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개요

콘텐츠 분석은 주어진 정 성적 데이터 (예 : 텍스트) 내에서 특정 단어, 주제 또는 개념의 존재를 확인하는 데 사용되는 조사 도구입니다. 콘텐츠 분석을 사용하여 연구원은 그러한 특정 단어, 주제 또는 개념의 존재, 의미 및 관계를 정량화하고 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 편견이나 편견을 찾기 위해 뉴스 기사에서 사용되는 언어를 평가할 수 있습니다. 그런 다음 연구원은 텍스트 내의 메시지, 작가, 청중, 심지어 텍스트를 둘러싼 문화와 시간에 대해 추론 할 수 있습니다.

기술

데이터 소스는 인터뷰, 개방형 질문, 현장 조사 노트, 대화 또는 말 그대로 의사 소통 언어 (예 : 책, 에세이, 토론, 신문 헤드 라인, 연설, 미디어, 역사 문서)에서 찾을 수 있습니다. 단일 연구는 분석에서 다양한 형태의 텍스트를 분석 할 수 있습니다. 콘텐츠 분석을 사용하여 텍스트를 분석하려면 텍스트를 분석을 위해 관리 가능한 코드 범주 (예 : 코드)로 코딩하거나 세분화해야합니다. 텍스트가 코드 범주로 코딩되면 코드를 코드 범주로 더 분류하여 데이터를 더 자세히 요약 할 수 있습니다.

콘텐츠 분석에 대한 세 가지 정의가 아래에 나와 있습니다.

  • 정의 1 : 메시지의 특수한 특성을 체계적이고 객관적으로 식별하여 추론하는 기술. (1968 년 Holsti에서)

  • 정의 2 : 해석적이고 자연주의적인 접근. 그것은 본질적으로 관찰적이고 서술 적이며 일반적으로 과학적 연구 (신뢰성, 타당성 및 일반화 가능성)와 관련된 실험 요소에 덜 의존합니다 (Ethnography, Observational Research 및 Narrative Inquiry, 1994-2012).

  • 정의 3 : 의사 소통의 명백한 내용에 대한 객관적이고 체계적이며 정량적 인 설명을위한 연구 기술. (1952 년 베 렐슨에서)

콘텐츠 분석의 사용

  • 개인, 그룹 또는 기관의 의도, 초점 또는 커뮤니케이션 경향을 식별합니다.

  • 의사 소통에 대한 태도 및 행동 반응 설명

  • 개인이나 집단의 심리적 또는 정서적 상태를 결정

  • 커뮤니케이션 콘텐츠의 국제적 차이를 드러내십시오.

  • 커뮤니케이션 콘텐츠의 패턴 드러내 기

  • 출시 전에 개입 또는 설문 조사를 사전 테스트하고 개선합니다.

  • 포커스 그룹 인터뷰 및 개방형 질문을 분석하여 정량적 데이터를 보완합니다.

콘텐츠 분석 유형

콘텐츠 분석에는 개념 분석과 관계 분석의 두 가지 일반적인 유형이 있습니다. 개념 분석은 텍스트에서 개념의 존재와 빈도를 결정합니다. 관계 분석은 텍스트에서 개념 간의 관계를 조사하여 개념 분석을 더욱 발전시킵니다. 분석의 각 유형은 다른 결과, 결론, 해석 및 의미로 이어질 수 있습니다.

개념 분석

일반적으로 사람들은 콘텐츠 분석을 생각할 때 개념 분석을 생각합니다. 개념 분석에서 개념은 조사를 위해 선택되고 분석에는 그 존재를 정량화하고 계산하는 것이 포함됩니다. 주요 목표는 데이터에서 선택한 용어의 발생을 조사하는 것입니다. 용어는 명시 적이거나 암시적일 수 있습니다. 명시적인 용어는 식별하기 쉽습니다. 암시 적 용어의 코딩은 더 복잡합니다. 함축 수준을 결정하고 주관성에 대한 기본 판단 (신뢰성 및 유효성 문제)을 결정해야합니다. 따라서 암시 적 용어의 코딩에는 사전이나 문맥 번역 규칙 또는 둘 다를 사용하는 것이 포함됩니다.

개념적 내용 분석을 시작하려면 먼저 연구 질문을 식별하고 분석 할 샘플을 선택하십시오. 다음으로 텍스트는 관리 가능한 콘텐츠 범주로 코딩되어야합니다. 이것은 기본적으로 선택적 감소의 과정입니다. 텍스트를 범주로 줄임으로써 연구원은 연구 질문을 알리는 특정 단어 또는 패턴에 집중하고 코딩 할 수 있습니다.

개념적 콘텐츠 분석을 수행하기위한 일반적인 단계 :

1. 분석 수준 결정 : 단어, 단어 감각, 구문, 문장, 주제

2. 코딩 할 개념 수를 결정합니다. 사전 정의 된 또는 대화 형 범주 또는 개념 집합을 개발합니다. A. 코딩 프로세스를 통해 카테고리를 유연하게 추가 할 수 있도록하거나 B. 미리 정의 된 카테고리 세트를 유지하도록 결정합니다.

  • 옵션 A를 사용하면 연구 질문에 중요한 영향을 미칠 수있는 새롭고 중요한 자료를 소개하고 분석 할 수 있습니다.

  • 옵션 B는 연구자가 집중을 유지하고 특정 개념에 대한 데이터를 조사 할 수 있도록합니다.

3. 개념의 존재 또는 빈도를 코딩할지 여부를 결정합니다. 이 결정은 코딩 프로세스를 변경합니다.

  • 개념의 존재를 코딩 할 때 연구자는 개념이 데이터에 한 번 이상 나타나고 몇 번 나타나더라도 한 번만 계산합니다.

  • 개념의 빈도를 코딩 할 때 연구원은 개념이 텍스트에 나타나는 횟수를 계산합니다.

4. 개념을 구별하는 방법을 결정하십시오.

  • 텍스트가 표시되는대로 정확하게 코딩되어야합니까 아니면 다른 형식으로 나타날 때 동일하게 코딩되어야합니까? 예를 들어 위험성 대 위험성. 여기서 요점은 이러한 단어 세그먼트가 논리적 방식으로 투명하게 분류되도록 코딩 규칙을 만드는 것입니다. 규칙은 이러한 모든 단어 세그먼트를 동일한 범주에 속하도록 만들 수 있으며, 연구원이 이러한 단어 세그먼트를 별도의 코드로 구분할 수 있도록 규칙을 공식화 할 수 있습니다.

  • 어떤 수준의 의미가 허용됩니까? 개념을 암시하는 단어 또는 개념을 명시 적으로 나타내는 단어? 예를 들어, 위험 vs. 그 사람은 무서워 vs. 그 사람은 나에게 해를 끼칠 수 있습니다. 이러한 단어 세그먼트는 위험의 암시 적 의미로 인해 별도의 범주에 적합하지 않을 수 있습니다.

5. 텍스트 코딩을위한 규칙을 개발하십시오. 1-4 단계의 결정이 완료된 후 연구원은 텍스트를 코드로 번역하기위한 규칙 개발을 시작할 수 있습니다. 이렇게하면 코딩 프로세스가 체계적이고 일관되게 유지됩니다. 연구원은 코딩하고자하는 것을 정확히 코딩 할 수 있습니다. 연구자가 코드에서 일관되고 일관 될 때 코딩 프로세스의 유효성이 보장됩니다. 즉, 번역 규칙을 따릅니다. 콘텐츠 분석에서 번역 규칙을 따르는 것은 유효성과 동일합니다.

6. 무관 한 정보로 무엇을할지 결정하십시오 : 이것을 무시해야합니까 (예 : and and와 같은 일반적인 영어 단어), 아니면 코딩 결과에 추가 될 경우 코딩 체계를 재검토하는 데 사용해야합니까?

7. 텍스트 코딩 : 이것은 손으로 또는 소프트웨어를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 연구자들은 소프트웨어를 사용하여 카테고리를 입력하고 소프트웨어 프로그램을 통해 자동으로 빠르고 효율적으로 코딩을 할 수 있습니다. 손으로 코딩을하면 연구원은 오류를 훨씬 쉽게 인식 할 수 있습니다 (예 : 오타, 철자 오류). 컴퓨터 코딩을 사용하는 경우 사용 가능한 모든 데이터를 포함하도록 텍스트에서 오류를 제거 할 수 있습니다. 이러한 수작업과 컴퓨터 코딩의 결정은 정확한 코딩을 위해 카테고리 준비가 필수적인 암시 적 정보와 가장 관련이 있습니다.

8. 결과 분석 : 가능한 경우 결론과 일반화를 도출합니다. 관련이 없거나 원하지 않거나 사용되지 않는 텍스트로 수행 할 작업을 결정합니다. 코딩 체계를 재검토, 무시 또는 재평가합니다. 개념적 내용 분석은 정보를 수량화 할 수만 있으므로 결과를 신중하게 해석하십시오. 일반적으로 일반적인 추세와 패턴을 식별 할 수 있습니다.

관계형 분석

관계형 분석은 개념이 검사를 위해 선택되는 개념 분석처럼 시작됩니다. 그러나 분석에는 개념 간의 관계 탐색이 포함됩니다. 개별 개념은 고유 한 의미가없는 것으로 간주되며 오히려 의미는 개념 간의 관계의 산물입니다.

관계형 콘텐츠 분석을 시작하려면 먼저 연구 질문을 식별하고 분석 할 샘플을 선택합니다. 개념 유형이 해석에 개방되지 않고 요약 될 수 있도록 연구 질문에 초점을 맞춰야합니다. 다음으로 분석 할 텍스트를 선택합니다. 철저한 분석을위한 충분한 정보의 균형을 유지하여 분석 할 텍스트를 신중하게 선택하여 결과가 너무 광범위한 정보로 제한되지 않도록하여 코딩 프로세스가 의미 있고 가치있는 결과를 제공하기에는 너무 힘들고 무거워집니다.

일반 단계로 진행하기 전에 선택할 수있는 관계형 분석의 세 가지 하위 범주가 있습니다.

  1. 영향 추출 : 텍스트에 명시되어있는 개념에 대한 감정적 평가. 이 방법에 대한 도전은 감정이 시간, 인구 및 공간에 따라 달라질 수 있다는 것입니다. 그러나 텍스트의 화 자나 작가의 정서적, 심리적 상태를 포착하는 데 효과적 일 수 있습니다.

  2. 근접성 분석 : 텍스트에서 명시적인 개념의 동시 발생에 대한 평가. 텍스트는 개념의 동시 발생 여부를 검색하는 창이라는 단어 문자열로 정의됩니다. 그 결과 전체적인 의미를 제시하는 개념 매트릭스 또는 상호 관련된 공동 발생 개념 그룹이 생성됩니다.

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  3. 인지 매핑 : 영향 추출 또는 근접 분석을위한 시각화 기술. 인지 매핑은 개념 간의 관계를 나타내는 그래픽 맵과 같이 텍스트의 전체 의미에 대한 모델을 생성하려고합니다.

관계형 콘텐츠 분석을 수행하기위한 일반적인 단계 :

1. 분석 유형 결정 : 샘플이 선택되면 연구원은 조사 할 관계 유형과 분석 수준 (단어, 단어 감각, 구문, 문장, 주제)을 결정해야합니다.
2. 단어 또는 패턴에 대한 범주 및 코드로 텍스트를 줄입니다. 연구원은 의미 나 단어의 존재를 코딩 할 수 있습니다.
3. 개념 간의 관계를 탐색하십시오. 일단 단어가 코딩되면 텍스트는 다음에 대해 분석 될 수 있습니다.

  • 관계의 강도 : 둘 이상의 개념이 관련된 정도.

  • 관계의 신호 : 개념이 서로 긍정적 또는 부정적으로 관련되어 있습니까?

  • 관계의 방향 : 범주가 나타내는 관계의 유형. 예를 들어 X는 Y 또는 X가 Y보다 먼저 발생하거나 X이면 Y이거나 X가 Y의 주요 동기 인 경우를 의미합니다.

4. 관계 코딩 : 개념 분석과 관계 분석의 차이점은 개념 간의 진술 또는 관계가 코딩된다는 것입니다.
5. 통계 분석 수행 : 차이를 탐색하거나 코딩 중에 식별 된 변수 간의 관계를 찾습니다.
6. 의사 결정 매핑 및 정신 모델과 같은 표현을 매핑합니다.

신뢰성 및 유효성

신뢰할 수 있음 : 연구원의 인간적 특성으로 인해 코딩 오류는 절대 제거 할 수없고 최소화 할 수 있습니다. 일반적으로 80 %는 신뢰도에 허용되는 마진입니다. 콘텐츠 분석의 신뢰성은 세 가지 기준으로 구성됩니다.

  1. 안정성 : 코더가 일정 기간 동안 동일한 방식으로 동일한 데이터를 일관되게 다시 코딩하는 경향.

  2. 재현성 : 코더 그룹이 동일한 방식으로 카테고리 멤버십을 분류하는 경향.

  3. 정확성 : 텍스트 분류가 통계적으로 표준 또는 표준에 해당하는 정도.

타당성 : 콘텐츠 분석의 유효성은 세 가지 기준으로 구성됩니다.

  1. 카테고리의 근접성 : 이는 각 특정 카테고리에 대해 합의 된 정의에 도달하기 위해 여러 분류기를 활용하여 달성 할 수 있습니다. 여러 분류자를 사용하여 명시 적 변수 일 수있는 개념 범주를 확장하여 동의어 또는 암시 적 변수를 포함 할 수 있습니다.

  2. 결론 : 어떤 수준의 의미가 허용됩니까? 결론이 데이터를 올바르게 따르는가? 다른 현상으로 결과를 설명 할 수 있습니까? 이것은 분석을 위해 컴퓨터 소프트웨어를 사용하고 동의어를 구별 할 때 특히 문제가됩니다. 예를 들어 광산이라는 단어는 개인 대명사, 폭발 장치 및 광석이 추출되는 땅의 깊은 구멍을 다양하게 나타냅니다. 소프트웨어는 해당 단어의 발생 횟수와 빈도를 정확하게 파악할 수 있지만 각각의 특정 사용에 내재 된 의미를 정확하게 설명하지는 못합니다. 이 문제는 결과를 버리고 결론을 무효화 할 수 있습니다.

  3. 이론에 대한 결과의 일반화 가능성 : 개념 범주의 명확한 정의, 결정 방법 및 측정하려는 아이디어를 측정 할 때 얼마나 신뢰할 수 있는지에 따라 달라집니다. 일반화 가능성은 신뢰성의 세 가지 기준에 의존하는만큼 신뢰성과 유사합니다.

콘텐츠 분석의 장점

  • 텍스트를 사용하여 의사 소통을 직접 검사

  • 정성 및 정량 분석 ​​모두 가능

  • 시간 경과에 따른 귀중한 역사적, 문화적 통찰력을 제공합니다.

  • 데이터에 가깝게 허용

  • 코드화 된 텍스트 형식을 통계적으로 분석 할 수 있습니다.

  • 눈에 잘 띄지 않는 상호 작용 분석 수단

  • 인간의 사고 및 언어 사용의 복잡한 모델에 대한 통찰력을 제공합니다.

  • 잘 수행되면 비교적 정확한 연구 방법으로 간주됩니다.

  • 콘텐츠 분석은 쉽게 이해할 수 있고 저렴한 연구 방법입니다.

  • 인터뷰, 관찰 및 보관 기록 사용과 같은 다른 연구 방법과 결합 할 때 더 강력한 도구입니다. 역사적 자료 분석, 특히 시간 경과에 따른 추세를 문서화하는 데 매우 유용합니다.

콘텐츠 분석의 단점

  • 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

  • 특히 더 높은 수준의 해석을 얻기 위해 관계형 분석을 사용할 때 오류가 증가합니다.

  • 종종 이론적 근거가 없거나 연구에 내포 된 관계 및 영향에 대해 의미있는 추론을 도출하기 위해 너무 자유롭게 시도합니다.

  • 특히 복잡한 텍스트를 다룰 때 본질적으로 환원 적입니다.

  • 너무 자주 단어 수로 구성되는 경향이 있습니다.

  • 종종 텍스트를 생성 한 컨텍스트와 텍스트가 생성 된 이후의 상황을 무시합니다.

  • 자동화 또는 컴퓨터 화가 어려울 수 있음

판독

교과서 및 장

  • 베 렐슨, 버나드. 커뮤니케이션 연구의 콘텐츠 분석 뉴욕 : 자유 언론, 1952.

  • Busha, Charles H. 및 Stephen P. Harter. 사서의 연구 방법 : 기술 및 해석. 뉴욕 : Academic Press, 1980.

  • De Sola Pool, Ithiel. 콘텐츠 분석의 동향. Urbana : University of Illinois Press, 1959 년.

  • Krippendorff, Klaus. 내용 분석 : 방법론 소개. Beverly Hills : Sage Publications, 1980 년.

  • 필딩, NG &이, RM. 질적 연구에서 컴퓨터 사용. SAGE 간행물, 1991. (Seidel, J. '정 성적 데이터 분석에 대한 컴퓨터 기술 적용 방법 및 광기'장 참조)

방법론 기사

  • Hsieh HF & Shannon SE. (2005). 질적 콘텐츠 분석에 대한 세 가지 접근 방식. 질적 건강 연구. 15 (9) : 1277-1288.

  • Elo S, Kaarianinen M, Kanste O, Polkki R, Utriainen K 및 Kyngas H. (2014). 질적 콘텐츠 분석 : 신뢰성에 중점을 둡니다. 세이지 오픈. 4 : 1-10.

응용 기사

  • Abroms LC, Padmanabhan N, Thaweethai L, & Phillips T. (2011). 금연을위한 iPhone 앱 : 콘텐츠 분석. 미국 예방 의학 저널. 40 (3) : 279-285.

  • Ullstrom S. Sachs MA, Hansson J, Ovretveit J 및 Brommels M. (2014). 침묵 속의 고통 : 부작용의 두 번째 희생자에 대한 질적 연구. 영국 의학 저널, 품질 및 안전 문제. 23 : 325-331.

  • Owen P. (2012). 엔터테인먼트 미디어의 정신 분열병 초상화 : 현대 영화의 콘텐츠 분석. 정신과 서비스. 63 : 655-659.

소프트웨어

콘텐츠 분석을 직접 수행할지 또는 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 수행할지 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 문제에 대한 논의는 위의 교과서 및 장에 나열된 '정 성적 데이터 분석에 컴퓨터 기술을 적용하는 방법과 광기'를 참조하십시오.

웹 사이트

  • Rolly Constable, Marla Cowell, Sarita Zornek Crawford, David Golden, Jake Hartvigsen, Kathryn Morgan, Anne Mudgett, Kris Parrish, Laura Thomas, Erika Yolanda Thompson, Rosie Turner 및 Mike Palmquist. (1994-2012). 민족 지학, 관찰 연구 및 내러티브 탐구. 쓰기 @CSU. 콜로라도 주립 대학. 이용 가능 : http://writing.colostate.edu/guides/guide.cfm?guideid=63 . Michael Palmquist의 Content Analysis에 대한 소개로서, 이것은 Content Analysis on the Web의 주요 리소스입니다. 포괄적이지만 간결합니다. 여기에는 예제와 주석이 달린 참고 문헌이 포함되어 있습니다. 위의 설명에 포함 된 정보는 콘텐츠 분석에 대한 Michael Palmquist의 뛰어난 리소스에서 많이 끌어오고 요약하지만 역학 박사 과정 학생 및 주니어 연구원을 위해 간소화되었습니다.

  • http://psychology.ucdavis.edu/faculty_sites/sommerb/sommerdemo/

  • http://depts.washington.edu/uwmcnair/chapter11.content.analysis.pdf

과정

Columbia University의 Mailman School of Public Health

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켄달 토마스
켄달 토마스
Kendall Thomas는 비교 헌법 및 인권 학자로서, 비평 인종 이론, 법률 철학, 페미니스트 법률 이론, 법과 섹슈얼리티에 중점을두고 가르치고 연구합니다. Thomas는 Columbia Law School의 법과 문화 연구 센터의 공동 창립자이자 소장이며, 여기서 법이 사회에서 의미를 창출하는 중심 방법 중 하나로 작동하는 방식을 탐구하는 학제 간 프로젝트 및 프로그램을 이끌고 있습니다. 그는 강제 수감 노동을 종식시키기 위해 미국 헌법을 개정하는 운동 인 Amend the 13th의 창립자입니다. 인종과 법의 교차점에 대한 그의 중요한 저술은 그가 공동 편집 한 비평 인종 이론 : 운동을 설립 한 핵심 저작물 (1996)에 나타납니다. 또한 Legge Razza Diritti : La Critical Race Theory negli Stati Uniti (2005) 및 What 's Left of Theory?의 공동 편집자이기도합니다. (2000). Thomas는 1986 년부터 Columbia Law에서 가르쳤습니다. 그는 Stanford Law School의 객원 교수이자 Princeton University의 미국학과 아프리카 계 미국인 연구의 객원 교수였습니다. 그의 저술은 수집 된 에세이와 National Black Law Journal, Widener Law Symposium Journal, Columbia Journal of European Law 등의 저널에 실 렸습니다. Thomas는 베를린에있는 American Academy의 Berlin Prize Fellowship의 창립 수상자이자 파리에있는 American Center의 특별위원회 위원이었습니다. 그는 미국 로스쿨 협회의 법학과 인문학과 의장을 역임했습니다. 그는 또한 AIDS의 영향에 대해 글을 쓰고 폭넓게 연설했으며 ACT UP, Sex Panic !, AIDS Prevention Action League의 Majority Action Caucus 창립 멤버였습니다. Gay Men 's Health Crisis의 전 이사였던 그는 현재 NYC AIDS 기념관의 이사로 일하고 있습니다. Thomas는 Joe ’s Pub을 포함한 공연장에서 공연하는 전문 재즈 보컬리스트이며 Broadway Advocacy Coalition의 자문위원이기도합니다.
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