Abstract
The scientific research method went through construction of hypothesis and collection of data by experiment or observation and abstracting the hypothesis based on the experience which uses the data. The statistical methodology plays an important role in this process. The method which acquires a data becomes an initial process of abstraction and a survey research using structured questionnaires is a basic tool. After the data is acquired, the high-class statistical techniques such as the regression analysis and the linear structural equation model are used to abstract a hypothesis. By the way, from time to time the concepts which have become abstractive do not help us to understand an actual phenomena, rather it is need to extract some knowledge from questions themselves. In this article, we review the well known statistical methods providing the ways of finding core questions which possibly answer a researcher wants to know. We deal with course evaluation data as an example and try to set up the strategy for improving course evaluation.
과학적 연구 방법은 가설을 세우고 실험이나 관찰을 통해 얻은 자료를 이용한 경험적 사실을 바탕으로 가설을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 이 과정에서 자료를 획득하는 방법이 추상화의 최초 과정이 되고 많은 경우 서베이 리서치라는 구조화된 문항을 통한 방법이 사용 된다. 자료가 획득된 후에는 회귀분석, 선형구조방정식 등 고급 통계 기법들을 사용하여 가설들을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 여기서, 설문지를 통해 많은 수 의 문항들의 응답이 획득되고 추상화를 위해 차원 축소라는 과정을 거치게 된다. 하지만 차원 축소된 정보들이 때때로 실제 현상을 이해하는데 있어서 현실감을 떨어지게 하는 경우도 존재하고 추상화 보다는 설문지 자체에서 어떤 지식을 얻기가 요구되기도 한다. 본 연구에서 설문지의 문항들 중에서 과연 어떤 문항들이 연구하고자 하는 문제의 해답을 줄 수 있는 핵심적인 문항인지를 찾아내고 이들 핵심 문항들로 모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 강의 평가 자료를 예제로 사용하여 보다 나은 강의 평가를 받기 위한 전략들을 구상하여 보았다.