연구 논문의 결함은 발견하기 어려운 경우가 많습니다. 일반적으로는 초점이 흐릿하고 데이터가 없는 흐릿한 초록에서 오류를 쉽게 발견할 수 있지만, 때로는 더 어려울 수 있습니다. 좋은 소식은 아주 간단한 해결책이 있다는 것입니다. 논문을 동료 검토할 때는 오류를 발견하는 방법, 오류를 식별하는 방법, 오류의 정도를 이해하는 것이 중요합니다. 

결함이 있는 연구 방법론으로 인해 잘못된 데이터가 나올 수 있습니다. 방법론을 신중하게 고려하지 않으면 연구가 잘못 수행될 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 이 목록은 이에 국한되지 않지만, 가장 일반적인 몇 가지를 검토해 보겠습니다.

연구의 방법론적 결함은 무엇인가요?

분야마다 다양한 유형의 연구가 진행되기 때문에 연구 오류의 유형도 다양합니다. 이 목록은 원고에서 흔히 발생하는 오류를 예방하는 데 도움이 됩니다. 원고를 비판적으로 읽는 연습과 숙련이 쌓이면 이 목록은 더 구체적인 사례로 확장될 수 있습니다. 

자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요. 연구 방법론.

  1. 잘못된 연구 설계 사용

과학적으로 타당한 결과를 얻으려면 연구 설계가 가장 중요합니다. 연구 주제 영역과 관련된 용어를 이해합니다. 연구에서 특이한 접근 방식이 데이터와 분석에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하세요. 연구자의 주장과 근거에 주의를 기울이세요. 새롭고 익숙하지 않은 것이 반드시 부정확하거나 결함이 있는 것은 아닙니다. 검토 과정에서 더 많은 주의가 필요할 뿐입니다.

  1. 샘플 크기 선택

경우에 따라 정확한 분석을 하기에는 너무 작은 샘플 크기에서 결과가 도출되는 경우도 있습니다. 실제 데이터를 분석할 때는 약간의 인사이트가 필요합니다. 상황에 따라 한 시나리오는 유효하지만 다른 시나리오는 그렇지 않을 수 있습니다. 따라서 데이터를 분석할 때는 표본의 크기와 표본이 전체 인구 통계를 포함하는지 여부를 고려해야 합니다. 작은 샘플은 백분율로 분석할 수 없으며, 항상 절대 숫자를 표시해야 합니다.

  1. 방법론/표준 미준수

결과가 어떻게 생성되었는지에 대한 설명이 방법 섹션에 포함되어야 합니다. 수치의 타당성에 대해 의문이 있는 경우 이를 제기해야 합니다. 필요한 경우 추가 질문을 할 수 있도록 연구자의 정당성을 면밀히 검토하여 비정상적인 부분이 없는지 확인합니다. 연구 중 관련 없는 언어, 편향된 진술, 독단적인 담론을 사용하는 것도 잘못된 관행으로 간주됩니다.

  1. 풍부한 단어

원고의 장황함은 흔히 발생하는 문제입니다. 가능한 한 간결하고 직설적이며 영향력 있는 텍스트를 작성하세요. 독자는 연구 논문이 너무 장황하면 흥미를 잃고 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 이러한 종류의 오류는 경험이 부족할 때 가끔 발생하지만, 결과를 왜곡하는 방식으로 구성된 질문은 피하는 것이 중요합니다. 다른 유형의 오류와 달리 새로운 설문지를 사용한 연구 조사는 이러한 실수를 해결할 수 있는 유일한 방법입니다.

  1. 결정적인 증거가 충분하지 않음

연구 논문의 요약 및 결론 단락은 증거에 근거하고 정당해야 합니다. 연구자의 방법론적 접근 방식에 문제가 있거나, 추가 참고 문헌이 필요하거나, 결과와 일치하지 않는 추가 데이터가 필요할 수 있습니다.

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