01. 연구계획서 작성 가이드
체육학 양적 연구계획서의 구성과 작성법을 정리한다.
목차
일반 원칙
연구계획서란
학위논문 작성 이전에 연구의 방향, 방법, 타당성을 사전 검증받는 문서다. 심사위원에게 “이 연구가 수행 가능하고, 학술적 가치가 있다”를 설득하는 것이 핵심이다.
양적 연구의 기본 전제
- 가설 검증 중심 — 가설을 세우고, 데이터로 검증한다.
- 재현 가능성 — 같은 방법으로 반복하면 유사한 결과가 나와야 한다.
- 객관성 — 연구자의 주관이 개입되지 않도록 측정 도구와 절차를 표준화한다.
연구윤리
- IRB(기관생명윤리위원회) 심의 필요 여부를 확인한다. 인간 대상 연구는 필수이며, 이미 공개된 경기 데이터만 사용하는 경우 면제가 가능하다(학교별 확인).
- 연구 참여자 동의서, 개인정보 보호 계획을 명시한다.
- 데이터 조작·변조·표절은 연구부정행위로 금지된다.
체제 (목차 구성)
표준 목차
I. 서론
1. 연구의 필요성
2. 연구의 목적
3. 연구 문제 (또는 연구 가설)
4. 연구의 제한점
5. 용어의 정의
II. 이론적 배경
1. [핵심 개념 1에 대한 이론]
2. [핵심 개념 2에 대한 이론]
3. 선행연구 고찰
III. 연구 방법
1. 연구 설계
2. 연구 대상
3. 측정 도구 (또는 데이터 수집)
4. 신뢰도 및 타당도
5. 자료 처리 (통계 분석 방법)
참고문헌
부록 (설문지, 코딩 시트, IRB 승인서 등)
목차 작성 원칙
- 서론은 왜(Why), 이론적 배경은 무엇(What), 연구 방법은 어떻게(How)에 해당한다.
- 장(Chapter)은 로마 숫자(I, II, III), 절은 아라비아 숫자(1, 2, 3)로 표기한다.
- 각 절의 하위 항목은 가), (1), ① 순서로 구분한다(학교 양식 확인).
서론의 작성
연구의 필요성
연구계획서에서 가장 중요한 부분이며, 심사위원이 가장 먼저 읽는 곳이다. 논리 흐름은 큰 맥락에서 좁혀가며 문제를 제기하고, 본 연구의 의의로 마무리하는 깔때기 구조를 따른다.
[1단계] 거시적 맥락 (스포츠 트렌드, 사회적 관심)
↓
[2단계] 선행연구에서 밝혀진 것 (기존 연구 성과)
↓
[3단계] 아직 밝혀지지 않은 것 = 연구 gap (기존 연구의 한계)
↓
[4단계] 따라서 본 연구가 필요하다 (연구의 의의)
경기분석학 서론 예시(흐름):
1단계: “현대 축구에서 경기 분석은 전술 수립과 선수 평가의 핵심 수단이 되었다 (Carling et al., 2008).”
2단계: “선행연구에서 점유율, 슈팅 수 등의 경기 수행 지표가 승패와 관련이 있음이 보고되었다 (Lago-Penas et al., 2010; Liu et al., 2015).”
3단계: “그러나 대부분의 연구가 유럽 리그 데이터에 기반하며, K리그를 대상으로 한 연구는 제한적이다. 특히 상대 수준(강팀/약팀)에 따른 경기 수행 지표의 차이를 분석한 연구는 부족하다.”
4단계: “따라서 본 연구는 K리그 경기 데이터를 활용하여 상대 수준에 따른 경기 수행 지표의 차이를 분석하고자 한다.”
연구의 목적
- 서론의 마지막 문단에서 1~2문장으로 명확히 기술한다.
- “본 연구의 목적은 ~를 분석/규명/검증하는 것이다” 형태로 쓴다.
- 연구 목적과 연구 문제/가설이 1:1 대응되어야 한다.
연구 문제 (또는 연구 가설)
| 구분 | 연구 문제 | 연구 가설 |
|---|---|---|
| 형태 | 의문문 | 서술문 |
| 예시 | ”A와 B 간에 유의한 차이가 있는가?" | "A는 B보다 유의하게 높을 것이다” |
| 사용 시점 | 탐색적 연구, 방향 예측 어려울 때 | 선행연구 근거가 충분할 때 |
| 양적 연구 | 두 형태 모두 가능 | 가설이 더 일반적 |
작성 규칙:
- 연구 목적에서 도출된 것이어야 한다.
- 검증 가능한 형태여야 한다(측정할 수 있는 변인, 비교 가능한 집단).
- 독립변인과 종속변인이 명확해야 한다.
- 번호를 매겨 나열한다(연구 문제 1, 연구 문제 2, …).
경기분석학 예시:
연구 문제 1. K리그 팀의 경기 수행 지표(점유율, 패스 성공률, 슈팅 수)는
상대 수준(상위팀/하위팀)에 따라 유의한 차이가 있는가?
연구 문제 2. 홈/원정 경기에 따라 경기 수행 지표에 유의한 차이가 있는가?
연구 가설 1. 상위팀과의 경기에서 점유율은 하위팀과의 경기보다
유의하게 낮을 것이다.
연구의 제한점
연구 결과의 일반화를 제한하는 조건을 미리 밝히고, 연구자가 통제할 수 없는 요인을 명시한다. 보통 3~5개를 제시한다.
경기분석학 예시:
1. 본 연구는 2023 K리그1 정규시즌 데이터만을 대상으로 하므로,
다른 시즌이나 리그에 일반화하는 데 제한이 있다.
2. 경기 중 선수 교체, 퇴장 등 돌발 상황을 통제하지 못하였다.
3. 경기 수행 지표는 Opta 데이터를 사용하였으며,
데이터 수집 방식에 따른 오차가 존재할 수 있다.
용어의 정의
연구에서 사용하는 핵심 용어를 조작적으로 정의한다. “본 연구에서 ~은/는 ~을/를 의미한다” 형태로 쓴다.
| 구분 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 개념적 정의 | 사전적/학문적 정의 | ”점유율이란 경기 중 공을 소유한 시간의 비율이다” |
| 조작적 정의 | 본 연구에서 어떻게 측정하는가 | ”본 연구에서 점유율은 Opta의 Ball Possession(%) 지표를 사용하였다” |
이론적 배경의 작성
목적
연구 주제와 관련된 이론, 개념, 선행연구를 체계적으로 정리하여 연구의 이론적 근거를 확보한다. “왜 이 변인을 선택했는가?”에 대한 답을 제공하는 부분이다.
구성 원칙
| 나쁜 예 | 좋은 예 |
|---|---|
| 선행연구를 시간순으로 나열 | 주제별로 묶어서 비교·분석 |
| ”A는 ~라고 하였다. B는 ~라고 하였다” 반복 | ”~에 대해 A, B, C는 공통적으로 ~를 보고하였으나, D는 ~라는 상반된 결과를 보고하였다” |
| 연구 주제와 무관한 내용 포함 | 연구 문제와 직결되는 내용만 포함 |
| 인용만 하고 정리하지 않음 | 각 절 마지막에 소결(정리)로 마무리 |
구성 예시 (경기분석학)
II. 이론적 배경
1. 경기 수행 분석의 개념과 발전
가. 경기 수행 분석의 정의
나. 경기 수행 분석의 역사적 발전
다. 경기 수행 지표의 종류와 분류
2. 축구 경기 수행 지표와 경기 결과의 관계
가. 기술적 지표 (점유율, 패스, 슈팅)
나. 체력적 지표 (총 이동거리, 스프린트)
다. 전술적 지표 (대형, 압박)
3. 상대 수준에 따른 경기 수행 차이
가. 국외 선행연구
나. 국내 선행연구
다. 선행연구의 제한점 및 본 연구와의 차별점
선행연구 정리 방법
선행연구를 표로 정리하면 연구 간 일치점과 불일치점을 명확히 드러낼 수 있다.
| 연구자 (연도) | 대상 | 변인 | 분석 방법 | 주요 결과 |
|---|---|---|---|---|
| Lago-Penas (2010) | 스페인 라리가 | 점유율, 슈팅 | 판별분석 | 점유율 > 승리 예측 |
| Liu et al. (2015) | 월드컵 | 패스, 크로스 | 로지스틱회귀 | 슈팅 정확도 > 승패 관련 |
| 김OO (2020) | K리그 | 점유율, 패스 | t검정, ANOVA | 상위팀 점유율 유의하게 높음 |
이런 비교표는 본문에 직접 넣거나 부록으로 첨부하며, 선행연구 간 일치점과 불일치점을 명확히 기술한다.
이론적 배경 마무리
마지막 절에서 “선행연구의 한계 → 본 연구의 필요성”을 다시 강조하고, 서론의 연구 gap과 일관성을 유지한다.
“이상의 선행연구 고찰을 종합하면, ~에 대한 연구는 부족한 실정이며, 이에 본 연구는 ~를 분석하고자 한다.”
연구 방법의 작성
연구 설계
연구의 전체 구조를 한눈에 보여주는 부분으로, 독립변인·종속변인·통제변인을 명확히 제시한다.
| 유형 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 실험 연구 | 처치(독립변인)를 가하고 효과 측정 | 6주 플라이오메트릭 훈련 → 점프력 변화 |
| 준실험 연구 | 무작위 배정 없이 기존 집단 비교 | 엘리트 vs 비엘리트 선수 체력 비교 |
| 조사 연구 | 설문/측정으로 현상 파악 | 선수 번아웃과 경기력의 관계 |
| 이차 데이터 분석 | 기존 데이터(경기 기록 등) 활용 | K리그 경기 수행 지표 분석 |
연구 설계 도식 예시:
[독립변인] [종속변인]
상대 수준 (상위/하위) → 점유율
홈/원정 → 패스 성공률
→ 슈팅 수
→ 경기 결과 (승/무/패)
[통제변인]
시즌 (2023), 리그 (K리그1), 정규시즌만 포함
연구 대상
누구를/무엇을 대상으로 하는지 구체적으로 기술한다. 양적 연구에서는 표본 크기의 적절성 근거를 제시해야 한다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 모집단 | 전체 대상 (예: K리그1 소속 전체 선수) |
| 표본 | 실제 분석 대상 (예: 2023 시즌 228경기) |
| 표집 방법 | 전수 조사 / 유목적 표집 / 무작위 표집 등 |
| 표본 크기 근거 | G*Power 분석 또는 선행연구 기준 |
| 포함/제외 기준 | 분석에 포함/제외한 사례와 그 이유 |
표본 크기 산출(G*Power)은 양적 연구에서 반드시 필요한 절차다. 통계 검정력(power), 유의수준(α), 효과크기(d)를 기반으로 최소 표본 크기를 산출한다.
예시:
- 검정 방법: 독립표본 t검정
- 효과크기: d = 0.8 (Cohen's 큰 효과)
- 유의수준: α = .05
- 검정력: 1-β = .80
→ 최소 표본 크기: 각 집단 26명 (총 52명)
측정 도구 / 데이터 수집
설문 조사 연구의 경우:
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 측정 도구명 | 원 저자, 번역/수정 여부 |
| 문항 구성 | 하위 요인별 문항 수, 총 문항 수 |
| 척도 유형 | Likert 5점 척도 등 |
| 신뢰도 | 원 도구의 Cronbach’s α, 본 연구의 α |
| 타당도 | 내용타당도 (전문가 검증), 구인타당도 (요인분석) |
경기 데이터 분석 연구의 경우:
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 데이터 출처 | Opta, InStat, Wyscout, K리그 공식 기록 등 |
| 수집 기간 | 2023.02 ~ 2023.11 (정규시즌) |
| 수집 변인 | 점유율, 패스 성공률, 슈팅 수, 유효슈팅 수 등 |
| 데이터 형태 | 경기별 팀 단위 / 선수별 개인 단위 |
| 데이터 수집 방법 | 자동 추적 시스템(카메라/GPS) / 수기 코딩 |
신뢰도 확보 방법
“같은 영상을 다시 분석해도 같은 결과가 나오는가?”
| 유형 | 정의 | 확인 방법 |
|---|---|---|
| 검사자 내 신뢰도 (Intra-rater) | 같은 분석자가 다른 시점에 같은 데이터를 분석했을 때 일치도 | 2주 후 동일 경기 10% 재분석 |
| 검사자 간 신뢰도 (Inter-rater) | 서로 다른 분석자가 같은 데이터를 분석했을 때 일치도 | 2명 이상의 분석자가 독립적으로 코딩 |
| 내적 일관성 (Internal consistency) | 설문 문항들이 같은 개념을 일관되게 측정하는지 | Cronbach’s α (≥ .70 이상) |
| 검사-재검사 (Test-retest) | 같은 대상을 다른 시점에 측정했을 때 일치도 | 2주 간격 재측정 |
신뢰도 지표와 기준:
| 지표 | 적용 상황 | 기준 |
|---|---|---|
| 일치율 (%) | 명목 변인 (성공/실패) | ≥ 85% |
| Cohen’s Kappa (κ) | 명목 변인 (우연 일치 보정) | ≥ .80 (거의 완벽한 일치) |
| ICC (급내상관계수) | 연속 변인 (시간, 거리 등) | ≥ .90 (우수) |
| Cronbach’s α | 설문 내적 일관성 | ≥ .70 (양호) |
논문에 신뢰도를 보고하는 예시:
“검사자 내 신뢰도를 확인하기 위해 전체 경기 중 무작위로 10경기(전체의 약 10%)를 선정하여 2주 후 재분석하였다. 그 결과 Cohen’s Kappa 계수는 .93으로 높은 일치도를 보였다. 검사자 간 신뢰도는 주 분석자와 보조 분석자가 독립적으로 동일 경기를 분석한 결과 κ = .89로 나타나 양호한 수준이었다.”
타당도 확보 방법
“측정하려는 것을 제대로 측정하고 있는가?”
| 유형 | 정의 | 확인 방법 |
|---|---|---|
| 내용 타당도 | 측정 항목이 연구 개념을 잘 대표하는가 | 전문가 패널(3~5명) 검증 → CVR (내용타당도비율) |
| 구인 타당도 | 측정 도구의 구조가 이론과 일치하는가 | 탐색적/확인적 요인분석 (EFA/CFA) |
| 준거 타당도 | 기존의 검증된 도구와 상관이 있는가 | 기존 도구와의 상관분석 |
| 외적 타당도 | 연구 결과를 다른 상황에 일반화할 수 있는가 | 표본의 대표성, 생태학적 타당도 |
경기분석에서의 타당도:
[내용 타당도]
- 분석 변인이 연구 문제를 측정하기에 적합한지 전문가(교수, 코치) 확인
- "점유율이 팀 경기력을 대표하는 지표로 적절한가?"
[생태학적 타당도]
- 실제 경기 상황의 데이터를 사용하는가?
- 실험실 환경이 아닌 실제 경기 → 생태학적 타당도 높음
[데이터 출처의 타당도]
- Opta, InStat 등 상용 데이터 제공업체의 데이터 → 이미 검증됨
- 자체 코딩 데이터 → 코딩 기준의 타당성 별도 검증 필요
자료 처리 (통계 분석 방법)
연구 문제별로 어떤 통계 기법을 사용할 것인지 명시한다. 연구 문제 → 변인 유형 → 통계 방법이 논리적으로 연결되어야 한다.
| 연구 문제 유형 | 독립변인 | 종속변인 | 통계 방법 |
|---|---|---|---|
| 두 집단 평균 비교 | 범주형 (2수준) | 연속형 | 독립표본 t검정 |
| 전후 비교 | 시점 (전/후) | 연속형 | 대응표본 t검정 |
| 세 집단 이상 비교 | 범주형 (3수준+) | 연속형 | 일원분산분석 (ANOVA) |
| 두 변인 관계 | 연속형 | 연속형 | 상관분석 (Pearson’s r) |
| 예측 | 연속형 (여러 개) | 연속형 | 다중회귀분석 |
| 분류/예측 | 연속형 (여러 개) | 범주형 | 로지스틱 회귀분석 |
| 빈도 차이 | 범주형 | 범주형 | 카이제곱 검정 |
작성 예시:
“수집된 자료는 SPSS 27.0 (또는 Python 3.10, R 4.3)을 사용하여 분석하였다. 구체적인 자료 처리 방법은 다음과 같다.
- 모든 변인에 대해 기술통계(평균, 표준편차)를 산출하였다.
- 자료의 정규성은 Shapiro-Wilk 검정으로 확인하였다.
- 연구 문제 1을 검증하기 위해 독립표본 t검정을 실시하였다. 등분산 가정은 Levene 검정으로 확인하였으며, 등분산이 충족되지 않을 경우 Welch’s t검정을 적용하였다.
- 연구 문제 2를 검증하기 위해 이원분산분석(Two-way ANOVA)을 실시하였다.
- 모든 통계적 유의수준은 α = .05로 설정하였다.
- 효과크기는 Cohen’s d를 산출하였다.”
전제조건 검정은 반드시 포함해야 한다.
| 전제조건 | 검정 방법 | 충족하지 않을 경우 |
|---|---|---|
| 정규성 | Shapiro-Wilk, K-S 검정, Q-Q Plot | 비모수 검정 (Mann-Whitney U, Wilcoxon) |
| 등분산성 | Levene 검정 | Welch’s t검정, Games-Howell 사후검정 |
| 독립성 | 연구 설계로 확인 | 반복측정 설계 적용 |
| 선형성 | 산점도, 잔차 분석 | 비선형 모형 적용 |
참고문헌 작성 규칙 (APA 7th)
기본 원칙
- 본문에 인용된 문헌만 참고문헌에 포함한다.
- 참고문헌에 있는 문헌은 반드시 본문에 인용한다.
- 국내 문헌 → 국외 문헌 순서로 배열한다(학교별 상이).
- 같은 저자는 연도순, 같은 연도는 제목 알파벳순으로 배열한다.
본문 내 인용 방식
| 상황 | 형식 | 예시 |
|---|---|---|
| 저자 1명 | 저자(연도) | 김철수(2020) / (김철수, 2020) |
| 저자 2명 | 저자1과 저자2(연도) | 김철수와 이영희(2020) / (Kim & Lee, 2020) |
| 저자 3명 이상 | 제1저자 외(연도) | 김철수 외(2020) / (Kim et al., 2020) |
| 재인용 | 원저자(원연도, 재인용저자에서 재인용, 재인용연도) | 피하는 것이 원칙 |
참고문헌 목록 형식
[학술지 논문]
김철수, 이영희 (2020). K리그 경기 수행 지표 분석. 한국체육학회지, 59(3), 123-135.
Lago-Penas, C., Lago-Ballesteros, J., Dellal, A., & Gomez, M. (2010).
Game-related statistics that discriminated winning, drawing and
losing teams in the Spanish soccer league. Journal of Sports Science
and Medicine, 9(2), 288-293.
[단행본]
Hughes, M., & Franks, I. (2004). Notational analysis of sport (2nd ed.).
Routledge.
[학위논문]
박민수 (2021). K리그 경기분석 시스템의 효과성 검증 [석사학위논문, OO대학교].