연구의 실증주의 패러다임(Acad Med, 2020)

연구의 실증주의 패러다임(Acad Med, 2020)

The Positivism Paradigm of Research

Yoon Soo Park, PhD, Lars Konge, MD, PhD, and Anthony R. Artino Jr, PhD

과학적 연구, 지식의 체계적 탐구는 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 가정을 하는 여러 '연구 패러다임'을 통해 바라볼 수 있다.1 이러한 '연구 패러다임'은 과학의 철학으로는 다음의 것들을 핵심 요소로 한다.

• 존재론(현실을 어떻게 보는가), 

• 인식론(지식의 본질이 어떻게 잉태되는가), 

• 공리학(연구과정의 역할과 가치), 

• 방법론(어떻게 패러다임이 과학의 수행과 관련된 과정을 정의하는지)

• 엄격함(패러다임에서 연구의 질을 정당화하는 데 사용되는 기준).3,4

Scientific research, the systematic quest for knowledge, can be considered through different research paradigms that make assumptions about how the world operates.1 These research paradigms are the philosophies of science,2 which guide the way science is conducted by shaping the following core elements: 

• ontology (how reality is viewed), 

• epistemology (how the nature of knowledge is conceived), 

• axiology (the role and values of the research process), 

• methodology (how the paradigm defines processes associated with conducting science), and 

• rigor (the criteria used to justify the quality of research in the paradigm).3,4

이 글에서 우리는 실증주의의 연구 패러다임 - 그것의 정의, 역사적 형성, 구성요소 및 가정에 초점을 맞춘다. 패러다임-특이적 가정을 이해하는 것은 중요하다. 패러다임-특이적 가정이 중요한 이유는 어떻게 과학이 작동하는지, [합법적인 문제, 해결책, 증거 기준을 촉진하는 요소들]은 무엇인지에 대한 더 깊은 이해를 제공하기 때문이다.1,5,6 우리는 다음을 포함하여 이 연구 패러다임의 이해를 용이하게 하는 실증주의적 연구와 응용의 예를 제시한다. 그것은 보건직 교육과 과학 연구에 더 광범위하게 사용된다. 우리는 실증주의 패러다임을 가지고 일하는 임상의-교육자가 특정 사례에 어떻게 접근할 수 있는지에 대한 사례 연구로 결론을 내린다. 

In this article, we focus on the research paradigm of positivism—its definition, historic formation, components, and assumptions. Understanding paradigm-specific assumptions is important, as they provide deeper understanding of how science is operationalized and of components that promote legitimate problems, solutions, and criteria for evidence.1,5,6 We present examples of positivist research and applications that facilitate understanding of this research paradigm, including its use in health professions education and in scientific research more broadly. We conclude with a case study of how a clinician–educator working with the positivist paradigm might approach a specific case.

 

과학의 가설연역적 모델

The Hypothetico-Deductive Model of Science

 

실증주의는 과학의 가설연역적 모델과 일치한다. 따라서, 가설연역적 렌즈를 통한 실증주의의 구조와 근거를 파악은 시작점으로서 유용하다.7 가설연역적 방법은 이론으로부터 시작해서,

• (1) 검증가능한 가설을 정하고,

• (2) 조작 변수를 통한 실험 설계하여(즉, 집단 할당을 통해 조작하고 측정할 변수를 식별하는 것), 

• (3) 실험에 기초한 경험적 연구를 수행하는 순환 과정이다. 

Positivism is aligned with the hypotheticodeductive model of science. As such, identifying the structure and basis of positivism through the hypotheticodeductive lens is a useful place to start.7 The hypothetico-deductive method is a circular process that begins with theory from the literature to 

• (1) build testable hypotheses, 

• (2) design an experiment through operationalizing variables (i.e., identifying variables to manipulate and measure through group assignments), and 

• (3) conduct an empirical study based on experimentation. 

궁극적으로 그러한 연구의 발견은 이론에 inform하고, 문헌에 기여하는 데 도움을 주기 위해 사용되기에, 일종의 순환 과정(이론 → 가설 → 변수 조작화 → 실험 → 이론)을 완성한다. 예를 들어, 새로운 학습자 그룹에 대한 교육적 접근방법의 효과를 확인하는 가설은 이론을 알리고 다듬는 데 도움을 줄 수 있다.8–10

Ultimately, the findings from such a study are used to help inform theory and contribute to the literature, thereby completing the circular process (theory → hypothesis → operationalizing variables → experimentation → theory). Findings from the empirical study can help strengthen or refine theory; for example, a hypothesis that confirms the effectiveness of an instructional approach to a new group of learners can help inform and refine theory.8–10

 

실증주의: 정의 및 기록

Positivism: Definition and History

 

실증주의의 정의 및 구성요소

Definition and components of positivism

실증주의는 인과관계와 설명요인(독립변수)과 결과(종종변수) 사이에 기능적 관계가 도출될 수 있는 선험적 가설을 정량적으로 검증하기 위해 가설연역법에 의존한다.8 그러나 실증적 연구가 항상 정량적 방법에 의존하지는 것은 아니다. 예를 들어, 정성적 분석을 통한 개입의 효과를 조사하는 실험 연구는 실증주의적 패러다임에 들어맞는다.11

Positivism relies on the hypotheticodeductive method to verify a priori hypotheses that are often stated quantitatively, where functional relationships can be derived between causal and explanatory factors (independent variables) and outcomes (dependent variables).8 Positivist research, however, does not always rely on quantitative methods. For example, an experimental study examining the effects of an intervention through qualitative analysis fits within the positivist paradigm.11

상자 1은 실증주의와 관련된 주요 용어의 정의를 나열한다. 상자 2는 추가 읽기에 유용한 자료의 목록을 제공한다.

Box 1 lists definitions of key terms associated with positivism. Box 2 provides a list of useful materials for further reading.

Box 1 실증주의 연구 패러다임 이해와 관련된 주요 용어 및 정의

Box 1 Key Terms and Definitions Related to Understanding the Research Paradigm of Positivism

종속 변수: 연구에서 관심 측정(해결)은 독립변수와 달리 종속변수는 측정할 수 있을 뿐 조작할 수 없다.

Dependent variable: Measures of interest (outcomes) in the study; unlike independent variables, dependent variables can only be measured, not manipulated.

이원론: 연구 설계 및 데이터 수집에서 연구자와 참여자를 분리하여 편향을 최소화한다. 

Dualism: Separation of researcher and participants in study design and data collection to minimize bias. 

효과 크기: 연구 간 비교가 가능하도록 표준화된 단위로 표현된 개입의 영향을 반영하는 정량화된 메트릭.

Effect size: Quantified metric reflecting the impact of an intervention, expressed in standardized units to allow comparison across studies.

기능적 관계: 종종 직접 또는 간접 효과를 통해 양적으로 표현되는 연구의 독립 변수와 종속 변수 사이의 연관성(예: 독립 변수의 증가도 종속 변수를 증가시킨다). 기능적 관계도 인과관계가 될 수 있는데, 여기서 독립변수의 영향은 결과의 결과를 변화시킨다.

Functional relationship: Association between a study’s independent and dependent variables, often expressed quantitatively, through direct or indirect effects (e.g., increase in independent variables also increases the dependent variable). Functional relationships can also be causal, where the impact of independent variables causes the results of the outcome to change.

가설: 실험을 통해 시험할 수 있는 이론이나 문헌에서 파생된 진술이나 사상.

Hypothesis: A statement or idea derived from theory or literature that can be tested through experimentation.

가설연역적 모델: 시험 가능한 가설을 형성하고 가설을 검증하거나 기각하기 위한 경험적 연구를 개발하는 것에 기초한 과학적 모델. 

Hypothetico-deductive model: Scientific model based on forming a testable hypothesis and developing an empirical study to confirm or reject the hypothesis. 

독립 변수: 연구 결과에 영향을 미치는 요인; 독립 변수는 조작하거나(예: 치료 또는 통제 그룹에 연구 참가자를 지정), 측정할 수 있다.

Independent variable: Factors that influence outcomes of the study; independent variables can be manipulated (e.g., assigning study participants to treatment or control groups) or measured.

내적 타당성: 독립변수와 종속변수 사이의 "주의" 관계를 뒷받침하는 증거와 추론.

Internal validity: Evidence and inference supporting the “causal” relationship between the independent and dependent variables.

자연의 법칙: 자연이 어떻게 작용하는지에 대한 기초를 형성하는 과학적 발견과 이론의 종합; 예를 들면 물리학의 과학적 발견을 통해 시간과 우주가 어떻게 작용하는지에 대한 우리의 과학적 이해를 포함한다.

Laws of nature: Synthesis of scientific discoveries and theories that form the foundation of how nature operates; examples include our scientific understanding of how time and space operate, through scientific findings in physics.

객관성: 연구자의 영향, 실험 설계의 결함 또는 데이터의 특이치로 인한 치우침bias의 부재.

Objectivity: Absence of bias due to researcher influences, flaws in experimental design, or outliers in data.

 

실증주의 조사의 일차적인 목표는 궁극적으로 문제의 현상에 대한 예측과 통제로 이어지는 설명적 연관성이나 인과관계를 생성하는 것이다.12,13 가장 순수한 관점에서 실증주의는 고전적 텍스트인 A System of Logic에서 밀이 분류한 다음과 같은 원리에 뿌리를 두고 있다. 

A primary goal of positivist inquiry is to generate explanatory associations or causal relationships that ultimately lead to prediction and control of the phenomena in question.12,13 In the purest view, positivism is rooted in the following principles as categorized by Mill in the classic text, A System of Logic:14  

1. 과학의 목표: 사회과학과 자연과학은 설명과 예측을 용이하게 하는 법칙laws의 발견에 초점을 맞춰야 한다.

1. Goals of science: Social and natural sciences should focus on discovery of laws that facilitate explanation and prediction. 

2. 방법론: 사회과학과 자연과학은 과학(이론, 가설, 운영화, 실험)의 가설연역적 모형에 근거한 동일한 방법론을 사용해야 한다.

2. Methodology: Social and natural sciences should use the same methodology based on the hypothetico-deductive model of science (theory, hypothesis, operationalization, experimentation). 

3. 자연의 법칙: (과학적 발견과 이론의 복제와 합성을 통해 형성된) 자연의 기본 법칙은 단일한 진실과 식별할 수 있는 현실의 존재를 주장한다.

3. Laws of nature: Basic laws of nature, formed through replication and syntheses of scientific discoveries and theories, assert the existence of a single true and identifiable reality. 

4. 법칙에 대한 증거: 자연의 법칙은 경험적 자료에서 파생된다. 

4. Evidence for law: Laws of nature are derived from empirical data. 

5. 표본과 추론: 표본이 클수록 크기가 작고 특이한 표본에 비해 유리하며, 표본이 클수록 일반화할 수 있는 경향, 원인 및 현실의 본질이 드러난다.

5. Sampling and inference: Larger samples are favorable over smaller, idiosyncratic samples; larger samples reveal generalizable tendencies, causes, and the nature of reality. 

이러한 원리를 바탕으로 실증주의는 이론의 서술로서 표현된 "자연의 법칙"을 발견하려고 한다. 이러한 이론들은 가설연역적 모델을 바탕으로 한 설명과 예측에 초점을 맞춘다.

Based on these principles, positivism seeks to discover laws of nature, expressing them through descriptions of theory. These theories focus on explanation and prediction based on the hypothetico-deductive model.

 

설명과 예측에 초점을 둔다는 것은 큰 표본 크기가 작은 표본보다 더 중요하다는 개념을 가지고 있다(즉, 큰 표본에 걸쳐 수집된 객관적 데이터가 작은 표본을 통해 수집된 데이터보다 우수하다). 표본이 클수록 데이터의 일관성과 모집단 특성의 표현이 향상되어 자연에서 발생하는 현상의 원인에 대한 보다 나은 일반화가 용이해진다. 더욱이 일반화에 관한 보다 강력한 주장을 하기 위해서는 체계적이고 통제된 실험을 통해서도 발견finding의 복제가 중시된다.15 이런 식으로 실증주의적 연구는 이론을 검증하는 데 초점을 맞춘다.16 

Within this focus is the notion that large sample sizes are valued over smaller samples (i.e., objective data collected across a large sample are superior to data gathered through smaller samples). Larger samples improve consistency in data and representation of the population characteristics, facilitating better generalizations regarding the causes of phenomena in nature. What is more, to make stronger claims regarding generalizations, replication of findings is also valued through systemic and controlled experiments.15 In this way, positivist research focuses on verifying theories.16

 

실증주의의 역사

History of positivism

 

실증주의의 역사는 철학자인 데카르트와 로크에게서 영감을 받아 17~18세기 계몽주의 시대로 거슬러 올라간다. 당시 과학계는 왕실의 규율에 근거한 전체주의에 대한 중세의 관념에서 벗어나 운동을 추진하였다. 계몽주의 기간 동안 철학자와 학자들은 개인의 사고와 객관적 지식의 세계관을 중시하였다. 이러한 역사를 반영하여 실증주의의 발전은 [법령을 통해 진리에 의해 정의되는 사회적 엘리트(예: 왕족)]에서 벗어나 [학자들이 잘 서술된 실험을 통해 객관적이고 증거에 기초한 진리를 발견하는 방향]으로 나아가는 것이 특징이다. 

The history of positivism dates back to the Enlightenment period of the 17th and 18th centuries, inspired by philosophers Descartes and Locke. The scientific community at the time promoted a movement away from medieval notions of totalitarianism based on royal decrees. During the Enlightenment, philosophers and scholars valued individual thinking and the worldview of objective knowledge. Reflecting this history, the development of positivism is characterized by a move away from social elites (e.g., royalty) defined by truth via decree, and toward scholars discovering objective, evidence-based truth through well-described experimentation. 

실증주의적 견해에 기여한 과학자들의 예로는 코페르니쿠스와 갈릴레오가 있는데, 둘 다 실험과 인과적 추론을 하기 위한 자료 수집을 통해 자연의 법칙에 도전하고 재정의했다. 현재까지, 선도적인 저널과 전문 기관의 과학에 대한 국제 표준이 보여주듯, 여전히 실증주의적 사고는 임상 및 기초 과학 분야에서 현대 연구를 지배하고 있다.7 이와 같이 실증주의적 사고는 임상의들이 학문적 이해를 위해 취하는 접근법과 과학의 진보에 영향을 미친다.8

Examples of scientists who contributed to positivist views include Copernicus and Galileo, both of whom challenged and redefined laws of nature through experimentation and the collection of data to make explanations and causal inferences. To date, positivist thinking still dominates modern research in clinical and basic sciences, as evidenced by international standards for science in leading journals and professional organizations.7 As such, positivist thinking influences the advances in science and the approach that clinicians take to scholarly understanding.8

 

실증주의 패러다임의 철학적 기초

Philosophical Foundations of the Positivist Paradigm

 

온톨로지: 현실의 본질

Ontology: Nature of reality

 

실증주의 패러다임은 하나의 가시적 현실이 존재한다는 가정에 근거한다. Tangible하다는 것은 이해, 식별, 측정할 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 인과적 프레임워크에서의 설명과 예측의 작동을 자연스럽게 만든다. 왜냐하면 인과적 추론은 다음에 의존하기 때문이다.

• (1) 시간적 우선 순위(즉, X가 Y를 일으키려면 X가 제때에 Y를 선행해야 한다) 

• (2) 연관성(즉, X와 Y는 상관관계가 있다) 및 

• (3) 교란 요인이 없음(즉, 식별된 요인 이외의 다른 요인은 결과에 영향을 주지 않으며, X는 식별된 공간 내에서 Y의 유일한 원인이다).

The positivist paradigm is based in the assumption that a single tangible reality exists—one that can be understood, identified, and measured. This allows explanation and prediction in a causal framework to operate naturally, as causal inferences rely on 

• (1) temporal precedence (i.e., for X to cause Y, X must precede Y in time), 

• (2) association (i.e., X and Y are correlated), and 

• (3) lack of confounders (i.e., no other factors besides the identified factors affect the outcome; X is the only cause of Y within the space identified).7,17

 

인식론: 지식의 본질

Epistemology: Nature of knowledge

 

실증주의자들은 지식은 객관적으로 발전할 수 있고 또 반드시 객관적으로 발전되어야 한다고 주장한다. 즉, 연구자나 참여자의 가치관이 지식의 발달에 영향을 않아야 함을 뜻한다. 지식은, 적절하게 발전한다면 때, 진실이다. 즉, (지식은) 현실과 일치하고 정확하다. 진리를 적절히 발전시키기 위해서는 연구 참여자와 연구자 사이에 절대적인 분리가 존재해야 한다. 이러한 분리를 이루기 위해 실증주의자들은 이원론과 객관성 속에서 활동한다.16,18 

• 실증주의적 사고는 참가자들과 연구자들이 실제로 분리될 수 있다고 주장한다(Dualism). 

• 더욱이 엄격한 프로토콜을 따름으로써 두 실체는 연구에서 편향성을 줄이기 위해 분리된다(Objectivity).

Positivists contend that knowledge can and must be developed objectively, without the values of the researchers or participants influencing its development. Knowledge, when appropriately developed, is truth—that is, it is certain, congruent with reality, and accurate. To appropriately develop truth, absolute separation must exist between the research participant and the researcher. To achieve this separation, positivists operate in dualism and objectivity.16,18 

• In other words, positivist thinking asserts that participants and researchers can actually be separated (dualism). 

• Moreover, by following strict protocols, the 2 entities are separated to reduce bias in the study (objectivity).

 

공리학: 연구과정의 가치

Axiology: Values of the research process

 

실증주의는 객관성에 크게 의존하기 때문에 개인의 주관적인 경험과 가치, 즉 연구 참여자나 연구자의 경험과 가치관의 중요성을 무시한다. 이러한 주관적인 경험과 가치는 실증주의적 사고에서 중요하지 않은 것으로 여겨진다. 이를 위해서는 연구자가 객관성을 유지하고 데이터 수집 중에 참가자와 상호작용하지 않아야 한다. 또한, 그것은 연구자가 어떤 의미 있는 방법으로도 실험에 관여하지 않도록 요구한다. 일부 영역에서는 그러한 객관성이 다소 간단한 방법으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실험 물리학자가 진공 상태에서 연구를 수행하는 것을 상상할 수 있는데, 이 실험에는 연구 대상 시스템 이상의 외부 요인이 포함되지 않는다. 이러한 객관성은 다른 영역에서는 실현하기 더 어렵다. 예를 들어, 실증주의는 (물리학보단 어렵긴 하지만) 사회과학 연구에 적용될 수 있다. 더 어려운 이유는, 가능한 한 연구자 편향을 적게 초래하는 엄격하고 엄격한 연구 프로토콜을 필요로 하기 때문이다.

Positivism relies heavily on objectivity and so dismisses the importance of individuals’ subjective experiences and values—be they the experiences and values of research participants or of researchers. These subjective experiences and values are seen as unimportant in positivist thinking. This requires the researcher to stay objective and not interact with participants during data collection. Further, it requires the researcher to not be involved in the experiment in any meaningful way. In some domains, such objectivity can be implemented in rather straightforward ways. For example, one can imagine an experimental physicist conducting research in a vacuum, where no external factors beyond the systems being studied are part of the experiment. This objectivity is more difficult to realize in other domains. For instance, positivism can be applied to social science research—albeit with a bit more difficulty—since it requires the use of rigid and strict study protocols that result in as little researcher bias as possible.

 

방법론: 과학적 연구 수행 방법

Methodology: How to conduct scientific research

 

실증주의적 방법론은 변수를 제어하고 조작할 수 있는 환경에서 연구에 관여하는 것을 강조한다.19 사회과학에서는 연구자가 연구 변수를 넘어 다른 관련 없는 요소들이 최소화되는 다소 인위적인 환경을 조성할 것을 요구한다. 실증주의의 가장 순수한 형태에서, 연구의 유일한 초점은 자연과학에서 행해지는 것과 같이, 연구에서의 변수들 사이의 [설명적 관계나 인과 관계]를 검토하는 것이다. 이와 같이 실험 설계는 (준 실험 설계를 포함하여) 실증주의적 패러다임에서 선호된다.17 실험의 결과는 이론을 확인하거나 다듬는 데 사용되며, 이는 다시 새로운 가설과 새로운 연구에 대한 의문을 생성할 수 있다.

Positivist methodology emphasizes engaging in research in settings where variables can be controlled and manipulated.19 In the social sciences, this requires that the researcher creates somewhat artificial environments where other extraneous factors, beyond the study variables, are minimized. In the purest form of positivism, the sole focus of the study is to examine the explanatory or causal relationships between variables in the study, as is done in the natural sciences. As such, experimental designs are favored in the positivist paradigm, including quasi-experimental designs.17 Results from experiments are used to confirm or refine theories, which, in turn, can lead to new hypotheses and questions for new studies.

 

엄격성: 연구 품질 평가 기준

Rigor: Criteria for evaluating quality of research

 

실증 실험의 핵심 목표는 관심의 대상이 되는 핵심 변수만 연구되도록 모든 요인의 영향을 분리하고 제어하는 것이다(예: 오직 X만이 Y를 유발할 수 있었다). 이와 관련하여 실증주의 연구자들은 [연구 설계와 수집된 근거가 인과 추론에 대한 주장을 얼마나 잘 뒷받침하는지]를 의미하는 연구의 내부 타당성에 가장 관심이 많다. 인과관계에 초점을 맞춘 내부 타당성은 특정 구성(예: 교육적 평가, 심리학적 측정)이 얼마나 잘 측정되는지를 다루는 평가 타당성과 혼동해서는 안 된다.

A key goal in positivist experimentation is to isolate and control the influence of all factors so that only the key variables of interest are studied (e.g., only X could have caused Y). In this regard, positivist researchers are most interested in the study’s internal validity—how well the study design and evidence gathered support claims for causal inference. Internal validity that focuses on causality should not to be confused with assessment validity that deals with how well a particular construct (e.g., educational assessment, psychological measure) is measured.

실증주의 패러다임(특히 양적 지향적 사회과학 연구)의 엄격성은 연구자가 내부 타당성에 대한 위협을 최소화할 수 있었던 정도에 기초하여 평가된다.20 그러한 위협은 예를 들면 다음과 같다. 

• (1) 성숙: 시간이 지남에 따라 자연스럽게 발생하는 참가자의 변화, 

• (2) 역사: 연구 중 결과에 영향을 미치는 사건, 

• (3) 측정도구: 구성물의 측정 정도를 반영하는 측정 문제(즉, 평가 유효성), 

• (4) 통계적 회귀: 후속 측정에서 점수가 평균으로 회귀하는 경향, 

• (5) 시험 효과: 후속 측정에 대한 시험의 효과 

• (6) 선택: 참가자의 기존 차이점, 

• (7) 사망(률): 참가자의 감소attrition 

• (8) 선택과 성숙의 상호작용: 다른 비율로 그룹에 변화를 일으키는 그룹 간의 차이. 

실증주의 패러다임에서 수행된 연구는 이러한 위협들에 대해 내부 타당성에 대한 세심한 주의를 기울이며 관련 교란 요인이 통제될 수 있도록 하는 연구 설계를 생성하기 위해 노력한다.21

Rigor in the positivist paradigm— particularly quantitatively oriented social science research—is evaluated based on the degree to which the researcher has been able to minimize threats to internal validity.20 Such threats include, for example: 

• (1) maturation: naturally occurring changes in participants over time, 

• (2) history: events that take place during research that influence results, 

• (3) instrumentation: measurement issues that reflect how well the construct is measured (i.e., assessment validity), 

• (4) statistical regression: tendency for scores to regress toward the mean in follow-up measurements, 

• (5) testing effect: effect of testing on subsequent measurements, 

• (6) selection: preexisting differences in participants, 

• (7) mortality: participant attrition, and 

• (8) interaction of selection and maturation: differences between groups that cause changes in the groups at different rates. 

Studies conducted in the positivist paradigm pay careful attention to these threats to internal validity and work to generate study designs that allow the associated confounders to be controlled.21

[주어진 실험의 효과를 추정하기 위한] 실증주의적 연구 패러다임에서 엄격성의 토대는 통계적 추론을 이용한 정량적 토대가 핵심이라는 것은 뿌리 깊은 가정이다. 이 정량적 초점은 적절한 통계적 시험에 기초하여 의미 있는 효과 크기를 탐지하기에 충분한 표본 크기와 검정력을 요구한다. 다른 연구 패러다임이 큰 표본 크기를 크게 강조하지 않을 수 있지만, 통계 원리에 대한 사용과 의존은 실증주의 연구자가 선행 가설의 효과 크기를 결정하는 연구 설계를 신중하게 고려할 것을 요구한다. 즉, 연구자는 연구 전에 유의미하다고 간주될 대조군과 치료군 사이의 차이의 예상 크기를 결정해야 한다.21 표본 크기가 클수록 통계적 결과의 불확실성이 감소하고 소견에 대한 신뢰도가 더 높아진다. 이는 추리 통계의 기본 법칙이다. 

It is a deeply rooted assumption that quantitative foundations using statistical inference to estimate the effects of a given experiment are key to the rigor of the positivist research paradigm. This quantitative focus requires sufficient sample size and power to detect meaningful effect sizes based on appropriate statistical tests. While other research paradigms may not place heavy emphasis on large sample sizes, the use of and reliance on statistical principles requires that the positivist researcher carefully consider study designs that determine a priori hypothesized effect sizes. That is, before the study, the researcher must determine the anticipated size of the difference between the control and treatment groups that will be considered meaningful.21 Larger sample sizes reduce uncertainty in statistical results and yield stronger confidence in findings; this is a fundamental law of inferential statistics.

 

사례연구

Case Study: Lee’s Experiment

 

상자3에서는 레지던트("이")가 정상 투약량의 10배를 주사하는 시나리오를 제시한다. 이 마지막 절에서 우리는 이론을 사용하고, 가설을 표현하고 시험하며, 변수를 작동시키고, 이론을 알려주는 실험을 설계하기 위해 실증주의적 패러다임의 적용을 촉진하기 위해 이 샘플 케이스를 사용한다.

In Box 3, we present a scenario in which a resident (“Lee”) injects 10 times the normal medication dose. In this final section, we use this sample case to prompt an application of a positivist paradigm to design an experiment that uses theory, articulates and tests a hypothesis, operationalizes variables, and informs theory. 

압력을 받아 잘못된 투약량을 투여한 경험이 있는 이씨는 이 문제를 더 검토하기로 한다. 이씨는 다른 커리큘럼 중재(마스터리 기반 시뮬레이션 대 전통 커리큘럼)를 사용하여 약물 복용량을 교정하기 위해 훈련을 개선하는 방법을 연구하는 연구를 설계하기로 선택했다. 다음은 실증주의적인 교육 연구 연구에 참여하기 위해 이 대통령이 따라야 할 단계들이다. 

After the experience of administering an incorrect medication dosage under pressure, Lee decides to examine this issue further. Lee chooses to design a study investigating how to improve training to correct medication dosage using different curricular interventions (mastery-based simulation versus traditional curriculum). Below are steps Lee would follow to engage in a positivist educational research study.

 

이론-기반 가설

Theory-based hypothesis

 

이씨는 환자 연령과 인종·특성에 특화된 나르칸(날록손)의 정확한 복용량을 적용하도록 압력이 있는 상황에서 전공의를 훈련시키는 숙달-기반 시뮬레이션 커리큘럼을 설계하자는 제안으로 프로그램 감독에게 접근한다. 이씨는 숙련된 시뮬레이션 커리큘럼 접근법을 사용하면 직접 환자 접촉(비시뮬레이션 기반 교육)을 통해 받은 전통적인 지시와 비교하여 훈련생이 압박 하에서 올바른 약물 투여량을 식별하고 투여할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있다는 가설을 세운다.

Lee approaches the program director with a proposal to design a masterybased simulation curriculum that trains residents under pressure to apply correct doses of Narcan (Naloxone), specific to patient age and race/ethnicity. Lee hypothesizes that using a mastery-based simulation curriculum approach can improve trainees’ ability to identify and administer correct medication doses under pressure, relative to traditional instruction she received through direct patient contact (non-simulation-based training).

 

변수 조작화

Operationalizing variables

 

이 과장은 프로그램 원장의 감독하에 2개 그룹의 학습자를 모집하는데, 2개 그룹의 학습자를 모집하는데, 2개 그룹의 학습자는 압박이 있는 상황에서 정확한 약물 투여량을 적용하기 위한 숙련된 실험(간섭) 그룹과 전통적인 커리큘럼에 따라 훈련된 학습자의 통제 그룹이다.21 다른 모든 학습 조건은 비교가 가능하다.. Lee는 그들의 훈련 후에 두 그룹의 학습자들을 비교하기 위해 시뮬레이션 기반의 평가를 설계한다. 결과를 정의하는 조치(예: 올바른 약물 투여량, 약물 적용 기간)를 식별한다. 문헌으로부터 결과의 유의미한 향상을 보여주는데 사용할 효과 크기를 확인하고, 이를 통해 학습자 모집에 필요한 표본 크기와 검정력power을 계산할 수 있다.

Under the supervision of the program director, Lee recruits 2 groups of learners—an experimental (intervention) group who receive the mastery-based simulation training for applying correct medication doses under pressure, and a control group of learners who are trained under the traditional curriculum.21 All other learning conditions are comparable. Lee designs a simulation-based assessment to compare the 2 groups of learners following their training. Measures that define outcomes (e.g., correct medication dose, duration of medication application) are identified. The literature informs the effect sizes that Lee uses to signal significant improvement in outcomes, which allows calculating the required sample size and power for recruiting learners.

 

실험

Experimentation

 

적절한 윤리적 승인에 따라, Lee는 두 그룹에서 실험하기 전에 결과를 측정한다. 개입 후, Lee는 결과를 다시 측정한 후 시뮬레이션 평가에서 두 그룹 간의 사전 및 사후 중재 결과를 비교한다.

Following appropriate ethical approval, Lee measures outcomes before experimentation in both groups. After the intervention, Lee measures outcomes again, then compares pre- and postintervention outcomes between the 2 groups from the simulation assessment.

 

이론에 연결하기

Results to inform theory

 

이 교수는 두 집단의 결과와 가설을 확인하기 위해 보고된 조사 결과를 통계적으로 비교한다. 

이씨가 올바른 약물 복용량의 적용을 개선하는 데 있어 기존의 커리큘럼보다 마스터 기반 시뮬레이션 훈련이 더 효과적이라고 판단한다면, 이 결과는 마스터 기반 학습 이론에 기여한다. 

연구 결과의 구체적인 뉘앙스는 마스터y 기반 학습 이론을 구체화하는 데 도움이 될 수 있다(예: 마스터y-러닝 조건 또는 지침 유형).

Lee makes a statistical comparison between the outcomes of the 2 groups and the findings reported to confirm (verify) the hypothesis. If Lee identifies that mastery-based simulation training is more effective than a traditional curriculum in improving application of correct medication doses, then this result contributes to mastery-based learning theory. Specific nuances of the study findings (e.g., type of mastery-learning condition or instruction) can help refine the mastery-based learning theory.

 

결론

Conclusions

 

이 글은 실증주의적 패러다임에서 행해질 수 있는 연구의 정의, 가정, 적용 사례를 다음과 같이 요약하여 제공한다.

• 실증주의적 패러다임의 과학적 연구는 설명과 예측에 초점을 맞춘다.

• 가설연역적 모델은 이론-검증 접근법을 취하며, 연구 과정을 촉진하는데 사용된다.

• 연구는 연구자가 편견을 최소화하기 위해 연구 참가자와 상호작용하지 않는 이원적이고 객관적인 세계에서 운영된다.

• 자연 이론theories of nature은 경험적 데이터에 의존하며, 일반화를 위해 더 큰 표본을 사용한다.

This article provides the definition, assumptions, and application examples of research that can be conducted in a positivist paradigm, summarized as follows:

• Scientific research in a positivist paradigm focuses on explanation and prediction.

• The hypothetico-deductive model of science is used to facilitate the research process, taking a theory-verification approach.

• Research operates in a dualistic and objective world, where the researcher does not interact with study participants to minimize bias.

• Theories of nature depend on empirical data, with larger samples used to make generalizations.

서로 다른 연구 패러다임이 과학을 발전시키는데 있어서 그들만의 고유한 가치를 제공하는 반면, 실증주의는 150년 이상 기초과학과 임상과학에서 지배적인 연구의 형태였다. 이와 같이 의학교육과 같은 학제간 분야에서의 연구를 희망하는 연구자들에게 실증주의와 그 언어의 이해는 중요하다.

While different research paradigms provide their unique value in advancing science, positivism has been a dominant form of research in basic and clinical science for over 150 years.6,8,22 As such, understanding positivism and its language is important for researchers hoping to conduct research in interdisciplinary fields such as medical education.

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. 2020 May;95(5):690-694.

 doi: 10.1097/ACM.0000000000003093.

The Positivism Paradigm of Research

Yoon Soo Park 1, Lars Konge, Anthony R Artino Jr

Affiliations 

Affiliation

• 1Y.S. Park is associate professor and associate head, Department of Medical Education, and director of research, Office of Educational Affairs, University of Illinois at Chicago College of Medicine, Chicago, Illinois; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8583-4335. L. Konge is professor, Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1258-5822. A.R. Artino Jr is professor and deputy director, Graduate Programs in Health Professions Education, Department of Medicine, F. Edward Hébert School of Medicine, Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, Maryland; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2661-7853.

• PMID: 31789841
 
• DOI: 10.1097/ACM.0000000000003093

Abstract

Research paradigms guide scientific discoveries through their assumptions and principles. Understanding paradigm-specific assumptions helps illuminate the quality of findings that support scientific studies and identify gaps in generating sound evidence. This article focuses on the research paradigm of positivism, examining its definition, history, and assumptions (ontology, epistemology, axiology, methodology, and rigor). Positivism is aligned with the hypothetico-deductive model of science that builds on verifying a priori hypotheses and experimentation by operationalizing variables and measures; results from hypothesis testing are used to inform and advance science. Studies aligned with positivism generally focus on identifying explanatory associations or causal relationships through quantitative approaches, where empirically based findings from large sample sizes are favored-in this regard, generalizable inferences, replication of findings, and controlled experimentation have been principles guiding positivist science. Criteria for evaluating the quality of positivist research are discussed. An example from health professions education is provided to guide positivist thinking in study design and implementation.