▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

仮説の生成

徹底的な質的研究は，種々の構成概念または構成概念間の関係についての豊かな洞察を含むものが多い．

これらの洞察は，次に量的研究で検証し確定し，その一般化可能性を査定できる．

たいていの場合，こうしたことは別々の調査研究の文脈でなされる．

しかし,研究を実施し,研究結果を公表するのに，通常,何年もかかる，という問題がある．

つまり，質的な洞察を行ってから，それらの洞察に基づいた仮説を正式に量的に検証するまでに，かなりの時間がたってしまう．

そこで,ある現象に関心のある研究チームは，共同研究を希望することもあろう．

その研究プログラムでは，仮説を生成し，明確な最終目標としてそれを検証する．

仮説を生成する例

ウェンドラーは，さまざまな質的，量的情報源のデータにわたって，そのパターン認識を容易にするため，また，仮説と新しい研究設問を生成するため，メタマトリックス(meta-matrix)をどのように使うかを記述した．

テリントンタッチに関するウェンドラーのミックス・メソッドによる研究例では，メタマトリックスを利用することでt-touchの実施と施術者の身体的状態（例：カフェイン摂取）との関係を発見できた，

実例，明確化，拡大

構成概念の意味または関係性を例示するために，質的データを量的データと組み合わせることがある．

このような実例は，重要な研究結果を明らかにしたり，統計学的分析から少しずつ集めた知見を確証する手助けとなることが多い．

この点において，これらの実例は，分析を解明し，研究結果の解釈への指針を示す助けとなることも多い．

質的な素材は，具体的な事例研究が多いが，特定の統計学的分析の結果を説明するため，または研究しようとする現象についてより全体的かつダイナミックな見解を提供するために利用できる．

質的データをもちいた実例の例

ポーリット，ロンドン，マルティネスは，都市に住む貧しい家族に関する研究を行った．

彼らは，マルチメソッドによる研究のエスノグラフィーの部分からのデータをもちいて，食稲不足（調査標本の女性の51％がそうであると報告した）をどのように体験し対処したかを例示した．

女性たちの食糧問題が，以下の引用文に例示されている．「家で子どもが“お腹すいたよ¨つて言うとね，とくにつらかった‥私は教会でベビーシッターをして働きはじめた．

週に20ドル，それに毎週木曜には１袋の食べ物がもらえた‥それから，ほとんどの人がやりたがらないすごく嫌な仕事をした．

誰も行きたがらない危ない地域にピザを運んだよ，まったく命がけだった」.

この例では，量的研究結果だけでは得られない豊かな視野を，質的な素材が加えていた．

一方,調査結果によって，飢えと食糧不足の体験が，貧しい家族の少数派の問題というものではなく，その半数に影響していることも明らかになった．

質的データによって例示が可能となるだけでなく，ある論点を解明したり，問題の次元を拡大するためにも利用できる．

マルチメソッドによる同じ研究例で，ポーリットらは，エスノグラフイーのデータから，家族（調査でもちいた単位）が飢えと食糧不足に直面したとき，母親は，さらに困難なことに，子どもを守るために労をいとわないことが多いことも知った．

以下は，この洞察のもととなった多くの引用の１つである．

「子どもに１日３回食べさせるためには，私は３日間ぐらい何も食べないよ」.

質的研究は、現象の深層に迫り、多様な構成概念やその関係性についての豊富な洞察を提供することができます。こうした質的な洞察は、特定の現象や問題についての新しい仮説を生み出す基盤となり、その後の量的研究で検証されることで、一般化可能な知見として定着するのが一般的です。しかし、質的研究から得られた洞察をもとに仮説を生成し、それを量的に検証して研究成果として公表するまでには、往々にして長い年月がかかるという問題があります。質的な調査結果から生まれる洞察は、深い理解と直感に基づくものであるがゆえに、学術的な信頼性を得るためには量的データによる検証が不可欠であり、そのための手続きや検証方法が整うまでには時間とリソースを要するからです。したがって、質的研究からの仮説生成から量的研究による検証までのプロセスを円滑に進めるためには、学際的な共同研究が役立つことが多いです。例えば、ある現象に対して興味を持つ研究チームが共同研究を行うことで、質的研究で得られた洞察を迅速に検証し、明確な研究目標に基づいた結論を導き出すことが可能になります。このような共同研究では、各分野の専門知識や技術を統合し、効率的な検証プロセスが確立されるため、仮説を生成する段階から検証する段階へのスムーズな移行が期待されます。質的データは、特定の構成概念の意味やその相互関係を例示するために役立ち、量的データと組み合わせることで一層の理解が得られることが少なくありません。ウェンドラーの研究では、メタマトリックスという手法を活用することで、異なるデータ源からのパターンを識別しやすくし、新しい仮説や研究課題の生成に役立てています。メタマトリックスを用いることで、さまざまな質的・量的データの関係性やパターンが視覚的に示され、特に複雑な現象を探究する場合には、分析がより効率的に進むとともに、仮説を生成する手がかりとして活用することが可能となります。この手法を用いた例として、ウェンドラーが行ったテリントンタッチに関するミックスメソッドの研究があります。この研究では、t-touchの施術と施術者の身体的状態、例えばカフェイン摂取との関係について、新しい知見が得られました。このように、メタマトリックスを活用することは、質的データから得られる直感的な洞察を視覚化し、量的検証への橋渡しを可能にする効果的な手法の一つとして位置づけられます。また、質的データは、実例を通じて構成概念の意味を具体的に説明したり、量的データの結果を補完する役割も果たします。実例を通じて示される洞察は、研究対象となる現象の具体的な理解を深めるだけでなく、量的データからは得られない柔軟で多面的な見方を提供することが多いです。これにより、統計的な数値に偏りがちな量的研究に対し、質的データが提供するエピソードやストーリーが加わることで、研究結果の解釈やその適用に新たな視点をもたらします。ポーリット、ロンドン、マルティネスによる都市部に住む貧しい家族に関する研究も、このような質的データの有用性を示す一例です。この研究はエスノグラフィーの手法を採用し、質的データを量的データと組み合わせることで、都市に住む貧しい家族がどのように飢えや食糧不足と対峙しているのかを例示しました。調査によれば、女性たちの半数が食糧不足を報告しており、この結果は量的データとしても示されましたが、質的データにより具体的なエピソードが描写されることで、飢えが単なる数字以上の問題であることが明確に伝わります。例えば、子どもに食事を与えるために母親がどのように犠牲を払っているかが語られるエピソードは、単なる統計情報からは見えてこない、深い人間的な要素を提示しています。このエスノグラフィーによる質的研究がもたらす洞察は、貧しい家族の生活の実態を浮き彫りにし、量的データだけでは見落とされがちな問題の背景や次元を拡大する効果を持っています。こうした質的データによる実例や解釈は、仮説の生成だけでなく、既存の統計結果の補完や説明にも役立ちます。たとえば、ポーリットらの研究では、量的データによって飢えと食糧不足が少数派の問題ではなく広範な問題であることが示されましたが、それ以上に、エスノグラフィーを通じて、貧困層が日常的に直面している困難や不安が生き生きと伝えられています。このような質的データの価値は、単なる数値では表しきれない側面を描き出し、研究の解釈や理解に新たな視点を加える点にあります。同じ研究で、ポーリットらは、エスノグラフィーデータから、飢えと食糧不足に直面する家族において、母親が子どもを守るために尽力する姿勢が確認されました。例えば、「子どもに１日３回食べさせるためには、自分は３日間何も食べない」という母親の言葉は、飢えの現実を数字ではなく生きた言葉として伝え、量的データだけでは掴みきれない困難さや、貧困家族の犠牲を具体的に感じさせます。このような質的データが持つ実例や具体的なエピソードは、量的データの冷静な分析結果に対して感情や共感を喚起し、研究の価値をより豊かにします。