안녕하세요 에세이리뷰입니다.
연구원들은 새로운 발견을 공유하고 다양한 주제에 대한 대중들의 이해를 높이기 위해 자신의 연구를 논문에 게재합니다. 이전 포스팅에서 언급했던 것처럼, 저널의 에디터들이 게재할 논문을 선택할 때, 고려하는 주요 요소 중 하나는 바로 논문의 방법론(methodology)입니다. 논문은 연구 결과뿐만 아니라 어떻게 연구 결과를 얻었는지와 해당 결론에 도달하였는지를 설명해야 합니다. 또한, 독자들이 해당 연구의 실험을 재현하고 결과의 타당성을 평가할 수 있게 하기 위해 Methods 섹션을 포함합니다.
결국 Methods 섹션은 명확해야 합니다. Methods 섹션은 실제 실행된 연구 절차와 연구 방법론에 대해서 설명해야 합니다. 즉, 독자들이 자신이 무엇을 했고, 어떻게 이를 해내었고, 왜 이를 하였는지를 이해할 수 있어야 합니다.
일반적으로 연구를 시작할 때 연구 Methods(방법)가 정립되어야 하기 때문에 연구원들은 Methods의 초안을 가장 먼저 작성하기도 합니다. (1) 연구 과정에서 이뤄진 수정 사항을 반영하기 위해 논문에 기재된 방법을 수정할 필요가 있거나 (2) 공동 저자와 저널 리뷰어에게 받은 피드백을 논문에 반영해야 할 경우 제일 마지막으로 Methods 섹션이 마무리 수정됩니다.
어떤 내용을 포함해야 할까?
기본적으로 Methods는 연구 대상과 변수를 선택한 이유, 이를 처리하거나 관찰한 방법, 데이터를 수집한 방법과 얻은 정보를 분석한 방법을 포함해야 합니다. 육하원칙 (누가, 무엇을, 언제, 어디서, 어떻게, 왜)에 근거하여 Methods를 작성하는 것이 더 명확한 Methods를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 모든 연구 과정을 전부 작성할 필요는 없지만, 다른 연구원들이 여러분의 실험을 재현하기 위해 필요한 실험 과정 및 방법은 꼭 포함되어야 합니다.
논문 방법(Methods)의 형식은?
각 저널은 Methods 섹션의 형식에 대한 구체적인 요건을 갖고 있습니다. 때문에, 목표한 저널의 “Guide for Authors”를 꼼꼼히 확인해야 합니다. 일반적으로 Methods 섹션은 다음 4가지 정보를 포함합니다.
- 연구 디자인 – Study design: 자신의 연구 목적을 어떻게 소개할지, 연구과제에 대한 결론과 실험과정에서 발생할 수 있는 이슈를 어떻게 답변할지에 대해 설명합니다. 자신이 설계한 연구 디자인(study design)이 무작위 오차(random error)와 계통적 오차(systematic error)를 얼마나 잘 통제할 수 있는지를 설명하여 독자들이 자신의 연구 결과의 타당성 과 정확성을 판단할 수 있도록 해야 합니다.
- 연구 대상 – Test subjects (선발 기준 및 방법): 자신이 논문에서 제시한 연구 결과에 대해 독자들이 가질 수도 있는 의구심을 해소하기 위해 연구 대상에 대한 명확한 설명을 포함해야 합니다.
- 데이터 수집 – Data collection (기준 및 방법): 독자들이 자신의 실험 방법을 신뢰할 수 있도록 해야 합니다. 편중(bias)에 대해 충분히 설명하고 해당 논문에서 제시한 연구 결과에 영향을 미쳤을 수도 있는 모든 변수를 통제했다는 것을 증명합니다
- 데이터 분석 – Data analysis: 데이터 분석 방법을 설명함으로써 독자들이 해당 데이터에서 도출한 결론에 대해 가지고 있을 수도 있는 의구심을 풀어줘야 합니다.
- TIP: 부제(subheading)를 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 부제는 독자가 다양한 실험 단계 및 다른 실험 절차와 연구 대상을 구별하는데 도움을 줍니다. 일반적으로 실험 방법은 순차적으로 혹은 실험 방법 유형에 따라 구성됩니다. 하지만, Methods를 명확하게 작성하는 다른 자신만의 방식이 있으시다면, 해당 방식으로 작성해도 괜찮습니다.
다음은 Methods를 작성하거나 수정할 때 고려해야 할 요소 중 일부를 보여주는 표입니다. 에세이리뷰가 위에 제시된 일반적인 4가지 사항에 근거하여 아래 표를 만들었습니다. 이 표를 통해 Methods에 포함되어야 할 사항을 한 눈에 확인하실 수 있습니다.
| 세부항목 | 고려하거나 다뤄야할 요소 |
|---|---|
| 연구 디자인 (일반적으로 도입 문단에 포함됨) |
연구 주제에 대해 현재 알려진 정보연구 유형 (기술적, 분석적, 비교, 개입, 관찰 연구 등)변수와 해당 변수와 관련된 실험 대상데이터 수집 빈도 및 시기예측 모델 및 결과에 영향을 미칠 수 있는 요소 통제 방법실험 실행 가능성 이슈에 의한 연구 디자인 변경 필요 여부. 해당시, 변경이 필요한 부분 |
| 연구 대상 (선택 기준 및 방법) | 윤리적 고려 사항 (모든 동물 혹은 인간을 대상으로 하는 연구는 연구 프로토콜에 대한 윤리 위원회의 승인, 임상 실험 대상의 사전동의 등의 요소들을 포함해야함)연구 배경 (시간, 장소 등)살아있는 대상 (사람 및 동물): 인구학 및 임상학적 조건, 성별, 체중, 종 (種), 연령, 특별 사항, 생활 조건 등실험 시작 전 연구 대상에게 가해진 모든 준비 절차샘플링 방법 (타겟 집단, 표본 추출 방법, 사용된 실험 기구, 층화(stratification), 군집화(clustering) 혹은 가중치(weighting) 포함)연구 대상 모집 방법 및 이의 효용성 (실험 참여를 거절한 대상의 프로필을 포함해야 되는 경우도 있음)비교 연구의 경우: 그룹 할당 및 무선화(randomization) 절차종단적 연구(longitudinal studies)를 위한 후속 절차 |
| 데이터 수집 (기준 및 방법) | 측정 변수 (주요 예측 변수와 그 변수에 해당하는 모든 결과 포함)데이터를 수집하는 데 사용된 방법과 기구 (계측기 제조업체와 모델, 검정(calibration) 절차 및 다른 연구원들이 해당 실험 결과를 재현하는 데 필요한 정보 포함)편중 통제 (예: blinding procedures) |
| 자료 분석 | 기술 통계 (예: 평균, 중앙값, 표준 편차 등)추정 방법 (신뢰 구간, 가설적 시험 방법 및 회귀 모델 또는 사용된 다른 모델링 방법 포함)혼재(confounding) 관찰 연구를 처리하기 위해 사용된 방법중간 분석 방법샘플링 방법 및 가중치 단계에서의 수정 사항누락된 데이터표본 크기검정력(power) 측정사용한 소프트웨어 |
Methods 섹션을 작성할 때 다음 지향 및 지양사항에 대해서도 고려하는 것이 좋습니다.
지양 및 지향사항
- 과거 시제를 사용합니다 (한 일에 대해 작성한 것이기 때문에 과거 시제를 사용하는 것이 옳습니다).
- 결과와 실험 절차를 혼용하지 않아야 합니다. Methods 섹션에서만 실험 절차에 대해 기술해야 합니다.
- 장황한 연구 결과 설명과 배경 정보는 제외합니다 (이는 Discussion 섹션에 포함됩니다).
- 실험을 재현하는데 필요한 최소한의 정보만을 포함해야 합니다. 어떤 정보를 생략해야 되는지 잘 모르시겠나요? 먼저 생략하고자 하는 정보를 생각해봅니다. 그리고, 만약 그 정보가 논문에서 생략되고, 독자가 자신의 연구를 재현할 때 어떤 결과가 나오게 될지 상상해봅니다. 다른 연구 결과가 예상되는 경우에는, 해당 정보를 생략하여서는 안됩니다.
- 정확한 측정 정보 (단위 포함)를 제공하고 모든 측정 오차를 공개해야 합니다.
- 이미 다른 논문에 게재된 방법에 대한 설명을 그대로 반복하여선 안됩니다. 대신에, 참조문헌(reference)을 사용하여 해당 방법에 대한 설명이 이미 다른 논문에 있다는 것을 명시합니다. 기존 방법에 추가 혹은 변형 사항에 대한 정보만을 포함합니다.
이 팁을 염두에 두면, 명확하고 효과적인 Methods 섹션을 작성하는데 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.
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