理論的サンプリングで探る複雑なデータ収集のアプローチ【ChatGPT統計解析】

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理論的サンプリングで探る複雑なデータ収集のアプローチ【ChatGPT統計解析】

理論的サンプリングで探る複雑なデータ収集のアプローチ【ChatGPT統計解析】
理論的サンプリングは、クラウンデッド・セオリーにおいて用いられるデータ収集手法であり、グレイザーによれば、理論の発展に必要なデータを段階的に選定しながら収集・分析する過程である。研究者は理論の展開に従ってデータとカテゴリーを行きつ戻りつしながら抽出を行い、これは単一方向ではなく複数の方向性を含む複雑な方法である。理論的サンプリングの目的はカテゴリーとその特性を見出し、具体的理論内での相互関係を提示することにある。この手法ではデータ収集の対象が事前に決定されず、研究の進行に伴って必要性に応じて選ばれる。ベックの研究では、双子を出産した母親の出産後1年間を対象に、特に最初の数ヶ月の「ぼんやりした期間」に焦点を当て、母親たちが双子の育児経験を豊かに語ることができるよう、その時期の母親にインタビューを行った。

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目次  理論的サンプリングで探る複雑なデータ収集のアプローチ【ChatGPT統計解析】

 

 

理論的サンプリング

 

クラウンデッド・セオリーでもちいる標本抽出法を,「理論的サンプリング(theoretical sampling)」という.

 

グレイザーは,この標本抽出法を,「理論を産出するためのデータ収集過程であり,それによって,分析者は,データを関連づけながら収集,コード化,分析し,理論が現れるにつれて,理論を展開するために次にどのようなデータを収集すべきか,それらをどこで見つけるかを決める」と定義づけた.

 

理論的サンプリングの過程は,クラウンデッド・セオリーを展開することでコントロールされる.

 

理論的サンプリングは,1本の単一方向の道筋として描かれることはない.

 

研究者は,理論が現れるにつれてデータとカテゴリーのあいだを行きつ戻りつするという,複数の道筋や方向性にかかわる,複雑な標本抽出の技術を要する.

 

グレイザーは,理論的サンプリングは有意抽出法とは異なると強調している.

 

理論的サンプリングの目的は,カテゴリーとその諸特性を発見し,領域密着理論(具体的理論)で生じるそれらの相互関係を提示することである.

 

「理論的サンプリングにおける基本的な問いは,データ収集で,次にどのような集団または下位集団を調べるか,である」.

 

こうした集団は,研究を始める前に選ぶのではなく,さらにカテゴリーが現れ,その展開に理論的に関連するという必要性によってのみ選ぶ.

 

 

理論的サンプリングの例

 

ベックは,理論的サンプリングをもちいて,クラウンデッド・セオリー研究を行った.

 

双子を出産した母親の出産後1年間の研究である.

 

ベックは,16名の母親に,彼女たちの自宅で面接した.

 

理論的サンプリングの1つの具体例は,双子を世話する最初の2〜3か月について,母親たちが「ぼんやりした期間」と言い続けているものである.

 

ベックは,双子が約1歳である母親に面接した.

 

これらの母親は,双子の子育ての最初の1年間全体をふりかえることができるだろう,と考えたからである.

 

母親たちが「ぼんやりした期間」と言ったとき,ベックは,この期間について,もっと詳しく説明してくれるよう頼んだ.

 

母親たちは,この期間について,まさにぼんやりしているために詳しく説明できないと言った.

 

そこでベックは,双子が生後3か月以内の母親に面接し,母親たちが「ぼんやりした期間」にいまだに浸っていて,この段階の双子の子育てがどのようなものであるかを,豊かに詳しく説明できるようになるだろうことを確かめることを選んだ.

 

 

理論的サンプリングとは、クラウンデッド・セオリー(Grounded Theory)において特に重視されるデータ収集手法であり、理論を導き出すために段階的かつ柔軟に標本を選びながらデータを集めていく方法です。この手法は、アメリカの社会学者であるバーニー・グレイザー(Barney Glaser)によって提唱され、理論構築のためのデータ収集・分析の過程を明確に示すものです。理論的サンプリングは単なる標本抽出法とは異なり、研究が進む中で必要なデータの種類や集める対象を柔軟に変更し、理論の発展に伴って収集対象を決定していくという動的な特徴を持っています。グレイザーは、この手法を「理論を産出するためのデータ収集過程であり、それによって分析者はデータを関連づけながら収集、コード化、分析し、理論が現れるにつれて理論を展開するために次にどのようなデータを収集すべきか、それらをどこで見つけるかを決める」と定義しました。この過程では、理論がまだ明確な形として現れる前に、その発展のために必要な情報を求めてデータを収集し、同時にそのデータを分析しながら理論の形成を試みるため、研究者にはデータと理論を同時に操作しながら進めていくスキルが求められます。つまり、理論的サンプリングは、研究者が収集したデータに基づいて生まれた仮説や概念をさらに検証・補強するために、適切な対象やデータを追加的に選択する手法であると言えます。また、理論的サンプリングの過程はクラウンデッド・セオリーの発展と密接に関わっており、予め決定された計画通りに進行するわけではなく、データが増えるごとに柔軟に変化していくため、理論形成が自然と進むような流動的で反復的な方法論が求められるのです。理論的サンプリングは単純にデータを集めていく一本道のプロセスではなく、研究者は理論の発展に伴い、収集したデータと生成されたカテゴリーの間を行きつ戻りつしながら分析を進めていきます。この点から、理論的サンプリングには直線的な道筋はなく、複数の方向性をもつ複雑な標本抽出手法といえます。この柔軟な方法論により、研究者は固定的なデータに依存せず、より深く、かつ幅広い視点から対象の特性や傾向を捉えることが可能となります。グレイザーはこの理論的サンプリングが、他の確率的標本抽出法や有意抽出法とは異なることを強調しており、理論の構築を目的とする以上、単に代表性を求めるのではなく、特定の概念や仮説を検証するために適切なデータを得ることが主眼に置かれているのです。つまり、理論的サンプリングの目的は、新しいカテゴリーやその特性を発見し、それらがどのような相互関係を持っているのかを明らかにし、さらにその結果をもとに領域密着理論(具体的理論)を構築することです。ここで言う領域密着理論とは、抽象的な理論を上位に置くのではなく、現実に即した具体的な状況や現象から直接導かれた理論を指します。したがって、理論的サンプリングはあくまで実証的なデータに基づいて理論を生み出すためのアプローチであり、事前に決まった標本を使って理論を当てはめるものではない点が特徴的です。また、理論的サンプリングにおける基本的な問いは、「次にどのような集団または下位集団を調べるべきか」という点にあります。この問いは、データ収集の進行に伴って新たに明らかとなるカテゴリーの特性や展開に応じて設定されるため、研究の開始前に特定の集団が選ばれるわけではなく、あくまで理論的な必要性に基づいて対象が選ばれていくのです。したがって、理論的サンプリングを用いる研究では、対象集団の選定が柔軟であるため、より実態に即した理論が構築されやすく、また、その理論が現実のさまざまな場面で応用可能なものであることが期待されます。理論的サンプリングの具体例として、ベックの双子を出産した母親に関するクラウンデッド・セオリー研究が挙げられます。ベックは、双子を出産した母親16名に対して自宅で面接を行い、彼女たちの育児経験を分析しました。この研究において、ベックは双子を世話する最初の2〜3か月の時期が母親たちによって「ぼんやりした期間」と表現されていることに着目し、さらに詳細な情報を収集するためのインタビューを行いました。彼女たちはこの「ぼんやりした期間」について十分な説明ができないと述べたため、ベックはこの時期の体験が育児において特別な意味を持つのではないかと考え、双子が生後3か月以内の母親を対象に再度インタビューを実施しました。これにより、育児初期の混乱や困難さに関する具体的なデータを得ることができ、その結果、理論の構築に必要な新たな視点が得られたのです。このように、理論的サンプリングは単なるデータ収集の手段としてだけではなく、理論構築の過程において次にどのようなデータが必要か、どこでそれを得るかを判断するための方法でもあり、研究者が理論の成り行きを見守りつつ、必要に応じてデータを補完していくことが重要です。理論的サンプリングのもう一つの重要な要素は、理論が構築される過程において、収集したデータが理論と矛盾する場合に、データの再評価や収集方法の再考が行われることです。この柔軟な方法論は、理論が現実の観察から逸脱せず、現象を的確に反映したものとなるよう支援する役割を果たします。理論的サンプリングの成果は、実務的なフィールドにおいて適用可能な具体的な理論を導くため、教育や医療、福祉など、さまざまな分野において有用であり、現場での課題解決や新たな政策立案のための基礎となるものです。

 

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