定性的市場調査は以下に焦点を当てています データの信頼性 データに焦点を当てるのではなく、定量的研究として定義されます。 定性的調査は、数値では定義できない可能性のあるものを測定するため重要です。定性的手法では、定量的データに現れる前に傾向が特定されることがあります。
データの信頼性には、信頼性、転送可能性、信頼性、確認可能性という 4 つの主要な要素があります。
信頼性
三角測量とメンバーのチェックは信頼性を確立し、信頼性に貢献します。 他の要因には、長期にわたる関与が含まれます。 継続的な観察 研究対象の。
三角測量では、さまざまな研究参加者に同じ研究質問をし、同じ質問に答えるためにさまざまな方法でさまざまなソースからデータを収集します。 メンバーチェックは、研究者が参加者に、面接官が収集したデータとそのデータの研究者による解釈をレビューするよう依頼するときに行われます。 参加者は通常、自分の発言を確認し、必要事項を記入する機会が得られるため、メンバーチェックプロセスを高く評価しています。 以前のインタビューとのギャップ. 信頼はメンバーチェックプロセスの重要な側面です。
譲渡可能性
転移可能性は研究結果を一般化し、それらを他の状況や文脈に適用しようとします。 研究者は、 データの解釈 譲渡可能ですが、その可能性が高いことを証明することはできます。
目的を持ったサンプリング非確率サンプリングの一種であり、収集されたコンテキストに関連して特定のデータを最大化するために使用されます。 これは、定量的研究の結果となる集計情報とは異なります。 目的的サンプリングでは、研究課題に直接関連するサンプル対象者の特性が考慮されます。
信頼性
多くの質的研究者は、信頼性が証明されていれば、信頼性を別途に証明する必要はないと考えています。 ただし、研究者が用語の解析を許可した場合、信頼性は妥当性により関連しているように見え、信頼性は信頼性により関連しているように見えます。
データ監査を使用してデータの有効性が評価される場合があります。 データ監査は次の場合に実施できます。 データセットは両方とも豊富です これにより、監査人は調査状況が自分たちの状況に当てはまるかどうかを判断できます。 十分な詳細とコンテキスト情報がなければ、これは不可能です。 いずれにせよ、目的はサンプルを超えて一般化することではないことを覚えておくことが重要です。
確認可能性
質的研究は以前の作業を再現するために実施できますが、それが目的の場合は、データカテゴリーを内部的に一貫させることが重要です。 著者 イヴォナ S. リンカーンとエゴン G. グバは 1985 年の著書「自然主義的探究」の中で、研究者はカテゴリーの特性を記述し、最終的にはカテゴリーの正当性を正当化するために使用できるルールを考案する必要があると述べています。 各データビットの包含 これは、カテゴリに割り当てられたままになるだけでなく、後の複製可能性テストの基礎となります。
他の研究者がその結果を再現して、その結果が独立した研究方法の成果であり、意識的または無意識の偏見によるものではないことを示すことが重要です。
出典:
ダイ、J.G、シャッツ、I. M.、ローゼンバーグ、B. A.、コールマン、S. T. (2000 年 1 月)。 定数比較方式: 万華鏡のようなデータ。 定性的レポート、4(1/2)。
グレイザー、B.、ストラウス、A. (1967). 根拠のある理論の発見: 質的研究の戦略。 イリノイ州シカゴ：アルディン。
リンカーン、Y. S.、グバ、E. G. (1985). 自然主義的な探求。 カリフォルニア州ニューベリーパーク：セージ。
