statistical significance, statistical significance threshold | 관찰된 결과가 단순히 우연에 의해 나타났을 가능성이 낮음을 나타내는 척도를 가리키며, 자료 분석(data analysis)에서 결과의 신뢰도를 판단하는 기준이 된다. | 콜로케이션 | |
| research bias /rɪˈsɜːrtʃ ˈbaɪəs/ | 연구 편향 | minimize research bias, source of research bias | 결함 있는 설계나 연구자 자신의 가정으로 인해 연구 결과를 왜곡하는 체계적 오류를 가리키며, 타당도(validity)를 훼손하는 주요 원인으로 논의된다. | 콜로케이션 | |
| overgeneralization /ˌoʊvərˌdʒenərəlaɪˈzeɪʃn/ | 과잉 일반화 | risk of overgeneralization, avoid overgeneralization | 작거나 대표성이 없는 표본으로부터 모집단 전체에 대한 광범위한 결론을 이끌어내는 결함 있는 관행을 가리키며, 대표 표본(representative sample)의 필요성을 강조할 때 언급된다. | 단어 | |
| theoretical framework /ˌθiːəˈretɪkl ˈfreɪmwɜːrk/ | 이론적 틀 | adopt a theoretical framework, guiding theoretical framework | 연구자가 자료를 해석하고 가설을 세우는 방식을 이끄는 개념과 가정의 구조화된 집합을 가리키며, 기능주의나 갈등론 같은 이론이 그 구체적 사례다. | 콜로케이션 | |
| citation /saɪˈteɪʃn/ | 인용 | proper citation, citation count | 주장을 뒷받침하거나 선행 연구를 인정하기 위해 정보의 출처를 공식적으로 밝히는 것을 가리키며, 동료 심사(peer review) 과정에서 검증의 근거로 확인된다. | 단어 | |
| interdisciplinary /ˌɪntərˌdɪsəˈplɪneri/ | 학제 간의 | interdisciplinary approach, interdisciplinary research | 하나의 문제에 접근하는 데 둘 이상의 학문 분야를 결합하는 것을 뜻하는 형용사로, 사회과학 연구에서 여러 이론적 틀(theoretical framework)을 아우르는 경우를 설명한다. | 단어 | |
| policy implication /ˈpɑːləsi ˌɪmplɪˈkeɪʃn/ | 정책적 함의 | important policy implication, draw out a policy implication | 연구 결과로부터 정부나 조직의 정책이 어떻게 형성되거나 바뀔 수 있는지에 대해 이끌어낸 결론을 가리키며, 사회과학 연구의 실용적 목적을 설명할 때 쓰인다. | 콜로케이션 | |
| causal inference /ˈkɔːzl ˈɪnfərəns/ | 인과 추론 | draw a causal inference, causal inference problem | 관찰된 자료로부터 원인과 결과의 관계에 대한 결론을 이끌어내는 과정을 가리키며, 상관관계(correlation)와 인과관계(causation)를 구분하는 방법론적 과제로 다뤄진다. | 콜로케이션 | |
| replication study /ˌreplɪˈkeɪʃn ˈstʌdi/ | 재현 연구 | conduct a replication study, replication study fails | 이전 실험이나 조사를 반복하여 그 결과가 확증되는지 확인하기 위해 설계된 연구를 가리키며, 신뢰도(reliability) 확보를 위한 핵심 절차로 논의된다. | 콜로케이션 | |
| anecdotal evidence /ˌænɪkˈdoʊtl ˈevɪdəns/ | 일화적 증거 | mere anecdotal evidence, dismiss anecdotal evidence | 체계적인 연구가 아니라 개인적인 경험담이나 고립된 사례에 근거한 증거를 가리키며, 경험적(empirical) 자료와 대비되어 신뢰도가 낮은 근거로 다뤄진다. | 콜로케이션 | |
| mixed methods /mɪkst ˈmeθədz/ | 혼합 연구 방법 | mixed methods design, employ mixed methods | 하나의 연구 안에서 양적 방법과 질적 방법을 모두 결합하는 연구 접근을 가리키며, 설문 조사(survey)와 사례 연구(case study)를 함께 활용하는 방식으로 설명된다. | 콜로케이션 | |
| secondary data /ˈsekənderi ˈdeɪtə/ | 2차 자료 | analyze secondary data, secondary data source | 다른 목적으로 이미 수집된 자료를 새로운 연구를 위해 재사용하는 것을 가리키며, 연구자가 직접 수집하는 1차 자료(primary data)와 대비된다. | 콜로케이션 | |
| primary data /ˈpraɪmeri ˈdeɪtə/ | 1차 자료 | collect primary data, primary data collection | 현재 연구를 위해 연구자가 직접 수집한 자료를 가리키며, 다른 목적으로 이미 수집된 2차 자료(secondary data)와 대비되는 개념이다. | 콜로케이션 | |
| self-report /self rɪˈpɔːrt/ | 자기 보고 | self-report measure, rely on self-report | 참가자가 자신의 행동이나 태도, 경험에 대한 정보를 직접 제공하는 연구 방법을 가리키며, 응답자의 기억이나 정직성에 따라 정확도가 달라질 수 있다는 한계가 논의된다. | 콜로케이션 | |
| representative sample /ˌreprɪˈzentətɪv ˈsæmpl/ | 대표 표본 | draw a representative sample, lack a representative sample | 추출된 더 큰 모집단의 특성을 정확하게 반영하는 표본을 가리키며, 과잉 일반화(overgeneralization)를 피하기 위한 표본 설계의 핵심 목표다. | 콜로케이션 | |
| sampling error /ˈsæmplɪŋ ˈerər/ | 표본 오차 | reduce sampling error, margin of sampling error | 표본 추출 과정 자체에서 발생하는, 표본에서 관찰된 결과와 모집단의 실제 값 사이의 차이를 가리키며, 오차 한계(margin of error)로 수치화되어 보고된다. | 콜로케이션 | |
| margin of error /ˈmɑːrdʒɪn əv ˈerər/ | 오차 한계 | margin of error of the poll, within the margin of error | 설문 조사 결과에 내재된 무작위 표본 오차의 크기를 나타내는 통계치로, 실제 값이 있을 가능성이 높은 범위를 알려주며 표본 오차(sampling error)를 수치로 표현한 것이다. | 콜로케이션 | |
| confounding variable /kənˈfaʊndɪŋ ˈveriəbl/ | 혼란 변수 | control for a confounding variable, identify a confounding variable | 연구에서 추정되는 원인과 결과 모두와 관련되어 있어 그 진짜 관계를 파악하기 어렵게 만드는 변수를 가리키며, 인과 추론(causal inference)을 왜곡하는 주된 요인으로 다뤄진다. | 콜로케이션 | |
| case-control study /keɪs kənˈtroʊl ˈstʌdi/ | 사례 대조 연구 | retrospective case-control study, design a case-control study | 특정 결과를 지닌 집단과 그렇지 않은 유사 집단을 비교하여 과거로 거슬러 올라가 원인을 찾는 연구 설계를 가리키며, 인과 추론(causal inference)의 한 방법으로 다뤄진다. | 콜로케이션 | |
| field study /fiːld ˈstʌdi/ | 현지 연구 | conduct a field study, field study setting | 통제된 실험실 환경이 아닌 실제 현장에서 이루어지는 연구를 가리키며, 인류학의 현장 조사(fieldwork)와 유사한 개념으로 사회과학 전반에서 쓰인다. | 콜로케이션 | |
| triangulation /ˌtraɪæŋɡjuˈleɪʃn/ | 삼각검증 | methodological triangulation, use triangulation | 여러 방법이나 자료 출처, 연구자를 함께 사용하여 연구 결과의 타당성(validity)을 교차 검증하고 강화하는 것을 가리키며, 혼합 연구 방법(mixed methods)에서 자주 활용된다. | 단어 | |
| data point /ˈdeɪtə pɔɪnt/ | 데이터 포인트 | single data point, plot a data point | 더 큰 자료 집합 안에서 측정되거나 관찰된 하나의 정보 단위를 가리키며, 자료 분석(data analysis)의 가장 기본적인 단위로 다뤄진다. | 콜로케이션 |
Day 팁 — 사회학·경제학·심리학·정치학·인류학 전반에 걸쳐 쓰이는 연구 방법론 어휘로 사회과학 지문 어휘(Day 41~50)를 마무리한다. 1차 자료(primary data)와 2차 자료(secondary data), 종단 연구(longitudinal)와 횡단 연구(cross-sectional study)의 구분을 정리해 두면 다음 밴드인 인문·역사 지문 어휘로 넘어가기 전 좋은 복습이 된다.
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