질적연구의 일반화가능성: 오해, 기회, 권고(Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 2018)

질적연구의 일반화가능성: 오해, 기회, 권고(Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 2018)
Generalizability in qualitative research: misunderstandings, opportunities and recommendations for the sport and exercise sciences
Brett Smith

 

일반화는 일반적으로 정량적 연구와 관련하여 논의되는 용어이다. 일반화 가능성은 또한 양적 연구를 긍정적인 방식으로 정의하기 위해 종종 사용된다. 정량적 방법을 적절히 적용하면 더 넓은 모집단이나 다른 맥락에 적용할 수 있는 대표적인 참여자 표본으로부터 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다고 한다. 그런 점에서 좋은 정량적 연구의 결과는 유용하고 유익하다고 볼 수 있다. 예를 들어, 보건 정책 입안자들은 정량적 연구의 결과를 일반 대중들에게 자신 있게 적용하여 희망적으로 많은 대중들이 혜택을 볼 수 있다. 
Generalisation is a term ordinarily discussed in relation to quantitative research. Generalizability is also often used to define quantitative research in positive ways. It is said that when properly applied quantitative methods can produce reliable results from a representative sample of participants that can be applied to a wider population or different contexts. Given that, the results from good quantitative research can be viewed as useful and beneficial. For instance, health policy-makers can confidently apply results from quantitative studies to the general population so that hopefully numerous publics can benefit. 

일부 연구자들은 생산적으로 질적 연구의 일반화 가능성에 더 많은 주의를 요구한다(예: Darnell et al. 2017). 때때로 문헌 저자들은 질적 연구가 일반화될 수 있는 방법에 대해서도 주목한다(예: Black and Holt 2009, Allen-Collinson and Hockey 2010, Hayhurst 2016, Horrocks et al. 2016, Hurley et al. 2016, Shirazipour et al. 2017, Sparkes 및 Brighton 2017). 
some researchers productively call for more attention to generalizability in qualitative research (e.g. Darnell et al. 2017). Occasionally in the literature authors also note how their qualitative study might be generalizable (e.g. Black and Holt 2009, Allen-Collinson and Hockey 2010, Hayhurst 2016, Horrocks et al. 2016, Kuklick et al. 2016, Hurley et al. 2017, Shirazipour et al. 2017, Sparkes and Brighton 2017).

일반화 가능성을 간략하게 언급한 다양한 저널 기사에도 불구하고 스포츠 및 운동 과학 저널의 질적 연구와 관련하여 일반화와 그 의미 및 사용에 대한 자세한 논의가 부족한 것으로 남아 있다. 따라서 이 글의 목적은 질적 연구와 관련하여 일반화에 대해 자세히 논의함으로써 그 차이를 메우기 위함입니다.
Notwithstanding the various journal articles that mention generalizability briefly, it remains that there is a lack of detailed discussion on generalisation and its meaning and use in relation to qualitative research in sport and exercise science journals. The purpose of this article therefore is to fill that gap by discussing generalisation in detail in relation to qualitative research. 

 

오해
Misunderstandings

문헌을 면밀히 살펴보면 질적 기사의 저자들이 다양한 방식으로 일반화 가능성에 관여한다는 것을 알 수 있을 것이다. 언급한 바와 같이, 많은 기사들은 일반화에 대해 전혀 언급하지 않는 반면, 다른 기사들은 질적 연구가 일반화될 수 있다고 간략히 언급하고 있다. 그러한 연구자들은 일반화 가능성을 질적 연구의 한계로 명명하는 것이 옳다고 생각할 수 있다. 하지만 이것이 정말 한계일까요? 질적 연구가 항상 일반화 가능성이 부족하다는 것과 기사에서 그것을 제안하는 것이 오해라는 것은 근거 없는 믿음인가요?
A close inspection of the literature will reveal that authors of qualitative articles engage with generalizability in different ways. As noted, many articles do not mention generalisation at all, whilst others briefly note that their qualitative study might be generalizable. Such researchers might assume it is correct to name generalizability as a limitation of their qualitative research. But is it really a limitation? Is it a myth that qualitative research always lacks generalizability and a misunderstanding to suggest that in an article?

질적 연구는 한 가지 특정 유형의 일반화 가능성, 즉 통계적 확률론적 일반화 가능성을 통해서만 이해될 경우 일반화 가능성이 부족하다. '통계적 일반화 모델(statistical generalizationability model)'은 일반적으로 통계 샘플링 절차를 통해 추구되며 다음과 같은 두 가지 기능을 갖는다. 

• (1) 그것은 연구자가 그들의 샘플의 대표성에 대해 확신을 가질 수 있게 한다. 
  
• (2) 그러한 대표성은 연구자가 더 넓은 추론을 할 수 있게 한다. 

Qualitative research does lack generalizability when it is understood only through one particular type of generalizability, that is, statistical-probabilistic generalizability. Whilst the ‘statistical generalizability model is almost never fully realised, even though the research community usually acts as though it is’ (Polit and Beck 2010, p. 1457), that type of generalisation is normally sought through statistical sampling procedures and has two functions:

• (1) it allows the researcher to feel confident about the representativeness of their sample, and
• (2) such representativeness allows the researcher to make broader inferences.

 

이러한 이유로 통계적 확률론적 일반화 가능성은 정량적 연구에 합리적이고 일반적으로 적용된다.

For such reasons, statistical-probabilistic generalizability is sensibly and commonly applied to quantitative research.

그러나 통계적 확률론적 일반화 가능성을 정성 연구에 적용하는 것은 문제가 있다. 첫째, 질적 연구에 많은 정보를 제공하는 [존재론적 및 인식론적 가정]은 양적 이후의 연구를 뒷받침하는 가정과 다르다. 종종 질적 연구자는 현실은 다중적이며, 사람에 달려있다고 믿는다(연구자, 참여자, 그리고 다양한 사람들). 그들은 또한 지식이 연구자들과 독립적으로 발견되고 객관적인 방법으로 발견되기 보다는, 지식은 구성되고 주관적이라고 종종 믿는다(Lincoln et al. 2017). 무엇이 질적연구이고 무엇이 질적연구가 아닌가에 대한 이러한 이해를 고려할 때, 통계적 확률론적 일반화 가능성은 많은 질적 연구의 존재론적 및 인식론적 가정과 맞지 않는다. 따라서 질적 작업에 통계적 확률론적 일반화 가능성을 적용하는 것은 의미가 없다.

Yet, to apply statistical-probabilistic generalizability to qualitative research is problematic. Firstly, the ontological and epistemological assumptions that inform much qualitative research are different from the assumptions that underpin post-positivist quantitative research. Often the qualitative researcher believes that reality is multiple and dependent on them (i.e. the researcher, participants and various people). They frequently as well believe that knowledge is constructed and subjective, rather than discovered independently from researchers and found in an objective way (Lincoln et al. 2017). Given these understandings about what ‘is’ and ‘is not’ qualitative research, statistical-probabilistic generalizability does not fit with the ontological and epistemological assumptions of much qualitative research. Thus, the application of statistical-probabilistic generalizability to qualitative work makes little sense.

둘째, 통계적 확률 일반화 가능성을 통해 질적 연구를 이해한다면, 그러한 유형의 일반화가 모든 형태의 연구의 목표가 되는 것과 같다. 그러나 통계적 확률론적 일반화 가능성은 정성적 연구에 의미 있는 목표가 아니다. 질적 연구는 사람들의 삶을 풍부하게 상세하게 조사하는 것이고, 그 목표를 달성하기 위해 소수의 사람들은 종종 목적적 또는 목적적 샘플링 전략(예: 최대 변동 및/또는 기준 기반 목적적 샘플링)을 통해 선택된다(Braun and Clarke 2013, Sparkes and Smith 2014). 따라서 의도적으로 선택한 풍부한 지식과 작은 샘플은 약점이 아니라 질적 연구의 고유한 장점입니다. 루이스 외 연구진(2014)은 다음과 같이 평했다.

Secondly, when qualitative research is understood through statistical-probability generalizability it is as if that type of generalisation has been overgeneralized, as it were, to be the goal of all forms of research. Yet, statistical-probabilistic generalizability is not a meaningful goal for qualitative research. Qualitative research is about examining people’s lives in rich detail, and to achieve that goal, small numbers of people are often chosen through purposive or purposeful sampling strategies (e.g. maximum variation and/or criterion-based purposeful sampling) (Braun and Clarke 2013, Sparkes and Smith 2014). Rich knowledge and small samples purposefully chosen are thus unique strengths of qualitative research, not weaknesses. As Lewis et al. (2014) commented:

질적 연구는 통계적으로 일반화될 수 없다. 즉, 특정 관점이나 경험의 확산이 아니라, 표본의 일부 내에서의 위치 정도가 아니라 추론을 도출할 수 있다. 물론 이것이 질적 연구의 목적도 아니다. 오히려, 질적 연구의 가치는 연구 대상 현상의 폭과 성격을 밝히는 데 있다. (351쪽)
Qualitative research cannot be generalised on a statistical basis – it is not the prevalence of particular views or experiences, not the extent of their location within parts of the sample, about which inferences can be drawn. Nor, of course, is this the objective of qualitative research. Rather, the value of qualitative research is in revealing the breadth and nature of the phenomena under study. (p. 351)

따라서 한 연구자가 질적 연구의 약점이 일반화 가능성 부족이며, 이는 통계적 확률 일반화만을 의미한다고 한다면, 그들은 옳을 것이다. 그러나 그들은 질적인 연구 또한 오해하고 있다. 강조된 이유로 통계적 확률 일반화는 질적 연구에도 적용할 수 없을 뿐만 아니라, 질적 연구의 목표조차 아니다. 연구자들은 질적 연구에 통계적 확률의 일반화 가능성을 적용하고 그러한 유형의 일반화를 통해 이를 판단하는 것을 피해야 한다. 
Accordingly, if a researcher states that a weakness of their qualitative research is a lack of generalizability, and by which they only mean statistical-probability generalisation, they would be correct! But they have also misunderstood qualitative research. For reasons highlighted, statistical-probability generalisation is neither applicable to qualitative research nor a goal of it. Researchers should then avoid applying statistical-probability generalizability to qualitative research and making judgements about it through that type of generalisation. 

다양한 학자들에 따르면, 일반화는 질적 연구자들의 정당한 관심사여야 한다. 다시 말해, Wolcott (1995)의 표현처럼, '우리는 일반화에 대한 끈질긴 질문을 피할 수 없다' (132쪽) 그러나 일반화 가능성에 대해 우려하는 것은 인간, 사회 생활 및 물질성에 대한 상세하고 풍부한 이해를 희생할 필요가 없다. 일반화를 사용한다고 반드시 사후 실증주의를 채택해야 하는 것은 아니며, 일반화가 (잠정적이고 주관적이며 맥락과 분리되기보다는) 최종적이고 객관적이라고 믿어야만 하는 것도 아니다. 또한 그 작품에서 추출된 무작위 샘플의 종류를 모방하려고 시도함으로써 정량적 연구 방법을 채택하거나 심지어 병행해야 한다는 것을 의미하지도 않는다. 질적 연구자들은 일반화를 다루고 전달하는 방법을 포함하여 질적 연구의 과정과 산출물을 안내하기 위해 약속하는 인식론(예: 구성론)과 존재론(예: 상대론)을 여전히 보장해야 한다. 이러한 점들을 염두에 두고, 왜 질적 연구자가 일반화 가능성에 관심을 가져야 하는가? 

According to various scholars (e.g. Sandelowski 1997, Yardley 2008, Green and Thorogood 2009, Lewis et al. 2014, Sparkes and Smith 2014, Hayhurst 2016, Kuklick et al. 2016, Shaw and Hoeber 2016, Darnell et al. 2017), generalisation should be a legitimate concern for qualitative researchers. In other words, as Wolcott (1995) put it, ‘we cannot escape the nagging question of generalisation’ (p. 132). Being concerned about generalizability does not however require sacrificing detailed and rich understandings of human beings, social life and materiality. Using generalisation doesn’t either necessitate that one must adopt post-positivism, and believe that generalisations are final, objective and divorced from context rather than provisional, subjective and contextual. Nor does it mean that one should adapt, or even parallel, the methods of quantitative research by attempting to imitate the kinds of random samples drawn on in that work. Qualitative researchers must still ensure that the epistemologies (e.g. constructionism) and ontologies (e.g. relativism) they commit to guide the process and product of qualitative research, including how generalisation is dealt with and communicated. With these points in mind, why might a qualitative researcher be concerned with generalizability?

일반화 가능성을 고려해야 하는 한 가지 이유는 우리가 일반화를 무시할 때 질적 연구에 많은 것이 걸려 있기at stake 때문이다. 예를 들어, 일반화를 무시하면 질적 연구자들이 일반화에 신경 쓸 필요가 없다는 인상을 줄 수 있다. 하지만 우리는 신경써야 한다. 아니면 적어도 일반화 가능성에 대한 입장을 가져야 한다. 그것은 [지배적인 형태의 진실]이 때때로 (질적인 연구에 의해 만들어진 지식과 같은) 특정한 형태의 지식을 폐쇄하거나 경찰하는 방식으로 우리의 분야disciplines을 형성shape하기 때문이다. 

One reason to consider generalizability is that much is at stake for qualitative research when we ignore generalisation. For instance, ignoring generalisation can give the impression that qualitative researchers don’t need to care about generalising. But we do need to care, or at least have a position on generalizability. That is because dominant forms of truth shape our disciplines in ways that at times shut down and/or police particular forms of knowledge, such as that produced by qualitative research. 

일반화 가능성에 engage하는 것이 중요한 또 다른 이유는, 연구자, 저널 편집자 및 리뷰어는 질적 연구의 한계가 일반화 능력의 부족이라고 믿고 질적 연구를 비판, 비하 또는 거부하기 위한 근거로서 사용할 수 있기 때문이다. 우리는 또한 정부, 스포츠 코치 및 스포츠 단체의 정책 입안자들이 때때로 질적 연구의 발견을 심각하게 받아들이지 못할 수 있다는 것을 알고 있다. 그 실패에 기여하는 중요한 요인은 그 결과가 일반화될 수 없다는 자주 인용되지만 잘못된 주장이다. 
It is likewise important to engage with generalizability because, as Shaw and Hoeber (2016) suggested, researchers, journal editors and reviewers may (continue to) believe that a limitation of qualitative research is a lack of generalizability and then use that as a rationale to critique, demean or reject qualitative research (see also Greenhalgh et al. 2016). We also know that policy-makers in government, sport coaches and sporting organisations can, at times, fail to take the findings of qualitative studies seriously. An important factor contributing to that failure is the often cited but false charge that the results are not generalizable (Green and Thorogood 2009).

따라서 연구자, 단체, 정부 등이 질적 연구에 대해 적절하고 공정한 판단을 내리고 그들이 우리의 연구를 활용하기를 원한다면, 우리는 일반화 가능성에 관여할 필요가 있다. 이러한 참여를 달성하는 한 가지 방법은 연구 논문, 대화 등에서 질적 연구의 약점이나 한계가 항상 일반화 가능성이 부족하다는 신화를 제거하는 것이다. 질적 연구자들이 참여할 수 있는 또 다른 방법은 적절한 수준에 상관없이 그들의 결과가 유용하다고 주장하는 것이다(Kay 2016).

Thus, if we want researchers, organisations, government and so on to make appropriate and fair judgements about qualitative research, and want them to use our work, we need to be engaged with generalizability. One way to accomplish such engagement is to dispel any myth in research articles, conversations and so forth that a weakness or limitation of qualitative research is that it always lacks generalizability. Another way for qualitative researchers to engage is to make claims to their results being useful, at whatever level, when appropriate (Kay 2016).

둘째로, 질적 연구는 때때로 일반화될 수 있고 일반화될 수 있기 때문에 일반화 가능성은 합법적인 관심사이다. [일반화의 가능성]이라는 점을 고려한다면, 일반적으로 고려되지 않는 연구자들에게 기회가 열려 있다. 예를 들어, 우리는 일반화 가능성이 특정 연구에 적합한지를 생산적으로 고려하고, 질적 연구가 일반화될 수 있는 방법을 반영하며, 일반화가 어떻게 가능한지를 입증하기 위해 청중과 참여하는 방법을 숙고할 수 있다. 질적 연구 결과가 통계적 확률 유형을 넘어 [다양한 유형의 일반화 가능성]과 어떤 관계를 가질 수 있는지 생각해 보는 데 도움이 될 수 있다(Green and Thorogood 2009). 콜링리지와 갠트(2008)가 언급했듯이, 일반화 가능성은 확률 표본 추출 이론에 국한되지 않는다. 일반화를 이해하는 방법은 다양하다'(392쪽). 따라서, 단순히 일반화 가능성이 질적 연구에서 문제가 아니라고 말하거나, 또는 그것이 한계라고 주장하기 보다는, 연구자들은 연구 결과가 [다른 유형의 일반화]와 가질 수 있는 가능한 종류의 관계에 흥미를 가질 수 있다.
Secondly, generalizability is a legitimate concern because qualitative research can be and is at times generalizable. Given that possibility of generalising, opportunities are opened for researchers not typically considered. For example, we can productively consider if generalizability is appropriate for a particular study, reflect on how qualitative research might be generalizable, and deliberate on ways to engage with audiences to demonstrate how generalisation is possible. To help with all that it can be useful to think through what kind of relationship the qualitative research findings might have to the multiple and different types of generalizability that can be drawn on beyond the statistical-probability type (Green and Thorogood 2009). As Collingridge and Gantt (2008) comment, ‘generalizability is not limited to probability sampling theory. There are different ways of understanding generalisation’ (p. 392). Thus, rather than simply stating that generalizability is not an issue in qualitative research, or claiming it is a limitation, researchers can be intrigued with the possible kind of relationship the study results may have to different types of generalisation.

일반화 기회: '일반화 가능성'에서 '일반화 가능성들'까지
Opportunities to generalise: from generalizability to generalizabilities

질적 연구 결과가 일반화 가능성과 어떤 관계를 가질 수 있는지 생각하는 연구자들에게 고려할 수 있는 일반화 가능성의 유형은 다양하다. 고려해야 할 일반화 유형 중 하나는 [자연주의적 일반화 가능성naturalistic generalizability ]이다(Stake 1978, 1995). [대표적 일반화representational generalisation]라고도 하는 그러한 유형의 일반화에서, 일반화 가능성은 독자가 익숙한 결과와의 유사성과 차이점에 대한 인식을 기반으로 달성된다. 즉, 자연주의적 일반화 가능성은 연구가 독자의 삶의 일에 대한 개인적인 참여나 종종 암묵적인 경험에 공명할 때 발생한다. 

There are different types of generalizability available to consider for researchers who choose to think about what kind of relationship their qualitative study results may have to generalizability. One type of generalisation for consideration is naturalistic generalizability (Stake 1978, 1995). In that type of generalisation, which is sometimes also referred to as representational generalisation (Lewis et al. 2014), generalizability is reached on the basis of recognition of similarities and differences to the results with which the reader is familiar. That is, naturalistic generalizability happens when the research resonates with the reader’s personal engagement in life’s affairs or vicarious, often tacit, experiences.

자연주의 일반화를 가능하게 하기 위해, 연구자들은 적절한 '증거'(예: 인터뷰 인용문, 관찰 필드 노트 및/또는 시각적 자료), 충분한 상황별 세부 사항 및 풍부한 층의 현실의 이론적 표현을 통해 참가자의 삶에 대한 충분한 세부 정보를 청중에게 제공해야 한다. 그럼으로써 독자들이 이것들을 성찰하고 자신의 삶과 연결하도록 돕는다. 

To enable naturalistic generalizability the researcher is required to provide audiences with enough detail of the participant’s lives through adequate ‘evidence’ (e.g. interview quotations, observation field notes and/or visual material), enough contextual details, and richly layered theoretical expressions of a reality to help readers reflect upon these and make connections to their own lives. 

질적 연구자가 추구할 수 있는 또 다른 유형의 일반화는 전이성transferability (Tracy 2010)으로, 추론적 일반화inferential generalisation(Lewis et al. 2014) 또는 사례 간 일반화case-to-case generalisation (Chenail 2010)라고도 한다.

• 정의를 제시하기 전에, 여기서 전이성은 링컨과 구바(1985)가 전이성을 의미하는 것이 아니라는 것을 유념해야 한다. 링컨과 구바의 이전가능성에 대한 생각은 신뢰할 수 없는 현실의 해석으로부터 신뢰할 수 있는 것을 구분하기 위한 절차나 방법의 형태의 인식론적 기초주의에 의해 뒷받침되었다. 그 후, 전이성은 '적합성fittingness'에 관한 것으로, '전송과 수신 상황 사이의 일치성 정도'로 정의되었다 (124쪽).

Another type of generalisation that a qualitative researcher might seek is transferability (Tracy 2010), which is sometimes also referred to as inferential generalisation (Lewis et al. 2014) or case-to-case generalisation (Chenail 2010).

• Before offering a definition, it is important to note that what is meant by transferability here is not what Lincoln and Guba (1985) meant by transferability. Lincoln and Guba’s idea of transferability was underpinned by epistemological foundationalism in the form of procedures or method to sort out trustworthy from untrustworthy interpretations of reality. Following that, transferability was about ‘fittingness’, ‘defined as the degree of congruence between sending and receiving contexts’ (p. 124).

링컨과 구바(1985)가 정의한 것과는 대조적으로, 여기서 전이가능성의 개념은, 지식은 구성되고 주관적이며, 현실은 다중이며 창조되고 정신에 의존적이며, 방법은 [이론과 무관한 지식]을 제공할 수 없다는 인식론적 가정에 의해 뒷받침된다. 전달성은 한 환경에서 사람이나 집단이 연구가 식별한 다른 환경에서 채택하는 것을 고려할 때마다 발생하는 것으로 정의된다는 점에서 여기서도 다르다. 그렇다면 문제는 '텍스트 A와 컨텍스트 B가 일치하고 적합한가'가 아니라 '이러한 결과가 어느 정도까지 다른 설정으로 전달될 수 있는가'이다. 예를 들어, 체육 교육자, 스포츠 공동체 지도자, 또는 건강 정책 입안자가 활동적인 생활 방식을 장려하는 방법에 대한 질적 보고서를 읽는 것은 알고 싶을지도 모른다: '이것은 나의 체육 수업, 지역 공동체 그룹, 또는 국가에 활동적인 생활 방식을 장려하기 위해 적용할 수 있는 것인가?' 독자들이 [연구가 자신의 상황과 겹친다]고 믿거나, 직관적으로 연구 결과를 자신의 행동으로 옮길 수 있다고 생각할 때, 연구는 전달 가능성을 통해 일반화된다고 말할 수 있다.
In contrast to how Lincoln and Guba (1985) defined it, the idea of transferability here is underpinned by the epistemological assumption that knowledge is constructed and subjective, reality is multiple, created and mind-dependent, and methods cannot provide theory-free knowledge. Transferability is also different here in that it is defined as occurring whenever a person or group in one setting considers adopting something from another that the research has identified. The question then is not ‘If Context A and Context B are congruent and fit’, but rather ‘To what extent are these results transferable to other settings?’ For example, a physical educator, sport community leader, or health policy-maker reading a qualitative report on how to promote active lifestyles might want to know: ‘Is this something I can apply to my physical education class, local community group, or country to encourage active lifestyles’? When readers feel as though this can be the case – when they believe that research overlaps with their own situation and/or they can intuitively transfer the findings to their own action –, then the research can be said to generalise through transferability.

Tracy (2010)에 따르면, 그러한 유형의 일반화 가능성을 촉진하기 위해, 자연주의 일반화 가능성 연구자들처럼, '직접 증언을 수집하고 풍부한 설명을 제공하며 접근 가능하고 초대적으로 작성함으로써 전이가능성을 유발하는 보고서'를 작성한다(페이지 845). 그녀는 또한 전달성이 evocative storytelling과 관련될 수 있다고 언급했다. 이야기는 다른 분야에서도 같은 일을 겪었다는 생각을 독자들에게 심어주는 힘이 있기 때문이다(Papathomas 2016). 
To facilitate that type of generalizability, according to Tracy (2010), like naturalistic generalizability researchers ‘create reports that invite transferability by gathering direct testimony, providing rich description and writing accessibly and invitationally’ (p. 845). She notes that transferability can also relate to evocative storytelling. That is because stories have the power to create in readers the idea that they have experienced the same thing in another arena (Papathomas 2016). 

질적 연구 결과가 일반화 가능성과 어떤 관계를 가질 수 있는지 생각하고자 하는 연구자들을 위해, 이들이 추구할 수 있는 추가적인 유형의 일반화는 광범위하게 분석적 일반화analytical generalization 라고 할 수 있다(Chenail 2010, Polit and Beck 2010, Lewis et al. 2014, Simons 2014). 때로는 수직적 일반화vertical generalizability (Stephens Generalization, 1982년)과 관용적 일반화idiographic generalizability (Sandelowski 2004년)으로도 알려져 있으며, 분석 일반화는 개념 일반화concept generalization 와 이론적 일반화theoretical generalization를 통해 다양한 방식으로 발생할 수 있다. 
For those researchers who wish to think about what kind of relationship their qualitative study results may have to generalizability, a further type of generalisation they might seek can be broadly termed analytical generalization (Chenail 2010, Polit and Beck 2010, Lewis et al. 2014, Simons 2014). Sometimes also known as vertical generalizability (Stephens 1982) and idiographic generalizability (Sandelowski 2004), analytical generalisation can occur in differing ways, that is, through concept generalization and theoretical generalization.

예를 들어, [분석적 일반화]는 연구자가 특정한 결과의 집합을 [확립된 개념이나 이론으로 일반화]함으로써 연구 개념에 일반화 가능성 또는 이론적 일반화 가능성을 표시할 때 발생할 수 있다. 연구는 또한 맥락이나 모집단이 다르더라도 나중에 타당하고 다른 연구에서 의미를 갖는 [새로운 개념이나 새로운 이론이 구성]될 때 분석적 일반화 가능성을 생산할 수 있다. 아니면, 연구자는 다른 방법론을 통해 연구에서 확립된 개념과 이론을 재검토하여, [주제에 대한 새로운 개념과 이론적 이해를 도출]할 수도 있다. 연구자나 다른 연구자가 다른 연구에서 그러한 개념이나 이론의 가치를 보여줄 때, 다시 말해 그 작업은 분석적 일반화의 형태를 만들어 낸다고 할 수 있다. 

For example, analytical generalisation can happen when the researcher generalises a particular set of results to an established concept or theory, thereby displaying in their research concept generalizability or theoretical generalizability. Research might also produce analytical generalizability when a new concept or new theory is constructed that later makes sense and has significance in other research, even if the contexts or populations are different. Or, the researcher might re-examine established concepts and theories in a study through a different methodology and, in turn, produce new conceptual and theoretical understandings of a topic. When that occurs, and the researcher or other researchers show the value of such concepts or theories in other research, then again it can be said that the work generates a form of analytical generalisation.

따라서 [분석적 일반화]에서 일반화할 수 있는 것은 (특정 맥락이나 모집단이 아니라) [개념이나 이론]이다. 더욱이 개념적 또는 이론적 일반화는 고정적이거나 불변하거나 절대적으로 확실하게 주장될 수 있는 것으로 보지 않는다. 오히려 분석적 일반화는 세상과 사람들의 삶을 이해하기 위한 [유동적인 아이디어]로 더 잘 이해될 수 있다. 또한 중요한 것은 다넬 외 연구진(2017)이 제안한 바와 같이 질적 데이터는 종종 [개념 구성과 이론화]를 주도한다. 

Thus, in analytical generalisation it is the concepts or theories that are generalizable, not the specific context or populations. Moreover, conceptual or theoretical generalisations are not viewed as fixed, immutable, or to be asserted with absolute certainty. Rather, analytical generalisations are perhaps better understood as fluid ideas (Atkinson 2017) for making sense of the world and people’s lives. Importantly too, as Darnell et al. (2017) suggested, qualitative data often drive conceptual construction and theorisation. 

또 다른 유형의 일반화 가능성은 Fine, Tuck 및 Zeller-Berkman(2008)이 교차 일반화intersectional generalizability을 정의했던 것이다. 그들은 교차 일반화를 역사적으로 억압받거나 식민화된 민족/공동체의 세부사항과 그들의 저항의 사회적 움직임을 기록하기 위해 시간이 지남에 따라 공동체를 깊고 존중하게 파고드는 작업으로 정의했다. 이러한 유형의 일반화 가능성은 또한 '국가, 공동체, 가정 및 신체에 걸친 패턴을 추적하여 억압과 식민주의의 동맥arteries을 이론화하는 작업'을 산출하는 것이다(Fine et al. 2008, 페이지 174). 이러한 방식으로 교차 일반화 가능성은 커뮤니티 기반 연구(싱키와 블로젯 2016 참조), 페미니즘(쿠키 2016 참조) 및 토착 연구(노먼과 하트 2016 참조)와 연결된다. 
Another type of generalizability is what Fine, Tuck and Zeller-Berkman (2008) termed intersectional generalizability. They defined intersectional generalisation as work that digs deep and respectfully with a community over time to record the particulars of historically oppressed and/or colonised peoples/communities and their social movements of resistance. That type of generalizability is also about producing ‘work that tracks patterns across nations, communities, homes, and bodies to theorize the arteries of oppression and colonialism’ (Fine et al. 2008, p. 174). In such ways, then, intersectional generalizability connects with community-based research (see Schinke and Blodgett 2016), feminism (see Cooky 2016) and indigenous research (see Norman and Hart 2016).

그것은 또한 자극적 일반화provocative generalizability이라고 불리는 것뿐만 아니라 이론적 일반화 가능성과 연결되고 인식된다. 예를 들어, 이론적 일반화의 관점에서 연구팀은 사회적 억압과 한 맥락에서 다른 맥락으로 이동하는 저항의 형태에 대한 이론적 교훈을 얻을 수 있다. Fine 등에 따르면, 아마도 생성성generativity과 비슷하게, [자극적 일반화]는 독자와 청중으로 하여금 '가능성'을 재고하도록 자극하고, 연구자들에게 '아직 상상하지도, 실제로도, 아직 가시권에 있지 않은 것을 향해 연구 결과를 이동시킬 것'을 요청한다(페이지 169). 

It also connects with and recognises theoretical generalizability as well as what is termed provocative generalizability. For example, in terms of theoretical generalisation the research team can glean theoretical lessons about social oppression and forms of resistance moving from one context to another. For Fine et al., provocative generalizability, perhaps not unlike generativity (Barone and Eisner 2012), provokes readers and audiences to rethink ‘the possible’, and asks researchers to ‘move their findings toward that which is not yet imagined, not yet in practice, not yet in sight’ (p. 169). 

일반화 기회: 몇 가지 과제 및 실제 전략
Opportunities to generalise: some challenges and practical strategies

질적 연구가 통계학적 또는 확률론적 증거에 의존하지 않고 일반화할 수 있지만, 일반화가 질적 연구의 의미 있는 목표가 될 수 있다고 믿는 연구자들에게는 여전히 과제가 있다. 한 가지 과제는 '독자 일반화 reader generalizability'과 관련이 있다.

• 확률론적-통계적 일반화 가능성의 경우, [연구자]가 일반화 가능성을 확립하는 것이 기대되지만,
• 여러 유형의 질적 일반화에서는 [독자]가 종종 일반화에 적극적으로 참여해야 한다.

예를 들어, 자연주의적 일반화 또는 전이성을 촉진하기 위해서는 독자들이 자신의 상황과 유사하고 다른 것이 무엇인지 식별할 수 있도록 연구에 대한 두꺼운 설명과 풍부한 해석이 필요하다(Chenail 2010, Sparkes and Smith 2014).
Even though qualitative research can generalise without having to rely on statistical or probabilistic evidence, there are still challenges for researchers who believe that generalizability can be a meaningful goal for qualitative research. One challenge relates to ‘reader generalizability’.

• Whereas in cases of probabilistic-statistical generalizability the expectation is for the researcher to be responsible for establishing generalizability, 
• the reader in qualitative types of generalizability is often called on to be actively involved in making generalisations.

For example, to facilitate naturalistic generalizability or transferability thick descriptions and rich interpretations of the research are needed so that the readers themselves can discern what is similar and different to their own situations (Chenail 2010, Sparkes and Smith 2014).

이러한 관점에서, 일반화는 의미 있는 주제에 대한 연구를 심층적으로 제시하고 해석적 풍부함을 가진 [연구자의 능력]에 의존한다. 그러나 그들이 잘 조작된 질적 보고서를 통해 특정 일반화를 촉진하려고 할 수 있지만, 또한 [청중]이 보고서에 관여한 다음, 그들이 일반화할 수 있는 결과를 지지하거나 거부할 책임이 있다. 따라서 이러한 관점에서, [연구자와 독자]는 모두 '원래 연구의 맥락과 세부사항을 넘어서는 일련의 질적 연구 결과의 가치를 평가하는 것에 대한 책임을 공유한다.'(Chenail 2010, 페이지 6). 일반화할 수 있는 연구를 생산하는 책임이 연구원뿐만 아니라 적절한 독자에게도 주어지면서, 연구자들은 [연구가 일반화될 수 있는지에 관한 어떤 확신도 가지지 못하며, 예측할 수 없는 상황]에 놓이게 된다. 
Generalisation then relies on the ability of the researcher to render studies on meaningful topics, presented in depth, and with interpretive richness. But whilst they might seek to facilitate certain generalisations through a well crafted qualitative report, the onus is also placed on the audience to engage with the report, and then either support or reject the results as generalizable to them. From this perspective, therefore, researchers and readers ‘both share a responsibility when it comes to assessing the value of a particular set of qualitative research findings beyond the context and particulars of the original study’ (Chenail 2010, p. 6). With that responsibility for producing generalizable research placed on not simply the researcher but also on appropriate readers, researchers are left in a situation where they cannot predict with any certainty if research is generalizable.

따라서, 어떻게 연구자들은 (절대적인 방법론적인 확실성이 보장되는) 더 이상 완벽한God's의 관점이 없다는 것을 인식한 상태에서, 일반화의 문제를 실질적으로 진행할 수 있는가? 이러한 상황에서는,

• 그 누구도 특정 연구의 일반화 가능성에 대한 최종적인 의견을 가지고 있지 않고,
  
• 지식은 우발적인contingent 것
  
• 연구자는 역사적으로 그리고 지역적으로 연구되고 있는 바로 그 과정 안에 위치한다

Accordingly, how might researchers practically proceed with the issue of generalizability whilst recognising there is no longer a God’s eye view that guarantees absolute methodological certainty, that no one person has the final word on a particular study’s generalizability, that knowledge is contingent, and that the researcher is historically and locally situated within the very processes being studied?

고려해야 할 한 가지 전략은 최종 보고서에서 특정 프로젝트에 대한 일반화 가능성에 대한 주장이나 참조를 하지 않는 것이다. 연구자는 글을 쓸 때 그들의 연구를 일반화할 자신이 없기 때문에 그렇게 하는 것일 수도 있다. 그러나 그러한 솔직함은, 예를 들어, 나중에 독자들이 그 결과가 그들에게 반향을 불러일으켰다고 말하거나, 그들의 직장으로 옮겨질 수 있다는 것을 배제하지는 않는다. 그러나 이러한 전략의 위험성은 일반화에 대한 언급이 전혀 없을 때 그 연구가 '낮은 가치'와 '부실'로 간주된다는 것이다. 왜냐하면 점점 더 연구와 평가에서 엄격함에 대한 강조가 증가하고 있으며, 질적 특성이 일반화 가능성이 결여되어 제한적이라는 여전히 너무 일반적인 믿음이 존재하기 때문이다. 하지만 그렇다고 해서 연구자가 그러한 지적을 회피하고, 잠재적 리뷰어를 만족시키기 위해 과도하게 부풀려진 주장을 하도록 해서는 안 된다. 연구는 일반화될 수 없지만 여전히 큰 장점이 될 수 있으며, 많은 분야에서 출판될 수 있다.

One strategy to consider is to make no claim or reference to generalizability for a specific project in the final report. A researcher might do that because they are not confident generalising from their study at the time of writing. That candour does not though preclude that later readers might say the results resonated with them or can be transferred to their workplace, for example. However, with an increasing emphasis on rigour in research and assessment exercises, and the still too common belief that qualitative is limited because its lacks generalizability, the risk – in some spaces – of this strategy is that the research is deemed of ‘low value’ and ‘poor’ when there is no mention at all of generalizability. That risk should not drive a researcher to making over inflated claims in order to evade such judgements and satisfy possible reviewers. Research can still be of great merit without being generalizable, and is publishable in many spaces.

특정 목적을 위해 일반화 가능성을 고려하는 경우 채택해야 할 또 다른 전략은 [일반화와 관련하여 명확하면서도 위험회피적인 방식hedging style을 사용하는 것]이다(Chenail 2010). 그러한 위험회피전략은 연구자가 보고서에서 독자에게 제안된 연구가 특정 방법(예: 양도가능성)으로 일반화될 가능성might, potential이 있다는 점을 명시적으로 강조하는 것을 포함한다. 독자에게 이 연구가 일반화될 수 있다고 제안하기 위해, 연구자는 [연구 결과에 대해 신중하게 말로 된 성찰을 제공할 수] 있다. 또한, 연구자는

• 연구자가 선택한 일반화 유형을 명명하고,
• 특정 유형의 일반화 가능성이 연구에 적합한 이유를 정당화하고,
• 품질 판단 기준의 과정과 결과를 설명하고,
• 결과의 잠재적 일반화 가능성에 대한 신뢰 수준을 측정할 수 있다.

If considering generalizability for certain purposes, another strategy to adopt is to use a clear yet hedging style of prose in relation to generalisation (Chenail 2010). That hedging strategy involves the researcher explicitly highlighting to the reader in the report that the research offered might, that is it has the potential, to be generalizable in certain ways (e.g. transferability). To suggest to the reader that the work might be generalizable, the researcher can offer carefully worded reflections about their research results. They also can

• name the type of generalisation selected,
• justify why that particular types of generalizability is appropriate for the research,
• describe the process and outcome of the criteria for judging quality, and
• gauge their level of confidence on the results’ potential generalizability.

이 예술적artful이고, 정보에 입각한 방법으로, 연구자는 독자에게 그들의 질적 연구가 맥락적 한계를 넘어서는 잠재적 가치를 가지고 있다고 제안한다(Chenail 2010). 그 전략의 한 가지 이점은 독자들이 그 연구가 일반화에 대한 최종 단어를 제공하지 않는다는 것을 상기시킨다는 것이다. 동시에, 이 전략은 독자들이 [결과에 대해서만 생각]하는 것이 아니라, [결과를 가지고 생각]하도록 자극하는 이점을 가질 수 있다. 그렇게 함으로써, 독자들은 그 연구가 얼마나 일반화 가능한지 혹은 그렇지 않은지를 성찰할 수 있을 것이다.

In this artful and informed way, the researcher suggests to audiences that their qualitative study has potential value beyond its contextual confines, or in a phrase, to be generalizable in a certain way(s) (Chenail 2010). One benefit of that strategy is that readers are reminded that the research does not offer the final word on generalisation. At the same time, the strategy could have the benefit of provoking the reader to think with the results, not just about them. In so doing, readers might reflect on how generalizable the research is or isn’t.

물론 위험회피전략hedging style에서는 '증거'를 제시하지 않고 '잠재적'이라고 주장하는 것에 대한 비판에 자신을 노출시킬 위험이 있다. 이런 비판에 대해 '연구가 일반화 될 수 있는가, 없는가'라는 문제는 경험적 질문이 아닌 개념적 문제라는 식으로 대응할 수 있다. 더욱이 '증거란 무엇인가'에 문제를 제기하고 '증거'가 논쟁적contested 용어임을 정확하게 지적함으로써 정당하게 대응할 수 있다. 이러한 이슈는 연구실 외부로 나와서, 연구자, 정책 입안자, 스포츠 조직 등의 다른 그룹과 함께할 때, 일반화 가능성에 대한 대화는 종종 곧잘 '증거'에 대한 실증적 질문으로 되돌아가버리곤 한다. 다양한 학자들이 상기시키듯 자신의 작품이 유용하고 변화를 일으키기를 원할 때 그 도전은 무시하기 어렵다. 

Of course, with a hedging strategy there is the danger of leaving oneself open to critiques about claiming ‘potential’ without providing ‘the evidence’. One could respond to such a critique by arguing that the issue of ‘can a study be generalizable or can’t it’ is a conceptual not an empirical question. Moreover, one can respond legitimately by problematizing ‘what is evidence’ and accurately pointing out that ‘evidence’ is a contested term (see Denzin 2009). Such issues recognised, when we move outside our offices and engage with different groups of researchers, policy-makers, sport organisations and so on, conversations about the potential of generalisation can often return quickly back to an empirical question about evidence. That challenge is difficult to ignore when, as various scholars remind us (Wolcott 1995, Yardley 2008, Green and Thorogood 2009, Lewis et al. 2014, Kay 2016, Darnell et al. 2017), one wants their work to be useful and make a difference.

따라서 '잠재적' 문제에 대한 대응을 고려하는 또 다른 방법은, (앞서) 연구가 발표된 후에 다른 사람들이 결과에 어떻게 반응했는지를 '증거'하고, 나중에 이 '증거'를 보여주는 것이다. 물론 그 '증거'가 연구의 일반화 가능성을 뒷받침할 것이라고 가정할 수는 없다. 또한 일반화 가능성이 '증거'된다면 '증거'는 공표 후 일정 기간 동안 생성될 것이라는 점을 인식해야 한다. 그러한 '증거'는 일부 청중을 납득시키기 위해 향후 작업에서 포착될 필요가 있을 수 있다.

Thus, another way to consider responding to the ‘potential’ issue is to ‘evidence’ after the research has been published how others have responded to the results and later show the ‘evidence’. Of course, one cannot assume that the ‘evidence’ will support research generalizability. Further, it must be recognised that if generalizability is ‘evidenced’ that ‘evidence’ would be produced some time after publication. That ‘evidence’ might need to be captured in future work to convince some audiences.

세 번째 전략은 출판을 모색하기 전에 작업이 일반화 가능하다는 '증거'를 수집한 뒤, 최종 보고서에서 연구가 특정 유형의 일반화를 입증했음을 강조하는 것이다. 그것은 연구원이 주장을 과장하거나 절대 확실성을 가지고 일반화 가능성을 제안해야 한다는 것을 의미하는 것이 아니다; 우리는 일반화 주장에 대해 신중해야 한다. 다만, 연구자들은 '증거'를 바탕으로 특정 유형의 표시 일반화 가능성을 독자들에게 강조할 수 있다. 
A third strategy is to gather the ‘evidence’ that the work is generalizable before seeking publication and to highlight in the final report that the research has demonstrated a certain type(s) of generalisation. That does not mean the researcher should exaggerate claims or suggest generalizability with absolute certainty; we should be cautious over claims to generalise. That noted, and guided through the whole research by an aligned epistemology and ontology (Onwuegbuzie and Poth 2016, Levitt et al. 2017), a researcher can highlight to readers that based on the ‘evidence’ gathered the results of the study display a certain type(s) generalizability. 

위의 전략을 사용함으로써, 어떤 질적 연구들은 '증거'를 통해 일반화 가능성을 보여준다는 이점이 있지만, 한 가지 단점은 연구가 전통적인 사례보다 훨씬 늦게 저널에 발표될 가능성이 높다는 것이다. 초기 연구보고서에 대한 답변을 받는 데에 시간이 걸릴 수 있기 때문이다. 예를 들어, Smith와 Caddick(2015)은 일반화 가능성을 얻기 위해 보고서를 펑더에 전달하고 그에 대한 응답을 수집한 지 거의 1년 만에 동료 검토를 위해 논문을 저널에 제출했다. 저널 출판 시간 지연 외에도 연구자들은 연구가 일부 또는 모든 독자에게 일반화되지 않을 수 있다는 것을 알아야 한다. 연구자가 연구의 일반화 가능성을 검토하기 위해 나섰을 때, 그들은 그것이 사람들과 어떤 식으로 일반화되지 않는다는 것을 알게 되면, 그것을 연구에 보고해야 하는 윤리적 책임이 있습니다. 그렇게 정직한 댓가가 연구에는 손해로 다가올 수 있다. 예를 들어, 일부 독자는 일반화의 가능성이 제한적이거나 부족한 것을 '부실'한 연구의 결과로 해석하여 그 가치에 의문을 제기할 수 있다. 대안적으로, 사람들이 연구에 동의하지 않거나 그것이 일반화되지 않는다고 느낄 때, 연구원들은 이러한 통찰을 주제에 대한 추가적인 이해의 원천으로 볼 수 있다. 그들은 연구에 대한 사람들의 관점을 모순, 차이점, 지식의 차이, 대안적 경험을 인정하거나 탐구할 수 있는 실용적인 기회로 사용할 수 있다.
Whilst there are benefits of suggesting that a certain piece of qualitative work displays generalizability via ‘evidence’, one challenge or drawback is that the research is likely to be published in a journal much later than traditionally the case. That is because inviting responses to an initial research report can take time. For instance, Smith and Caddick (2015) submitted their article for peer-review to a journal nearly one year after delivering the report to the funder and collecting responses to it in order to gain a sense of generalizability. In addition to journal publication time delay, researchers need to be aware that the research might not end up being generalizable to some or even all readers. When the researcher sets out to examine the generalizability of the research, and they learn it doesn’t generalise in a certain way with people, there is an ethical responsibility to report that in the research. That honesty can come at a cost to the research. For instance, some readers might interpret the limited or lack of generalizability as the result of ‘poor’ research, thereby questioning the value of it. Alternatively, when people disagree with the research or feel it doesn’t generalise, the researcher might view these insights as an additional source of understanding about a topic. They might use people’s views of the research as a practical opportunity to acknowledge and/or explore with them contradictions, differences, gaps in knowledge, and alternative experiences.

이 섹션에서 제공된 전략은 고정적이거나 최종적인 것으로 간주되어서는 안 되며, 각 전략은 수정될 수 있습니다. 이러한 전략은 연구자들이 질적 연구를 출판하거나 이미 발표된 연구에 대해 다시 반영하고자 할 때 실용적으로 일반화 가능성을 고려하는 방법에 대한 옵션과 출발점이다. 공유된 세 가지 전략 또한 연구자가 사용할 수 있는 유일한 전략은 아니다(Goodman 2008, Chenail 2010, Lewis et al. 2014 참조). 
The strategies offered within this section for thinking about generalisation should not of course be considered inflexible or final; each can be adapted. The strategies are options and starting points for how researchers might consider generalizability in a practical manner when seeking to publish qualitative research or re-reflect on already published work. The three strategies shared are also not the only ones that a researcher might use (see also Goodman 2008, Chenail 2010, Lewis et al. 2014). 

마지막으로, 이 전략을 프로젝트 중간에 고려하거나, 마지막에 바꿔버려서는 안 됩니다. '연구자들이 연구를 시작할 때 일반화 과정에 대해 생각하기 시작하는 것이 중요하다.'(6페이지) 처음부터 전략을 확정하거나 확정해야 한다는 뜻은 아니다. 그러나 프로젝트를 시작할 때 일반화 가능성에 대해 생각하기 위해서는, 연구자들은 [일반화 가능성에 대한 확장된 비전]을 가지고 있어야 한다. 여기에는 다양한 유형의 일반화 가능성, 일반화에 접근하기 위한 가능한 전략, 각 전략에 수반되는 과제 또는 리스크가 포함된다. 그들은 또한 일반화의 문제에 대한 연구 전반에 걸쳐 성찰적이어야 하며 일반화를 하나의 과정으로 보아야 한다.
Finally, the strategies offered should not ideally be considered half way through a project or bolted on at the end. As Chenail (2010) advised, it is ‘important for researchers to start thinking about the generalisation process at the beginning of their research’ (p. 6). This doesn’t mean that one has to finalise or settle on a strategy at the very beginning. Thinking about generalizability at the very start of a project does however require that researchers have an expanded vision of generalizability. That involves the researcher being familiar with different types of generalizability, the possible strategies to approach generalisation, and the challenges or risks that go with each strategy. They also need to be reflexive throughout the research on the issue of generalisation and view generalising as a process.

결론 및 권고사항
Conclusions and recommendations

우리가 일반화 가능성에 대한 논쟁을 피하거나 일반화 가능성에 대한 신화를 문제 삼지 않을 때 많은 것이 위태로워진다. 또한 질적 조사는 일반화할 수 있는 작업을 생산할 수 있기 때문에 일반화 가능성에 관심을 가져야 한다고 강조되었다. 통계적 유형의 일반화 가능성을 사용하는 대신, 질적 연구자들이 추구할 수 있는 것은 다른 유형의 일반화 가능성이라고 제안했다. 여기에는 자연주의적, 전이적, 분석적, 교차적 일반화성의 조합이 하나 이상 포함될 수 있다. 연구자가 선택할 수 있는 다른 유형의 일반화에는 유연한 일반화 가능성(Goodman 2008 참조)과 프로세스 일반화 가능성(Simons 2014 참조)이 포함된다. 마지막으로, 이 논문은 질적 연구를 출판하려고 할 때 연구자가 실질적으로 일반화 가능성에 관여하는 방법에 대한 세 가지 전략을 제공했다. 이 모든 점들을 상세히 설명함으로써, 이 논문이 '일반화 가능성에 대한 확장된 비전'을 제시하기를 바란다. 
As was suggested, much is at stake when we avoid engaging with debates on generalizability or letting myths about generalizability go unchallenged. It was moreover highlighted that we should be intrigued with generalizability since qualitative inquiry can produce work that can be generalised. Rather than use a statistical type of generalizability, it was suggested that what qualitative researchers might seek are other types of generalizability. These could include one or more of a combination of naturalistic, transferable, analytical and/or intersectional generalizability. Other types of generalizability that a researcher might choose include flexible generalizability (see Goodman 2008) and process generalizability (see Simons 2014). Finally, the paper offered three strategies for how a researcher might practically engage with generalizability when seeking to publish qualitative research. By detailing all these points, it is hoped that the paper offers an ‘expanded vision of generalizability.’

일반화에 대한 확대된 비전expanded vision of generalisation을 추구함에 있어, 모든 질적 연구자들이 일반화 가능성을 추구하거나 확립해야 한다고 제안하고 싶지는 않다. 그들이 생산하는 연구는 일반화를 넘어서거나 특정 유형의 일반화 가능성을 통해 포착할 수 없는 이익을 제공할 수 있다. 따라서 모든 정성적 연구가 일반화할 수 있는 결과를 달성하거나 고품질 일반화를 위해 동일한 유형의 일반화 가능성을 추구해야 하는 것은 아니다. 그러나 동시에, 루딘 (2006)이 질적 연구와 관련하여 언급했듯이, "너는 어리석음을 일반화할 수 있어!" (797쪽) 이를 언급하면서, 요점은 일반화는 질적 조사로부터 만들어질 수 있으며, 이것들은 정량적 연구에서 열망하는 것과는 다르다는 것이다(Ruddin 2006). 질적 연구 결과는 일반화될 수 있지만 정량적 결과와 동일한 방식으로 일반화되는 것은 아니다(Braun and Clarke 2013).
In seeking an expanded vision of generalisation, I do not wish to suggest that all qualitative researchers must seek or establish generalizability. The research they produce could offer benefits that that go beyond generalisation or which cannot be captured through a certain type of generalizability. Accordingly, not every qualitative study must achieve generalizable results or seek the same type of generalizability to be of high quality. But at the same time, as Ruddin (2006) states in relation to qualitative research, ‘You can generalise stupid!’ (p. 797). In saying this, the point is that generalisations can be made from qualitative inquiry and these are different from those aspired to in quantitative research (Ruddin 2006). Qualitative research results can be generalizable, but just not in the same way as quantitative results are (Braun and Clarke 2013).

게다가, 나는 이 논문이 스포츠와 운동 과학자들에게 일반화와 같은 다른 맥락에서 우리가 할 수 있는 대화를 자극하는 데 도움이 되는 유용한 자료가 되기를 바란다. 대화 분석가, 분열 분석가, 서술 분석가가 모두 강조하듯이, 대화는 우리의 현실을 구성하고 일을 하는데 도움을 준다. 대화가 구성적이고 행동 지향적이라는 점을 고려할 때, 질적 연구자가 일반화 가능성이 결여된 자신의 작업에 대해 사과하고 싶은 마음이 든다면, [전체 연구를 가이드하는 인식론적 및 존재론적 가정]이 [일반화 가능성에 대해 말하는 방식과 어떻게 일치하는지]만 성찰해서는 안 된다. 

Furthermore, I hope this paper is a useful resource for sport and exercise scientists to help stimulate conversations we could have in different contexts about issues like generalizability. As conversational analysts (see LeCouteur and Cosh 2016), discursive analysts (see McGannon et al. 2017), and narrative analysts (see Papathomas 2016) all highlight, conversations help constitute our realities and do things. Given that conversations are constitutive and action-orientated, if a qualitative researcher feels inclined to apologise for their work lacking (statistical-probability) generalizability, they should not only reflect on how their epistemological and ontological assumptions that guide their whole research are aligned with how they talk about generalizability.

연구자들은 특히 감사audit의 문화의 틀에서 짜여진 현재의 사회적, 정치적 풍토 속에, 사과apology를 할 때 생길 수 있는 현실과 행동을 재고할 필요가 있다. 예를 들어, 만약 연구자가 일반화 가능성이 결여된 연구에 대해 사과해야 한다고 느낀다면, 그들은 (광고적으로) 다른 사람들이 질적 조사를 거부하거나 촉진 위원회 검토와 같은 맥락에서 그것을 비하할 수 있는 근거를 제공할 수 있다. 사과함으로써 그들은 질적 연구가 양적 연구보다 열등하다는 입장을 갖게 될 수 있다. 그렇게 함으로써, 연구자는 무심코 방법의 위계를 강화하며, 권력 관계 내에서, 편집자나 검토자가 질적 연구가 표준 미달, 이류 과학, 낮은 우선순위 및 저널에 포함시킬 가치가 없다고 말하는 것에 수긍하게 된다.

They also need to reconsider the possible realities being created and actions when they offer an apology, especially within the current social and political climate framed within an audit culture (see Sparkes 2013, Giardina 2017). For example, if a researcher feels compelled to apologise for their research lacking generalizability they might (inadvertently) provide a justification for others to reject qualitative inquiry or to demean it in contexts like a promotion committee review. By apologising they could likewise position qualitative research as inferior to quantitative research. In so doing, the researcher might inadvertently reinforce a hierarchy of methods and, within power relations, any understanding an editor or reviewer might hold about qualitative research being sub-standard, a second-class science, a low priority, and/or not worthy of inclusion in journals.

그렇다면, 사과하거나, 비극적이거나, 방어적인 담론을 채택하기 보다는, 대안적 대화를 통해 질적 연구의 독특한 강점에 초점을 맞출 수 있을 것이다. 

• 예를 들어, 연구자는 질적 연구의 강점은 자연주의적이고 이전가능하며 이론적이거나 교차적인 일반화를 도출할 수 있는 방법이라는 점을 지적할 수 있다. 만약 적절하다면, 그들은 또한 그 연구가 어떻게 영향을 미치고 사회에 차이를 만들었는지 강조할 수 있다.
  
• 더욱이, 대화, 담론, 서술 분석가는 대화가 (자신 및 다른 사람들과의) 매일 대화와 상호작용의 형태에 내재되어 있을 뿐만 아니라 특정한 제도적 환경과 실천에 자리 잡고 있음을 상기시킨다.
  
• 질적 연구자들은 우리끼리만 대화를 하거나, 단순히 같은 생각을 가진 사람들과만 대화를 할 수 없다. 우리는 가르칠 때 스포츠와 운동 과학을 넘나드는 학생들과 연결할 필요가 있습니다. 몇 개의 단체만 언급하자면, 우리는 또한 다른 분야의 비평가, 의심하는 사람들, 그리고 지지자들과 함께 참여해야 할 필요가 있다.

Rather than apologising then, or even adopting a tragic or defensive discourse, an alternative conversation could focus on the unique strengths of qualitative research.

• For instance, when appropriate a researcher could point out that a distinctive strength of qualitative research is how it can produce naturalistic, transferable, theoretical and/or intersectional generalisations. If appropriate, they might also highlight how that research achieved impact and made a difference in society (Kay 2016).
• Furthermore, a conversational, discursive and narrative analyst would remind us that conversations are embedded in every day forms of talk and interaction (with oneself and others), as well as situated in certain institutional settings and practices (McGannon and Smith 2015, LeCouteur and Cosh 2016).
• Given the interactional, occasioned, constitutive and action orientated nature of talk and discourse, qualitative researchers cannot then only have conversations amongst ourselves or simply speak with like-minded people. We need to connect with students from across the sport and exercise sciences when teaching (see Knight 2016). To name just a few groups, we need to also engage with our critics, doubters and supporters from other disciplines.

마찬가지로, 약간의 영향력을 획득하고, 좋은 질적 연구를 긍정적으로 촉진하려면, 우리의 대화는 전통적으로 양적으로 더 지향적인 사람들에 의해 지배되어 왔던 맥락으로 확장될 필요가 있다.

• 예를 들어, 대학의 질적 연구자는 테마 연구 그룹을 적극적으로 이끌거나, 연구 팀장 또는 학교/교회의 장/학장이거나, 보조금 패널, 추진 위원회 또는 윤리 위원회에서 봉사하는 자원봉사를 할 수 있다.
• 또한, 외부 영향력 조직과의 양해각서를 개발하고, 정책 입안자를 연구 테이블에 초대하고, 지역 커뮤니티에 참여하고, 자연 과학자와 사회 과학자를 멘토링하고, 학제 간 연구 프로젝트를 시작하고 운영할 수 있습니다.
• 그러한 일을 할 때, 사무실의 경계에 머물거나 '너무 바쁘다'고 반복해서 말하기 보다는, 일반화 가능성 등에 대한 대화를 시작하고 질적 연구가 번창할 수 있도록 도울 수 있는 방식으로 지시할 수 있다.
• 오해하지 마십시오. 이 중 어느 것도 쉽거나 간단하거나 항상 실현 가능한 것은 없습니다(Bochner 2014 참조). 하지만 최근 몇 년 동안 다양한 질적 연구자들이 긍정적인 영향을 미치며 그런 일을 하는 것을 봐왔습니다.

Likewise, to achieve some influence and positively promote good qualitative research, our conversations need to extend into contexts that traditionally have been dominated by those who are more quantitatively orientated.

• For instance, university qualitative researchers might seek to actively lead a themed research group, be a Head of Research or Head/Dean of a School/Faculty, or volunteer to serve on grant panels, promotion committees, or ethical boards.
• Further, and is being done, we might develop memorandum of understandings with external organisations of influence, invite policy-makers to our research table, engage with local communities, mentor natural and social scientists, and/or initiate and run an interdisciplinary research project.
• When doing such things, rather than remaining in the confines of our office or repeatedly saying we are ‘too busy’, conversations about generalizability (and so on) can be initiated and directed in ways that can help enable qualitative research to flourish.
• Make no mistake – none of that is easy, straightforward, or always feasible (see Bochner 2014). I have, though, over recent years witnessed various qualitative researchers doing such things, with positive affects.

질 높은 질적 연구를 적극적으로 추진하고 일반화 가능성을 논의하려는 질적 연구자들은, 지지적인 자연과학자와 더 정량적으로 지향하는 사회과학자들의 도움을 받을 수 있다고도 할 수 있다. 사람들이 기꺼이 경청하고, 지적으로 호기심이 많고, 경찰 분야에 필요성을 느끼지 않고, 변화를 만들기 위해 최선의 연구를 하고 싶을 때 특히 그렇다.  
It must equally be said that qualitative researchers seeking to actively promote high quality qualitative research, and discuss generalizability, can be helped by supportive natural scientists and more quantitatively orientated social scientists. That is especially so when people are willing to listen, are intellectually curious, feel no need to police fields and want to do the best research to make a difference.

왜 질적 연구에 약간의 저항이 있다고 생각하느냐고 물었을 때, 모든 사람들은 이런 용어로 대답했다: '질적 연구를 받지 않거나 거의 가치를 보지 못하는 사람들은 대체로 평범한 연구자들이다. 최고의 과학자들은 좋은 질적 연구의 가치를 높이 평가하며, 질문을 고려할 때 적절할 때 더 많은 질적 연구를 원한다'.

When asked why they thought there was some resistance to qualitative research, all responded in these terms: ‘It is largely mediocre researchers who don’t get qualitative research or see little value in it. The best scientists appreciate the value of good qualitative research and want more of it when appropriate given the questions asked’.

질적 연구를 수행하기 위한 다음과 같은 요약과 권고사항이 일반화와 관련하여 제공된다.
the following summaries and recommendations for doing qualitative research are offered in relation to generalizability:

(1) 정량적 연구에 정보를 제공하는 통계적 유형의 일반화 가능성은 질적 연구에 사용하고 그 가치를 판단하는 데 적용할 수 없다. 질적 연구는 양적 연구와 다른 인식론적, 존재론적 가정, 논리학 및 목표에 의해 informed by하기 때문이다. 연구자들은 일반화 가능성을 다룰 때 연구에 inform하는 인식론, 온톨로지, 목표, 접근법, 방법론 및 방법의 차이를 인식하고 존중해야 한다.
(1) Statistical types of generalizability that inform quantitative research are not applicable to use for qualitative research and to judge the value of it. That is because qualitative research is informed by different epistemological and ontological assumptions, logics and goals to quantitative research. Researchers need to be aware and respectful of the differences in underlying epistemologies, ontologies, goals, approaches, methodologies and methods that inform research when dealing with generalizability.

(2) 질적 연구는 양적 연구와 같은 방식으로 일반화될 수 없다.
(2) Qualitative research can be generalizable, just not in the same way as quantitative research.

(3) 질적 연구가 일반화 될 수 있고, 좋은 질적 연구가 항상 일반화 가능성을 표시할 필요는 없기 때문에, 학술지 논문에 질적 작업의 약점이나 한계가 일반화 가능성 부족이라고 쓴 것은 잘못이다.
(3) Because qualitative research can be generalizable, and good qualitative research need not always display generalizability, it is a mistake to write in a journal article that a weakness or limitation of qualitative work is its lack of generalizability.

(4) 우리는 한 가지 특정 유형의 일반화 가능성(통계적 확률)에만 제한해서는 안 되며, 모든 연구에 그러한 유형을 부과해야 한다. 질적 연구에 유익한 방법으로 사용될 수 있는 다양한 유형의 일반화 가능성이 있다. 이러한 유형에는 자연주의 일반화, 전이성, 분석 일반화 및 교차 일반화성이 포함된다. 이러한 각 유형의 일반화는 정량적 연구의 일반화가 제공할 수 있는 것과 매우 다르지만 매우 유용하며, 따라서 우리의 지식과 연구 능력에 독특하게 추가된다.
(4) We should not restrict ourselves to just one particular type of generalizability – namely, statistical-probability – and impose that type onto all research. There are various types of generalizability that might be used in qualitative research in beneficial ways. These types include naturalistic generalizability, transferability, analytical generalizability and intersectional generalizability. Each of these types of generalisation offers something very different – but highly useful – to what generalizability in quantitative research can provide, thereby uniquely adding to our knowledge and research abilities.

(5) 연구자들은 통계적 확률의 일반화 가능성이 결여된 질적 연구에 대해 사과하거나 친구에게 우리가 오해하고 있다고 한탄하기보다는, 질적 연구의 가치를 보여주고 일반화 가능성에 대한 이슈를 토론함으로써 다양한 그룹과 참여하는 것을 고려할 수 있다. 분명 쉽지 않거나 항상 적용가능하지는 않지만, 우리는 용기를 가지고 리더십의 자리를 차지할 수 있고, 기관들을 넘나들며 우리와 다른 학자들을 참여시키고, 교육하고 권력자들에게 진실을 말할 수 있는 시간을 가질 수 있다.

(5) Rather than apologising for qualitative research lacking statistical-probability generalizability or bemoaning to friends that we are misunderstood, researchers can consider engaging with different groups by showing them the value of qualitative research and debating issues around generalizability. Whilst certainly not easy or always applicable, we can have the courage and take the time to take leadership positions, engage with scholars who are different to us across our institutions, take the time to educate and speak truth to those in power.

(6) 저널 검토자, 편집자 및 정책 입안자는 일반화를 이유로 질적 연구를 무시해서는 안 된다. 그들은 일반화 가능성이 통계적 확률 표본 추출 이론에만 국한되지 않는다는 수많은 학자들의 견해를 이해할 필요가 있다. 일반화에는 다른 유형이 있으며, 따라서 일반화를 위한 또 다른 방법들이 있다. 어떤 유형도 모두 본질적으로 다른 유형보다 좋거나 나쁘지는 않다; 각각은 다른 목적과 다른 결과를 가지고 있으며, 이는 채택된 기본 가정과 방법론에 연결되어 있다.

(6) Journal reviewers, editors and policy-makers should not dismiss qualitative research on grounds of generalizability. They need to appreciate the view held by numerous scholars that generalizability is not limited to statistical-probability sampling theory. There are different types of generalisation, and therefore different ways to generalise. Neither type is inherently better or worse than another; each has different purposes and differing outcomes, which are tied to the underlying assumptions and methodology employed.

(7) 과장하지 않으면서, 또한 연구를 안내하는 존재론적 및 인식론적 가정 내에서 정렬을 지키면서, 연구자는 일반화 가능성을 추구하기 위하여, 독자들에게 [일반화가 가능하다]거나, [일반화의 유형을 뒷받침하기 위해 '증거를 수집'할 수 있음]을 제안하는 것을 고려할 수 있다. 질적 연구자만이 항상 일반화 가능성을 추구할 의무가 있는 것은 아니다. 생성된 연구는 일반화되지 않아도 여전히 큰 이점을 제공할 수 있다.

(7) Without overstating things, and working in alignment within the ontological and epistemological assumptions that guide ones work, when a researcher seeks generalizability they could consider suggesting to readers that their research might be generalizable or ‘gather the evidence’ to support a type(s) of generalizability. Qualitative researchers should not though be obliged to always seek generalizability. The research produced can still offer great benefits without it being generalizable. 

 

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Abstract

Generalisation in relation to qualitative research has rarely been discussed in-depth in sport and exercise psychology, the sociology of sport, sport coaching, or sport management journals. Often there is no mention of generalizability in qualitative studies. When generalizability is mentioned in sport and exercise science journals it is often talked about briefly or highlighted as a limitation/weakness of qualitative research. The purpose of this paper is to provide a detailed discussion of generalisation in order to dispel any misunderstandings or myths about generalizability in qualitative research and offer guidance about how researchers might consider generalisation. It is emphasised that it is a misunderstanding to claim that qualitative research lacks generalizability. It is highlighted that statistical types of generalizability that inform quantitative research are not applicable to judge the value of qualitative research or claim that it lacks generalizability. Reasons as to why researchers might consider generalizability in qualitative research are then offered. It is emphasised that generalisations can be made from qualitative research, but just not in the same way as quantitative results are. To help guide how generalisation might be considered, four different types of generalizability are presented: naturalistic generalisation, transferability, analytical generalizability and intersectional generalizability. Practical strategies are also offered for considering generalizability when seeking to publish qualitative research or reflect on already published work. The paper concludes with a set of recommendations to support high quality and rigorous qualitative research for scholars – including journal editors and reviewers – in relation to generalizability.