質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】 | 統計解析 - ChatGPT・Python・エクセルを使った講義で最速マスター

セミナー案内             AIデータサイエンス動画           インスタグラム

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】
質的研究では、通常、小規模で非無作為な標本が用いられるが、これは研究者が標本選択に異なる基準を使うことを意味する。量的研究は母集団の属性を測定し一般化を目指すが、質的研究は意味の発見や現実の多様性を明らかにすることが目的であり、一般化を重視しない。質的研究者は情報が豊富な対象者や環境を選び、研究を進める中で理解を確かめたり、豊かにするための新たな標本抽出の問いが生じる。標本抽出は初期の発見を後の方向性に生かす生成的なデザインである。無作為標本は質的研究に適さず、質的研究者は非確率標本抽出を用いるが、対象の募集は予想以上に遅れることが多いため、予備計画として基準緩和や募集期間延長、謝礼の提供などを準備することで妥協を避けることが推奨される。

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら


目次  質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】

 

 

質的研究における標本抽出

 

質的研究は,ふつう,小さい非無作為標本を使う.

 

このことは,質的研究者が自分の標本の質について考えなくてよいということを意味するのでなく,研究参加者を選ぶのに異なる基準をもちいるということを意味している.

 

質的研究の標本抽出の論理

 

量的研究は,母集団の属性や関係性の測定にかかわるので,代表的な標本によって,その測定が適確に母集団を反映するか,また母集団への一般化ができるかを確認する必要がある.

 

大部分の質的研究の目的は,意味を発見し,多元的な現実を明らかにすることにあり,よって一般化可能性をめざしているのではない.

 

質的研究者は,標本抽出において,以下のような問いを念頭に研究を始める.

 

誰が自分の研究にとって豊かな情報をもたらすだろうか.

 

誰と話をすればいいのか,または,現象についてできるかぎり理解するには,まず何を観察をすべきか.

 

質的な標本抽出での大切な第一歩は,豊富な情報を得る可能性の高い環境を選択することである.

 

研究が進むにつれて,以下のような,標本抽出における新しい問いが生じる.

 

自分の理解を確かめるために,誰と話したり,誰を観察できるか.また,自分の理解を反証するか,または修正するか.自分の理解を豊かにするには? 

 

このように,質的研究での全体のデザインがそうであるように,標本抽出デザインは,初期にわかったことを,その後の方向性を導くために十分に利用するという,生成するデザインである.

 

 

質的標本抽出の種類

 

質的研究者は,確率標本をさけるのがふつうである.

 

無作為標本は,よい情報提供者になるであろう人々,つまり,見識があり,はっきり発言し,反応がよく,研究者と長いこと話をしようとする人々を選ぶ方法としては最良ではない.

 

さまざまな非確率標本抽出デザインを,質的研究者は使ってきた.

 

対象の募集は,研究者が予想したよりもゆっくり進むことが多い.

 

必要な標本の大きさを決定したら,さらに対象を募集する予備計画を立てておくとよい.

 

最初の計画はあまりに楽観的であるとわかるはずである,

 

たとえば,予備計画では適性基準を緩め,参加者を募集できる組織を別に探し,参加したくなるように謝礼を提供したり,募集期間を延長したりする.

 

予備計画を最初に立てておけば,満足のいかない大きさの標本で妥協する,という可能性は減るだろう.

 

 

質的研究における標本抽出は、通常、量的研究とは異なる考え方やアプローチが求められます。質的研究は、小規模で非無作為な標本を用いることが一般的ですが、それは研究の質を担保する上で十分な情報を得られる可能性があるためであり、質的研究の目的や性質に適しているからです。質的研究者は、単に母集団を反映する代表的な標本を得るためではなく、意味の発見や多元的な現実を解明するために、選択的かつ意図的に標本を抽出します。つまり、質的研究では標本の代表性よりも、特定の現象に関する深い洞察が得られるかどうかが重要視されます。量的研究は、一般的に母集団の属性や関係性の測定を通じて、研究成果を母集団全体に一般化できるかどうかを確認する必要があります。そのため、量的研究では無作為抽出法が用いられ、できるだけ多くの標本を集めることで、統計的に有意な結果が得られるように設計されることが多いです。これに対して、質的研究の目的は意味の発見や現象の理解にあり、母集団への一般化を目的とはしていません。むしろ、特定の現象や文脈に基づいた意味の理解や解釈が中心となり、研究結果が特定の文脈においての意味を持つかどうかが問われます。そのため、質的研究者は標本を抽出する際に「誰が研究にとって豊かな情報をもたらしてくれるのか」「誰と話をすればいいのか」あるいは「現象についてできる限り深く理解するために何を観察すべきか」といった問いを重視します。質的研究では、まず豊富な情報が得られる可能性の高い対象者や環境を選ぶことが重要な第一歩とされます。この選定が研究の成果に大きく影響を与えるため、研究者は対象者の特性や経験に基づき、情報の豊富さやアクセスのしやすさといった点を考慮して選定を行います。また、質的研究の特徴として、研究が進むにつれて新たな標本抽出の問いが生じることが挙げられます。例えば、ある現象の理解が深まるにつれ「さらに誰と話をして理解を確かめるか」「新たな視点を得るためには誰を観察すべきか」「理解を豊かにするにはどのような対象者を追加すべきか」などの問いが生まれ、標本抽出の方法も進化していきます。質的研究では、標本抽出における柔軟なアプローチが求められ、全体の研究デザインが生成的であると考えられています。生成的なデザインとは、初期の発見を活かし、その後の方向性やデザインの調整に反映させていく方法を指します。このように、質的研究における標本抽出デザインは固定的なものではなく、研究の進展に応じて再構築され、動的に進化していくものと考えられています。質的研究者が使用する標本抽出の方法としては、無作為抽出は一般的に避けられます。なぜなら、無作為抽出では、研究の目的に合致する情報提供者、すなわち、深い見識を持ち、意見を明確に表現し、研究者とじっくり話し合うことが可能な人々を必ずしも得られないからです。そのため、質的研究では、確率標本よりも目的に沿った非確率標本抽出が用いられます。非確率標本抽出のデザインには様々な種類があり、例えば、対象となる現象に関する深い洞察を持っている個人を選ぶパーパシブサンプリング(目的標本抽出)や、特定の基準に基づいて対象者を選ぶ理論的サンプリングなどがあります。これらの手法は、研究の目的や焦点に応じて柔軟に使用され、質的研究の多様なニーズに対応することができます。また、質的研究では、対象の募集が研究者の予想よりも進まない場合が多いため、標本抽出に関する予備計画を立てることが推奨されています。予備計画としては、例えば、適性基準を多少緩めたり、対象者の募集範囲を広げたり、あるいは研究に参加する意欲を高めるために謝礼の提供や募集期間の延長を検討するなどの対策が考えられます。これにより、十分な標本が得られないことで研究の信頼性に妥協する可能性が減少し、研究の質が保たれるようになります。

 

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】


セミナー詳細                    解析ご相談                    LINEでお友達

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】

質的研究の核心:非無作為標本抽出の魅力と工夫【ChatGPT統計解析】