How do I install the Research Methodology skill?

Run npx skillmds@latest add revfactory/research-methodology-4 in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Research Methodology safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. Independent scanners report: SkillSpector: PASS, Skill Scanner: PASS. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Research Methodology?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Research Methodology free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Research Methodology?

revfactory (@revfactory) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Research Methodology by revfactory — Agent Skill

Name: Research Methodology
Author: revfactory

Research Methodology

연구 방법론 가이드. research-designer와 statistical-analyst 에이전트가 연구 설계와 분석 방법을 선택할 때 참조. '연구 방법론', '실험 설계', '통계 분석' 요청 시 사용. 단, 실제 데이터 수집이나 IRB 심사 대행은 범위 밖.

revfactory Updated Sep 17, 2026

File contents

Research Methodology — 연구 방법론 가이드

research-designer / statistical-analyst 에이전트의 방법론 설계 역량 강화.

연구 설계 유형

양적 연구 (Quantitative)

설계	목적	변수 통제	인과 추론
실험 (RCT)	인과관계 검증	높음	강함
준실험	인과관계 (통제 제한)	중간	중간
상관 연구	관계 파악	낮음	약함
서베이	현황 파악	없음	없음
종단 연구	시간에 따른 변화	다양	중간

질적 연구 (Qualitative)

설계	목적	데이터 수집
사례 연구	심층적 맥락 이해	인터뷰, 관찰, 문서
근거이론	이론 생성	인터뷰, 현장 메모
현상학	경험의 본질	심층 인터뷰
민족지학	문화/집단 이해	참여 관찰

혼합 연구 (Mixed Methods)

순차적: 양적 → 질적 (결과 설명)
         질적 → 양적 (가설 생성)
동시적: 양적 + 질적 (삼각검증)

표본 설계

표본 크기 산출

양적 연구 (평균 비교):
  n = (Z_α/2 + Z_β)² × 2σ² / d²

  Z_α/2 = 1.96 (유의수준 0.05)
  Z_β = 0.84 (검정력 80%)
  σ = 표준편차 (선행연구)
  d = 효과 크기 (최소 의미 있는 차이)

서베이:
  n = Z² × p(1-p) / e²
  Z = 1.96, p = 0.5 (최대 분산), e = 오차 한계

  예: 95% 신뢰, 5% 오차 → n = 384명

표본 추출 방법

방법	설명	적합
단순 무작위	모집단에서 랜덤	소규모, 균일 모집단
층화 추출	하위 그룹별 비례	이질적 모집단
군집 추출	자연 그룹 단위	지역 기반 조사
편의 추출	접근 가능한 대상	탐색적 연구 (제한적)

통계 분석 방법 선택

분석 방법 의사결정 트리

Q1: 변수 유형은?
├── 연속형 → Q2
└── 범주형 → Q3

Q2: 비교 집단 수?
├── 1~2개 → t-test (독립/대응)
├── 3개+ → ANOVA
└── 관계 분석 → 회귀/상관

Q3: 변수 수?
├── 2개 → 카이제곱
└── 3개+ → 로지스틱 회귀

주요 통계 방법 요약

방법	목적	조건	보고 항목
t-test	두 집단 평균 비교	정규성, 등분산	t, df, p, Cohen's d
ANOVA	3+ 집단 평균 비교	정규성, 등분산	F, df, p, η²
카이제곱	범주형 변수 관계	기대빈도 ≥5	χ², df, p, Cramer's V
상관분석	두 변수 관계	선형성	r, p
회귀분석	예측/설명	선형성, 독립성	β, R², p, VIF

효과 크기 가이드

지표	작은	중간	큰
Cohen's d	0.2	0.5	0.8
r (상관)	0.1	0.3	0.5
η² (ANOVA)	0.01	0.06	0.14
R² (회귀)	0.02	0.13	0.26

연구 윤리

IRB 고려사항

항목	확인
동의서	연구 목적, 절차, 위험, 자발성
개인정보	비식별화, 보관 기간, 파기
취약 대상	미성년자, 환자 특별 보호
이해충돌	연구비 출처, 이해관계 공시

품질 체크리스트

항목	기준
연구 질문	PICO 또는 SPIDER 구조
설계 적합성	연구 질문에 맞는 설계
표본	산출 근거 + 추출 방법
분석 방법	데이터 특성에 적합
효과 크기	통계적 유의성 + 실질적 의미
윤리	IRB 승인 또는 면제 사유

---name: research-methodology-4description: 연구 방법론 가이드. research-designer와 statistical-analyst 에이전트가 연구 설계와 분석 방법을 선택할 때 참조. '연구 방법론', '실험 설계', '통계 분석' 요청 시 사용. 단, 실제 데이터 수집이나 IRB 심사 대행은 범위 밖.---# Research Methodology — 연구 방법론 가이드research-designer / statistical-analyst 에이전트의 방법론 설계 역량 강화.## 연구 설계 유형### 양적 연구 (Quantitative)| 설계 | 목적 | 변수 통제 | 인과 추론 ||------|------|----------|----------|| 실험 (RCT) | 인과관계 검증 | 높음 | 강함 || 준실험 | 인과관계 (통제 제한) | 중간 | 중간 || 상관 연구 | 관계 파악 | 낮음 | 약함 || 서베이 | 현황 파악 | 없음 | 없음 || 종단 연구 | 시간에 따른 변화 | 다양 | 중간 |### 질적 연구 (Qualitative)| 설계 | 목적 | 데이터 수집 ||------|------|-----------|| 사례 연구 | 심층적 맥락 이해 | 인터뷰, 관찰, 문서 || 근거이론 | 이론 생성 | 인터뷰, 현장 메모 || 현상학 | 경험의 본질 | 심층 인터뷰 || 민족지학 | 문화/집단 이해 | 참여 관찰 |### 혼합 연구 (Mixed Methods)```순차적: 양적 → 질적 (결과 설명) 질적 → 양적 (가설 생성)동시적: 양적 + 질적 (삼각검증)```## 표본 설계### 표본 크기 산출```양적 연구 (평균 비교): n = (Z_α/2 + Z_β)² × 2σ² / d² Z_α/2 = 1.96 (유의수준 0.05) Z_β = 0.84 (검정력 80%) σ = 표준편차 (선행연구) d = 효과 크기 (최소 의미 있는 차이)서베이: n = Z² × p(1-p) / e² Z = 1.96, p = 0.5 (최대 분산), e = 오차 한계 예: 95% 신뢰, 5% 오차 → n = 384명```### 표본 추출 방법| 방법 | 설명 | 적합 ||------|------|------|| 단순 무작위 | 모집단에서 랜덤 | 소규모, 균일 모집단 || 층화 추출 | 하위 그룹별 비례 | 이질적 모집단 || 군집 추출 | 자연 그룹 단위 | 지역 기반 조사 || 편의 추출 | 접근 가능한 대상 | 탐색적 연구 (제한적) |## 통계 분석 방법 선택### 분석 방법 의사결정 트리```Q1: 변수 유형은?├── 연속형 → Q2└── 범주형 → Q3Q2: 비교 집단 수?├── 1~2개 → t-test (독립/대응)├── 3개+ → ANOVA└── 관계 분석 → 회귀/상관Q3: 변수 수?├── 2개 → 카이제곱└── 3개+ → 로지스틱 회귀```### 주요 통계 방법 요약| 방법 | 목적 | 조건 | 보고 항목 ||------|------|------|----------|| t-test | 두 집단 평균 비교 | 정규성, 등분산 | t, df, p, Cohen's d || ANOVA | 3+ 집단 평균 비교 | 정규성, 등분산 | F, df, p, η² || 카이제곱 | 범주형 변수 관계 | 기대빈도 ≥5 | χ², df, p, Cramer's V || 상관분석 | 두 변수 관계 | 선형성 | r, p || 회귀분석 | 예측/설명 | 선형성, 독립성 | β, R², p, VIF |### 효과 크기 가이드| 지표 | 작은 | 중간 | 큰 ||------|------|------|-----|| Cohen's d | 0.2 | 0.5 | 0.8 || r (상관) | 0.1 | 0.3 | 0.5 || η² (ANOVA) | 0.01 | 0.06 | 0.14 || R² (회귀) | 0.02 | 0.13 | 0.26 |## 연구 윤리### IRB 고려사항| 항목 | 확인 ||------|------|| 동의서 | 연구 목적, 절차, 위험, 자발성 || 개인정보 | 비식별화, 보관 기간, 파기 || 취약 대상 | 미성년자, 환자 특별 보호 || 이해충돌 | 연구비 출처, 이해관계 공시 |## 품질 체크리스트| 항목 | 기준 ||------|------|| 연구 질문 | PICO 또는 SPIDER 구조 || 설계 적합성 | 연구 질문에 맞는 설계 || 표본 | 산출 근거 + 추출 방법 || 분석 방법 | 데이터 특성에 적합 || 효과 크기 | 통계적 유의성 + 실질적 의미 || 윤리 | IRB 승인 또는 면제 사유 |

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