Process / pipelinesampling-concept
질적 연구에서의 데이터 포화
데이터 포화는 질적 연구에서 데이터 수집이 더 이상 새로운 주제, 코드 또는 통찰력을 산출하지 않는 지점을 설명하는 기본 원칙으로, 추가 데이터는 중복이 됩니다. 글레이저와 스트라우스(Glaser and Strauss, 1967)가 근거 이론 연구에서 도입한 포화는 표본 크기와 참여자 모집 중단 시점에 대한 결정을 안내합니다. 포화는 고정된 숫자가 아니라 새로운 데이터가 실질적으로 새로운 정보를 추가하는지 여부를 검토하여 결정되는 동적인 종료점입니다. 이 개념은 질적 연구의 엄격성 및 이론적 적절성에 대한 주장의 핵심이며, 연구자가 현상을 깊이 이해하기에 충분한 데이터를 수집했음을 나타냅니다.
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출처
- Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. Aldine. ISBN: 978-0202302560
- Strauss, A., & Corbin, J. (1998). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory (2nd ed.). SAGE Publications. ISBN: 978-0803959393
- Bowen, G. A. (2008). Naturalistic inquiry and saturation (S): Determining when enough is enough. Journal of Research in Education, 18(1), 137-152. link ↗
- Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59-82. DOI: 10.1177/1525822X05279903 ↗
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ScholarGate. (2026, June 4). Theoretical and Thematic Saturation in Qualitative Data Collection. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/qualitative-research/saturation-in-qualitative
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