■ 관점① 코드 그대로 변수화 인비보 코딩을 그대로 변수명으로 삼아 질적 데이터를 정량화합니다. 참여자가 실제 발언을 코드로 옮기면, 그 코드 자체가 독립변수 혹은 종속변수가 됩니다. 예를 들어 “시간-관리-불만”이라는 코드를 스트레스 수준 변수로 사용하면, 텍스트와 설문 응답을 동시에 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 코딩 과정이 바로 분석 단계와 연결돼 해석 흐름이 매끄럽습니다. ■ 관점② 코드 범주 재구성 코드들을 상위 범주로 재구성해 변수로 전환합니다. “시간-관리-불만”, “업무-과부하-불만” 등을 ‘불만’이라는 범주에 넣고, 범주 빈도나 등장 순서를 변수로 활용합니다. 범주화하면 코드 간 관계를 파악하기 쉬워 가설 검증에 유리합니다. 또한 포화 곡선을 활용해 범주 수가 충분히 포괄되는지 확인할 수 있습니다. 두 접근 중 어느 쪽이 연구 설계에 더 적합할지 의견을 구합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/glossary.php