Sampling Thoughtfully in Qualitative Research: Hallmarks of Rigour in Health Professions Education
- PMID: 40640079
- DOI: 10.1111/tct.70145
📚 질적 연구, '누구'를 인터뷰해야 할까? (feat. 신중한 표집)
안녕하세요! 연구자 여러분, 혹은 예비 연구자 여러분. 👋 오늘은 질적 연구(Qualitative Research)를 준비할 때 가장 골치 아픈 문제 중 하나인 '표집(Sampling)'에 대해 아주 명쾌하게 정리해 둔 논문을 소개해 드리려고 해요.
보건 의료 교육 분야의 논문이지만, 질적 연구를 하는 모든 분에게 피와 살이 되는 내용이랍니다. 특히 "도대체 몇 명을 인터뷰해야 통과될까?"를 고민 중이시라면 꼭 끝까지 읽어보세요!
1. 양적 연구와는 출발점부터 다릅니다 💡
보통 통계 돌리는 양적 연구(Quantitative Research)에서는 표본이 전체 모집단을 대표(Represent)할 수 있는지가 중요하죠. 그래서 무작위로, 많이 뽑으려고 노력합니다.
하지만 질적 연구는 다릅니다. 우리는 일반화(Generalization)가 목적이 아니라, 어떤 현상을 깊이 있게 이해(In-depth understanding)하는 게 목표니까요. 그래서 연구진은 이렇게 강조합니다.
"사례 선택은 질적 탐구의 기초입니다. 당신의 탐구에서 무엇을 발견할지는 당신이 연구하는 사례들에 의해 결정될 것입니다." "Case selection is the foundation of qualitative inquiry. What you find from your inquiry will be determined by the cases you study."
즉, 아무나 많이 뽑는 게 아니라, 내 연구 질문에 가장 풍부한 이야기를 들려줄 수 있는 '정보가 풍부한 사례(Information-rich cases)'를 찾는 게 핵심입니다.
2. 전략적으로 뽑아라: 의도적 표집 (Purposive Sampling) 🎯
이 논문에서는 다양한 표집 전략을 소개하는데요, 결국 모든 것은 '의도적 표집(Purposive Sampling)'으로 귀결됩니다. 연구 목적에 맞는 사람을 전략적으로 선택한다는 뜻이죠. 가장 흔히 쓰이는 세 가지 방법을 알아볼까요?
① 편의 표집 (Convenience Sampling)
말 그대로 연구자가 접근하기 쉬운 사람들을 뽑는 거예요. "내 주변 동료 의사", "우리 학교 학생" 등이죠.
- 장점: 빠르고 쉽다. 파일럿 연구에 좋다.
- 단점: 데이터가 편향될 수 있고, 연구의 엄격성이 떨어져 보일 수 있다.
② 최대 변이 표집 (Maximum Variation Sampling) ⭐
연구진이 가장 추천하는 방법 중 하나입니다. 성별, 경력, 인종 등 다양한 배경을 가진 사람들을 골고루 뽑는 거예요.
- 이유: 다양한 시각을 통해 공통적인 패턴을 발견하면 이론을 만들기(Theory development) 좋고, 결과가 더 풍부해집니다.
③ 눈덩이 표집 (Snowball Sampling) ❄️
한 명을 인터뷰하고, 그 사람에게 "주변에 이런 경험 있는 다른 분 소개 좀..." 하고 연결받는 방식입니다.
- 이유: '가면 증후군'처럼 남들에게 잘 드러내지 않는 민감한 주제나, 찾기 힘든 전문가 집단을 연구할 때 아주 유용합니다.
3. 그래서, 몇 명이나 인터뷰해야 하냐고요? 🤔
이게 제일 궁금하시죠? "15명이면 될까요, 20명이면 될까요?" 연구진은 "고정된 공식(Fixed formula)은 없다"고 못 박습니다. 단순히 숫자를 채우는 게 중요한 게 아니기 때문이죠. 대신 '정보력(Information Power)'이나 '정보의 풍부함(Informational Richness)'을 생각해야 합니다. 10명이라도 그 내용이 엄청나게 깊고 새롭다면 충분하고, 50명이라도 뻔한 소리만 한다면 부족한 겁니다.
연구진의 핵심 조언을 들어보세요.
"표본 크기 결정은 정보적 풍부함을 우선시해야 합니다." "Sample size decisions should prioritize informational richness."
즉, "더 이상 새로운 얘기가 안 나온다(Saturation)" 싶거나 "이론을 설명하기에 충분하다" 싶을 때가 멈출 때입니다.
4. 연구자는 '작곡가'와 같습니다 🎼
마지막으로 이 논문의 결론 부분이 참 인상적이에요. 연구자가 표본을 뽑는 과정을 오케스트라의 작곡가에 비유했거든요. 어떤 사람의 목소리를 담아야 내 연구가 아름다운 화음을 낼지, 혹은 독특한 불협화음으로 새로운 통찰을 줄지 고민하는 과정이라는 거죠.
"표집에서 연구자의 역할은 단순한 선택을 초월합니다; 그것은 다성적 서사를 형성할 독특한 목소리들을 의식적으로 큐레이팅하는 작곡가의 역할과 흡사합니다." "The researcher's role in sampling transcends mere selection; it is akin to that of a composer, consciously curating the distinct voices that will form a polyphonic narrative."
📝 요약하며
질적 연구를 준비하시나요? "몇 명 뽑지?"를 고민하기 전에 "누가 내 연구 질문에 가장 깊이 있는 답을 줄 수 있지?"를 먼저 고민해 보세요. 그 신중한 표집(Judicious sampling)이 여러분 논문의 퀄리티를 결정지을 것입니다.
여러분의 멋진 연구를 응원합니다! 💪
1. 서론 (1 Introduction)
질적 연구(qualitative research)에서 방법론적 엄격성(methodological rigour)의 성공에 있어 핵심은 표집(sampling) 과정이다 [1]. 사실, Patton [2]은 모집단(population)으로부터 표집하는 것—그가 정보가 풍부한 사례(information rich cases)를 선택하는 것이라고 명명한 것—으로서, 의미 있는 결과를 도출하기 위해서는 신중한 표집(judicious sampling)이 필수적이라고 주장한다: ‘사례 선택(case selection)은 질적 탐구(qualitative inquiry)의 기초이다. 당신의 탐구에서 무엇을 발견할지는 당신이 연구하는 사례들에 의해 결정될 것이다’. (p. 265). 의학 교육(medical education)에서, 질적 연구는 연구 탐구(research inquiry)와 관련된 풍부하고 미묘한 관점(nuanced perspectives)과 폭넓은 견해를 제공할 수 있는 참여자들을 모집함으로써 경험, 신념, 행동의 '무엇', '왜', '어떻게'를 탐구하는 것을 목표로 한다 [3]. 이러한 표집 선택(sampling choices)은 연구 결과(research findings)에 강력한 영향을 미치므로, 연구자들은 '연구 질문에 대한 철저한 탐구를 달성하려는 목표를 가지고' [3] 연구 질문(research question)과 관련하여 최상의 정보를 가진 사람들을 찾아야 한다. 연구자가 내리는 표집 결정(sampling decisions)은 무엇보다 중요하다. 예를 들어, 제한된 관점만을 제공함으로써, 부적절한 표집 전략(poor sampling strategies)은 연구의 진실성(integrity)을 심각하게 훼손하며, 이미 과소대표(underrepresented)되거나 침묵당한 모집단의 소외(marginalization)를 강화할 뚜렷한 위협을 제기한다 [4].
표집 선택(sampling choices)은 연구 결과에 강력한 영향을 미친다.
양적 연구(quantitative research)에서의 표본은 연구 대상 모집단을 대표(represent)하기 위한 것이며—결과를 모집단으로 일반화(generalizing)하려는 의도를 가짐—반면, 질적 연구(qualitative research)에서는 사람들과 맥락에 대한 풍부하고, 심층적이며, 상세한 이해를 위한 기회에 관한 것이다 [5, 6]. 질적 연구자들은 연구 문제(research problem)에 대해 가치 있는 통찰(insights)을 제공하기에 가장 적합한 참여자들을 찾으며, 연구 질문에 가장 적절한 지식, 경험 또는 특성을 지닌 개인, 집단 또는 사례를 선택한다 [7]. 연구 시작부터 실행된 신중하게 설계된 표집 전략(sampling strategy)은 연구팀이 최종 분석 단계에서 발전시킬 수 있는 통찰의 질(quality)에 직접적인 영향을 미친다. 중요하게도, 누구를 표집할 것인가에 대한 결정은 얼마나 많은 참여자가 충분한가에 대한 결정—이것이 포화(saturation), 정보력(information power), 또는 자료 적합성(data adequacy)으로 프레임화되든지 간에—과 밀접하게 연결되어 있다. 우리는 이 문제를 논문의 뒷부분에서 다시 다룰 것이다.
질적 탐구에서의 다양한 표집 접근법들(Table 1 참조)은 근본적으로 의도적(purposive)인 성격에 의해 통합된다. 이러한 공유된 원칙은 분석 자체의 요구에 의해 주도되는데, 분석은 다양한 관점을 통합함으로써 의미의 패턴(patterns of meaning)을 식별하고자 하며, 따라서 정보가 풍부한 사례(information-rich cases)의 전략적 선택을 필요로 한다 [7]. 표집은 사람, 환경(settings), 사건(events), 그리고 과정(processes)을 포함한다. 이러한 매개변수들을 연구 질문과 일치시키는 것(aligning)이 중요하며, 선택된 것들이 이를 다루는 데 있어 대표성(representative)이 있고 시간 효율적(time-efficient)인지를 고려하는 것이 필요하다 (Miles & Huberman, 1984, 41, as cited in [20, 113]).
TABLE 1. Patton [2, 8]에 의해 정의된 질적 표집 전략 (Qualitative sampling strategies as defined by Patton [2, 8])
| 표집 기법 (Sampling technique) | 정의 (Definition) |
| 접근 주도적 또는 실용적 전략 (Access-driven or practical strategies) | 실행 가능성(feasibility), 접근 제약(access constraints) 또는 네트워크 기반 모집(network-based recruitment)에 의해 주도됨 |
| 의도적 무작위 표집 (Purposeful random sampling) | 연구자가 의도적으로 참여자를 선택하기 위해 일부 기준을 사용하면서도, 표본 내의 다양성을 확보하기 위해 선택 과정에 무작위성(randomness) 요소를 도입하는 하이브리드 접근법. Example: [9] |
| 전형적 또는 평균적 사례 (Typical or average cases) | 모집단에서 공통적이거나 대표적인 것을 탐구하기 위함 |
| 동질적 표집 (Homogeneous sampling) | 연구 목표와 관련된 유사한 특성이나 성향을 공유하는 참여자를 선택함. 목표는 선택된 참여자들이 연구 초점과 적절한 공통점(commonalities)을 갖도록 보장하여, 연구 중인 현상에 대해 보다 집중적이고 타겟팅된 조사를 가능하게 하는 것임. Example: [10] |
| 전형적 사례 표집 (Typical case sampling) | 연구 대상 모집단의 '평균적(average)' 또는 '전형적(typical)' 특성을 대표하는 참여자를 선택함. 이는 전체 모집단을 정확하게 반영하는 대표 표본(representative sample)을 제공하여, 연구자가 결과를 더 넓은 집단으로 일반화(generalize)할 수 있게 함. Example: [11] |
| 최대 변이/다양성 (Maximum variation/diversity) | 복잡성(complexity)과 패턴을 탐구하기 위해 광범위한 경험과 관점을 포착함 |
| 층화 의도적 표집 (Stratified purposeful sampling) | 연구자는 연구 목표와 관련된 특정 특성이나 기준에 따라 모집단을 별개의 하위 그룹 또는 층(strata)으로 나눔. 각 층 내에서, 주요 특성이나 관심 있는 변이(variations)의 대표성을 보장하기 위해 참여자를 의도적으로 선택함. Example: [12] |
| 결합 또는 혼합 의도적 표집 (Combination or mixed purposeful sampling) | 한 가지 유형의 의도적 표집에만 의존하는 대신, 연구자는 연구 목표와 관련된 다양한 기준에 따라 참여자를 선택하기 위해 여러 전략의 혼합(mixture of strategies)을 사용함. 이 접근법은 연구자가 표본 내에서 다양한 관점, 경험 또는 특성을 포착할 수 있게 하여, 수집된 자료(data)의 풍부함과 깊이를 향상시킴. Example: [13] |
| 극단적 또는 핵심 사례 (Extreme or key cases) | 특이하거나, 강렬하거나, 중추적인 사례에 초점을 맞춰 통찰을 제공함 |
| 극단적 또는 일탈 사례 표집 (Extreme or deviant case sampling) | 규범(norm)에서 극단적이거나 일탈적인 사례를 선택함. 이러한 사례들은 연구 중인 현상에 대한 독특한 통찰을 제공할 수 있는 특이한 특성, 행동 또는 결과를 보이기 때문에 선택됨. Example: [14] |
| 강도 표집 (Intensity sampling) | 연구되는 현상의 높은 강도(intensity)나 집중도를 보여주는 사례 또는 참여자를 선택함. 이 방법은 현상이 특히 두드러지거나 만연한 경우에 초점을 맞추는 것을 목표로 함. Example: [15] |
| 결정적 사례 표집 (Critical case sampling) | 연구자는 연구 중인 현상을 이해하는 데 있어 결정적(critical)이거나 중추적(pivotal)이라고 간주되는 사례를 의도적으로 선택함. 이러한 사례들은 주요 통찰을 제공하거나, 지배적인 가정(prevailing assumptions)에 도전하거나, 연구 질문과 관련된 극단적 또는 독특한 상황을 대표할 것으로 기대되기 때문에 선택됨. Example: [16] |
| 이론적/개념적 검증 (Theoretical/conceptual testing) | 기존 이론이나 개념을 검증하거나 정교화하기 위함 |
| 준거 표집 (Criterion sampling) | 연구 질문과 직접적으로 관련된 사전에 정의된 기준(predefined criteria)에 기초하여 참여자를 선택하는 것을 포함함. Example: [17] |
| 확증 및 반증 사례 (Confirming and disconfirming cases) | 연구 중인 현상과 관련된 지배적인 이론, 가설 또는 가정을 확증(confirm)하거나 반증(disconfirm)하는 사례를 선택함. Example: [18] |
| 전략적 관련성 (Strategic relevance) | 정책이나 대중적 담론과 높은 관련성이 있는 사례를 다루기 위함 |
| 정치적으로 중요한 사례 표집 (Sampling politically important cases) | 정치, 거버넌스(governance) 또는 공공 정책 영역 내에서 중요성을 갖는 사례를 선택함. 이러한 사례들은 일반적으로 의사 결정, 여론 또는 정부 기관의 기능에 시사점(implications)을 가짐. 정치적으로 중요한 사례를 표집하는 것은 연구자가 정치적 사건, 정책 또는 행위자가 사회, 거버넌스 및 대중적 담론에 미치는 영향을 조사할 수 있게 함. Example: [19] |
이 논문에서 우리는 일반적인 표집 전략(sampling strategies)을 탐구하는 것으로 시작하여, 표본 크기(sample size)를 고려하고, 연구 전체에 걸친 표집의 역할을 고찰하는 것으로 마무리하며, 질적 연구에서의 표집에 대한 실용적인 가이드를 제공한다.
2 시작하기 (Getting Started)
질적 연구 설계(qualitative research design)에서 가장 중요한 단계 중 하나는 표집 전략(sampling strategy)을 개발하는 것이다 [7]. 연구자들은 수행 중인 연구와 관련된 특정 기준에 따라 참여자나 사례를 식별하고 선택한다. 이를 통해 연구 주제에 대한 심층적인 통찰을 제공할 수 있는 관련 지식, 경험 및 관점을 보유한 참여자를 선택할 수 있다. 종종, 질적 연구에서의 표집은 반복적 과정(iterative process)으로 수행된다. 예를 들어, 표집 전략과 참여자 선택은 고정되어 있기보다는 연구자의 통찰이 깊어짐에 따라 함께 진화하는 것이 일반적이다. 자료 수집, 분석 및 집필 중에 자료의 공백(gaps)을 식별하게 되면, 연구자는 표집에 대한 결정을 재고하고, 충분한 정보를 얻기 위해 초점을 확장하거나 좁히도록 조정 및 정교화해야 할 수도 있다.
연구 주제에 대한 심층적인 통찰을 제공할 수 있는 관련 지식, 경험 및 관점을 보유한 참여자의 선택.
질적 연구에서의 표집은 양적 연구(quantitative research)의 표집과 근본적으로 다른데, 이는 한쪽은 연구자의 판단이 개입되고 다른 쪽은 그렇지 않기 때문이 아니라, 서로 다른 과학적 근거와 철학에 뿌리를 두고 있기 때문이다 [21].
- 양적 표집 전략은 일반적으로 확률적 논리(probabilistic logic)에 기초하며, 더 큰 모집단을 통계적으로 대표(statistically representative)하는 표본을 생성하는 것을 목표로 한다 [22]. 이 접근법은 실증주의 패러다임(positivist paradigm)에 기반을 두고 있으며, 여기서 일반화 가능성(generalizability)과 객관성이 우선시되고, 연구자의 판단은 적격 기준(eligibility criteria)과 표집 틀(sampling frames)을 사전에 정의하는 데 집중된다.
- 대조적으로, 질적 표집은 해석주의(interpretivist) 또는 구성주의(constructivist) 패러다임에 의해 안내되며, 여기서 목표는 특정 현상에 대한 깊고 맥락화된 이해(contextualized understanding)를 얻는 것이다. 여기서 연구자의 판단은 연구 목표와 일치하는 풍부하고, 관련성 있으며, 다양한 관점을 제공할 수 있는 참여자를 의도적으로 선택(purposefully select)하는 데 사용되는 핵심적인 방법론적 강점이다 [6].
다양한 연구 시나리오를 효과적으로 다루기 위해 수많은 표집 전략이 식별되었다 (Table 1 참조). Table 1의 전략들은 그 전략적 목적에 따라 그룹화되었다.
Table 1에 설명된 모든 표집 기법이 의학 교육의 질적 연구에 적절하게 적용될 수 있지만, 우리 분야의 연구에서 빈번하게 사용되기 때문에 특별히 주목할 가치가 있는 세 가지가 있다. 여기에는 편의 표집(convenience sampling), 최대 변이 표집(maximum variation sampling), 그리고 눈덩이 표집(snowball sampling)이 포함된다. 독자들이 이 세 가지 접근법을 적용하는 것을 돕기 위해, 우리는 각각을 더 자세히 논의한다. 우리는 의료 전문가들의 가면 현상(imposter phenomenon)을 가상의 연구 사례로 사용하여, 표집 기법들이 실제로 어떻게 작동하며 사용된 전략에 따라 어떻게 달라지는지를 보여준다.
2.1 편의 표집 (Convenience Sampling)
편의 표집(Convenience sampling)은 가용성(availability), 근접성(proximity), 접근의 용이성(ease of access)에 기초하여 참여자를 선택하는 것을 포함한다 [23]. 연구자들이 편의 표집을 사용하기는 하지만, 내재된 의도적 접근(purposive approach)의 결여로 인해 일반적으로 선호되지는 않는다. 연구자들은 연구 설계에 영향을 미치는 요인들이 있어 시간 소모가 크고 비용이 많이 드는 다른 표집 기법을 사용할 수 없을 때 이 접근법을 채택한다. 편의 표집은 또한 파일럿(pilot), 탐색적(exploratory) 또는 예비(preliminary) 연구를 수행할 때 유용하다. 연구자들은 더 심층적인 연구를 위한 정보를 얻기 위해 빠르게 자료를 수집할 수 있다. 편의 표집은 질적 연구에서 견고한(robust) 기법으로 간주되지 않는다. 파일럿 연구에는 편리할 수 있지만, 유용하고 더 광범위한 통찰을 생성하는 것이 목표라면 권장되지 않는다.
실제 편의 표집의 예시는 Box 1을 참조하라.
Box 1: 실제 편의 표집 (Convenience sampling in practice)
- 연구 목표 (Study aim): 의사들 사이의 가면 현상(imposter phenomenon) 경험 조사.
- 모집 전략 (Recruitment strategy): 연구자는 이메일, 메일링 리스트(listserv) 또는 게시된 광고를 통해 소속 기관의 임상 부서 내에서 쉽게 구할 수 있는 참여자를 모집하여, 가면 증후군(imposter syndrome)에 대한 경험, 전문적 환경에서의 발현, 그리고 그것이 웰빙에 미치는 영향을 탐구하는 인터뷰에 의사들을 초대한다.
- 표집 고려사항 (Sampling considerations): 이 표집 접근법은 쉬운 접근성, 연구자나 환경에 대한 친숙함으로 인한 참여 의지 증가, 그리고 일정 잡기의 유연성과 같은 이점을 제공한다. 그러나 만약 모든 참여자가 가면 증후군을 거의 또는 전혀 경험하지 않는다고 말한다면, 편의 표집은 가면 증후군을 더 자주 경험하는 개인을 의도적으로 찾아내도록 수정되어야 하며, 아마도 최대 변이 표집(maximum variation sampling)으로 강화하고 다른 부서 및/또는 기관을 포함시켜야 할 것이다. 하지만, 인터뷰어와 인터뷰이의 친숙함은 모르는 참여자들과의 신뢰에 영향을 미칠 수 있고, 아는 참여자들과는 사회적 바람직성(social desirability)에 영향을 미칠 수 있다.
3 최대 변이 (이질성) 표집 (Maximum Variation (Heterogeneity) Sampling)
최대 변이 표집(Maximum variation sampling)은 특정 연구 문제나 질문과 관련하여 광범위한 관점, 경험 또는 특성을 대표하는 개인들을 포함하는 것을 목표로 한다. 이 접근법은 다양한 표본을 구축하는 데 도움을 주어, 연구자가 주제에 대해 더 풍부하고, 포괄적이며, 폭넓은 이해를 얻을 수 있게 한다. 이 표집 방법은 이론 개발(theory development), 가설 생성(hypothesis generation) 또는 다른 기법(예: 편의 표집)이 연구 중인 현상에 대해 좁은 범위의 경험을 가진 참여자들로부터만 데이터를 제공했을 때 연구 모집단에 폭(breadth)을 더하는 데 특히 유용하다.
최대 변이 표집을 위해서는, 누구와 이야기하고 싶은지 식별하기 위해 잠재적 참여자들로부터 공식적인 인구통계학적 자료(demographic data)를 수집하는 것이 필요할 수 있으며, 여기에는 더 표적화된 모집이 필요한 공백을 파악하는 것도 포함된다. 최대 변이 표집은 의도적 표집(purposive sampling)의 한 형태라는 점에 유의해야 하며, 여기서 연구자는 다양한 대표성을 확보하기 위해 특정 기준에 따라 참여자를 선택한다.
현상 내의 변이의 범위를 탐구함으로써, 연구자는 이론적 프레임워크의 개발이나 정교화에 정보를 제공하는 패턴이나 공통점을 식별할 수 있다. 실제 최대 변이 표집의 예시는 Box 2를 참조하라.
Box 2: 실제 최대 변이 표집 (Maximum variation sampling in practice)
- 연구 목표 (Study aim): 의사들 사이의 가면 현상(imposter phenomenon) 경험 조사.
- 모집 전략 (Recruitment strategy): 연구자는 예를 들어 초기 및 후기 경력 단계, 다양한 전문 분야, 다양한 성 정체성(gender identities), 그리고 서로 다른 인종 및 민족 정체성을 가진 의사들을 의도적으로 선택(purposefully selects)한다. 초기 및 후기 경력 의사들은 경력에 따라 가면 증후군이 어떻게 달라질 수 있는지에 대한 통찰을 제공하며, 다양한 전문 분야는 서로 다른 분야가 가면 증후군의 강도(intensity)에 어떻게 영향을 미치는지 강조한다. 다양한 성별 및 인종/민족 정체성을 포함하는 것은 구조적 편향(systemic bias)이 어떻게 가면 증후군에 기여할 수 있는지를 부각시킬 수 있다.
- 표집 고려사항 (Sampling considerations): 여러 범주에 걸친 광범위한 의사들을 인터뷰함으로써, 이 연구는 연구자가 다른 유사한 맥락이나 환경에서도 적용 가능하거나 유용할 수 있는 가면 증후군 관련 이론을 개발하거나 더 정교화(refine)하도록 할 수 있다. 이는 연구에서 도출된 통찰과 결론이 초기 연구 표본을 넘어 다른 집단, 환경, 또는 상황에 잠재적으로 적용될 수 있음을 의미한다.
3.1 눈덩이 또는 연쇄 표집 (Snowball or Chain Sampling)
눈덩이 표집(Snowball sampling)은 기존의 사회적 및 전문적 네트워크를 통해 참여자를 모집하는 것을 포함한다. 이 접근법은 연구자가 연구 주제의 민감한 성격이나 연구 기준을 충족하는 개인의 수가 제한되어 있어 잠재적 참여자에게 접근하고 식별하는 데 어려움을 겪을 때 종종 채택된다. 또한 연구자가 특정 공동체나 네트워크에 고유한 현상을 이해하고자 할 때도 사용된다. 눈덩이 표집은 연구자가 사회적 네트워크의 상호 연결성(interconnectedness)을 활용하여 광범위한 참여자에게 도달할 수 있게 한다.
눈덩이 표집 과정은 연구 기준을 충족하며 연구에 참여할 의사가 있는 소수의 개인을 식별하고 모집하는 것으로 시작된다. 이 개인들은 네트워크 내의 '시드(seeds)'로 간주된다. 이 개인들이 인터뷰되거나 관찰되고 나면, 연구자는 그들에게 연구 표집 기준에 맞는 다른 사람들을 연결해 달라고 요청한다. 이러한 소개의 사슬(chain of referrals)은 눈덩이 효과(snowball effect)를 만들어내며, 연구에 참여하는 참여자의 수는 시간이 지남에 따라 기하급수적으로(exponentially) 증가한다.
눈덩이 표집의 주요 이점 중 하나는 접근하기 어려운(hard-to-reach) 개인과 긴밀한 네트워크(tight networks)에 접근할 수 있는 능력이다. 그러나, 이러한 긴밀한 네트워크는 연구자가 표집하는 경험의 범위를 제한할 수 있으며, 연결이 덜 된 사람들을 배제할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 또한 지인에 의해 참여해야 한다는 압박감을 느끼는 것과 관련된 윤리적 고려사항(ethical considerations)도 있다. 실제 눈덩이 표집의 예시는 Box 3을 참조하라.
Box 3: 실제 눈덩이 표집 (Snowball sampling in practice)
- 연구 목표 (Study aim): 의사들 사이의 가면 현상(imposter phenomenon) 경험 조사.
- 모집 전략 (Recruitment strategy): 연구자는 가면 증후군(imposter syndrome)을 경험한 것으로 알고 있는 몇몇 의사들을 식별하고 모집한다. 인터뷰가 끝날 때, 인터뷰어는 참여자가 알고 있는 의사 중 가면 현상을 경험했을 수 있는 다른 의사들에 대해 문의한다.
- 표집 고려사항 (Sampling considerations): 이러한 눈덩이 표집의 반복적 과정(iterative process)은 연구자가 의사들의 경험 전반에 걸친 공통점과 차이점을 매핑(mapping)하기 시작하기 위해, 의사들이 종종 이야기하기 불편해하는 현상을 연구할 수 있게 해준다. 그러나 이 방법이 연구 목표나 질문에 명시적으로 연결되어 있지 않기 때문에, 표집된 네트워크의 범위(breadth)에 따라 특정 유형의 가면 증후군 경험에 공백(gaps)이 생길 수 있다.
3.2 표본 크기 (Sample Size)
질적 연구에서, 표본 크기를 결정하는 것은 고정된 공식(fixed formula)을 적용하거나 딱 떨어지는 숫자(예: 15, 20, 25)를 찾는 문제가 아니라, 연구의 목표와 자료의 풍부함(richness)에 대한 미묘한 고려 사항이다. 연구자가 자료 수집을 언제 중단할지 파악하도록 돕는 몇 가지 프레임워크가 있다.
- 한 가지 접근법은 정보 충분성(information sufficiency)으로, 연구자가 수집된 자료가 연구 중인 현상에 대한 포괄적인 이해를 제공한다고 느낄 때 표본 크기가 적절하다고 간주하는 것이다 [24]. 이는 연구 과정 전반에 걸쳐 자료를 지속적으로 평가하고, 새로운 정보가 중복되거나(redundant) 연구 질문에 대해 추가적인 통찰을 거의 제공하지 않을 때 자료 수집을 중단하는 것을 포함한다.
- 대안적으로, 정보력(information power)은 다섯 가지 주요 지표, 즉 연구 목표, 표본 특수성(sample specificity), 확립된 이론의 사용, 대화의 질(quality of dialogue), 그리고 분석 전략(analysis strategy)에 기초하여 표본 크기를 고려하는 프레임워크를 제공한다 [25]. 이 접근법은 정보가 풍부하고 연구 질문과 관련이 있다면 더 작은 표본 크기도 충분할 수 있음을 강조한다.
- 의학 교육 연구의 다른 일반적인 접근법으로는 포화(saturation)와 이론적 충분성(theoretical sufficiency)이 있다 (논의 [26, 27] 참조).
- 포화 [28]는 자료 수집이 더 이상 중요한 새로운 통찰을 산출하지 않을 것 같은 지점을 의미하는 반면,
- 이론적 충분성 [29]은 이론적 프레임워크의 개발이나 정교화를 가능하게 하는 이해의 깊이를 달성하는 데 초점을 맞춘다.
- 어떤 접근법이든, Vasileiou 등 [30]은 표본 구성과 크기에 대한 성찰적 고려(reflective consideration)를 옹호하며, 연구자들에게 맥락적 요인, 연구 목표, 가용 자원을 평가할 것을 촉구한다. 궁극적으로, 표본 크기 결정은 평가 과정에 대한 투명성(transparency)을 갖추고 정보적 풍부함(informational richness)과 연구 질문에 대한 관련성을 우선시해야 한다 [30, 31]. 연구자들은 그들이 선택한 전략을 투명하게 기술하고 최종 표본 크기 결정을 정당화해야 한다.
표본 크기 결정은 정보적 풍부함(informational richness)을 우선시해야 한다.
4 방법 (How to)
누구를, 어떻게, 그리고 얼마나 오랫동안 표집할지 결정하는 것은 간단한 일회성 과제가 아니라, 연구 과정 전반에 걸쳐 내려지고 다시 검토되는 일련의 신중한 결정(deliberate decisions)들이다. 아래에, 우리는 연구 설계 및 실행 중 표집 결정을 안내하는 주요 고려 사항들과 원고 작성(manuscript writing)을 위한 모범 사례를 개략적으로 설명한다.
누구를, 어떻게, 그리고 얼마나 오랫동안 표집할지 결정하는 것은 간단한 일회성 과제가 아니라, 연구 과정 전반에 걸쳐 내려지고 다시 검토되는 일련의 신중한 결정들이다.
연구를 설계(designing)할 때,
- 연구자는 먼저 선택된 현상이 왜 조사를 필요로 하는지에 초점을 맞추고 탐구의 목적을 결정해야 한다. 이러한 초기 초점은 표집 결정을 연구 목표와 일치시킨다. 마찬가지로, 연구 질문(research questions)을 다양한 관점에서 검토하는 것은 이러한 질문에 답하는 데 가장 잘 기여할 수 있는 참여자 선택을 안내하는 데 도움이 될 수 있다. 마지막으로, 표집 계획은 선택된 개념적 또는 이론적 틀(conceptual or theoretical framework)과 일치해야 한다. 표본 모집단을 식별하고 진행 중인 표집 노력을 안내하기 위해 명확한 전략이 초기에 수립되어야 한다.
연구 실행(execution) 중에,
- 연구자가 표집이 자료 수집 방법 및 선택과 어떻게 교차하는지를 지속적으로 정당화함에 따라 이 명확하게 기술된 전략은 중요하다. 연구자는 현상에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 자료를 수집함으로써 표집 충분성(sampling sufficiency)이 충족되도록 해야 한다. 이 단계는 표본이 현상에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 있는지, 따라서 새로운 자료가 등장함에 따라 여전히 적절한지를 지속적으로 평가하는 것을 포함한다. 이 단계에서, 창발적 인터뷰 자료(emergent interview data)가 가장 관련성 높은 경험을 가진 참여자들의 하위 집합(subset)과 추가적인 관여를 필요로 할 수 있음을 고려하는 것이 현명하다.
원고를 준비(preparing the manuscript)할 때,
- 저자는 방법 섹션(methods section)에 표집 전략을 상세히 기술해야 하며, 여기에는 그것이 어떻게 계획되고 실행되었는지, 연구 설계를 어떻게 뒷받침했는지, 그리고 관련 정보를 포착하는 데 있어 그 적절성이 포함되는 것이 중요하다. 그러나 표집에 대한 고려는 방법 섹션을 넘어 논문의 나머지 부분으로도 이동해야 한다. Table 2는 표집 전략을 설계하고 원고의 다른 섹션을 초안할 때 고려해야 할 구체적인 질문들을 제공한다.
TABLE 2. 고려해야 할 질문들 (Questions to consider)
| 섹션 | 질문 |
| 서론 (Introduction) | 이전 연구 분야들은 어떤 모집단을 살펴보았는가? 당신의 연구는 현상을 어떻게 새롭게 조명할 것인가? 당신의 독자는 누구이며, 그들은 어떤 모집단에 관심이 있는가? |
| 방법 (Methods) | 목표 모집단(target population)은 무엇이며 이 모집단은 연구 질문과 어떻게 관련되는가? 표집 전략은 무엇이며 왜 이 접근법이 선택되었는가? 당신의 접근법은 연구 중에 어떻게 발전했는가? 참여자는 어떻게 식별되고 모집되었는가? 참여에 대한 부당한 압력(undue pressure)과 같은 표집과 관련된 윤리적 고려사항이 해결되었는가? |
| 결과 (Results) | 표본의 어떤 특성(인구통계 및 배경 등)이 연구 결과와 관련이 있는가? 인용구(quotes)들은 표본의 다양성(multiplicity)을 대표하는가? 인용구들은 연구 대상 모집단에 대한 풍부한 서사(rich narrative)를 제공하는가? |
| 고찰 (Discussion) | 다른 연구자들은 현상을 더 잘 이해하기 위해 추후 연구에서 어떻게 다르게 표집할 수 있을까? 당신의 표집 전략은 어떤 한계점(예: 주요 인구통계의 누락)을 가져왔는가? |
5 결론 (Conclusion)
표집 결정(Sampling decisions)은 엄격한 질적 연구(rigorous qualitative study)의 핵심 요소이다. 그러나 표집의 ‘최고의’ 방법에 대한 규칙서(rule book)는 없다—대신, 연구 목표와 질문이 그들이 직면한 표집 결정에 어떻게 정보를 줄 수 있는지를 깊이 있게 고려하는 것은 연구자의 몫이다. 표집은 맥락(context), 범위(scope), 성격 및 연구 설계와 같은 연구의 내재적 매개변수(intrinsic parameters)를 고려하는 창발적 과정(emergent process)이다 [30]. 따라서, 표집에서 연구자의 역할은 단순한 선택을 초월한다; 그것은 다성적 서사(polyphonic narrative)를 형성할 독특한 목소리들을 의식적으로 큐레이팅(curating)하는 작곡가(composer)의 역할과 흡사하다. 각 참여자의 지식이 다른 사람들과 어떻게 조화를 이루거나 갈라질지를 초인지적으로 성찰(metacognitively reflecting)하는 것이 무엇보다 중요하다. 결국 최종 구성(composition)의 울림(resonance)—풍부하고, 설득력 있으며, 통찰력 있는 능력—은 전적으로 이 초기, 예술적 큐레이션(artful curation)에 달려 있기 때문이다.
표집의 ‘최고의’ 방법에 대한 규칙서는 없다—대신, 연구 목표와 질문이 그들이 직면한 표집 결정에 어떻게 정보를 줄 수 있는지를 깊이 있게 고려하는 것은 연구자의 몫이다.
