Kokybinis rinkos tyrimas orientuotas į duomenų patikimumas o ne sutelkti dėmesį į duomenis, kurie būtų apibrėžti kaip kiekybiniai tyrimai. Kokybinis tyrimas yra svarbus, nes jis matuoja dalykus, kurių skaičiai negali apibrėžti, o kokybiniai metodai kartais nustato tendencijas, kol jos nepasirodo kiekybiniuose duomenyse.
Duomenų patikimumą sudaro keturi pagrindiniai komponentai: patikimumas, perkeliamumas, patikimumas ir patvirtinamumas.
Patikimumas
Trianguliacija ir narių patikrinimai padeda sukurti patikimumą ir prisideda prie patikimumo. Kiti veiksniai apima ilgalaikį ryšį su ir nuolatiniai stebėjimai tiriamųjų.
Trianguliacija užduoda tuos pačius tyrimo klausimus skirtingiems tyrimo dalyviams ir skirtingais metodais renka duomenis iš skirtingų šaltinių, kad atsakytų į tuos pačius klausimus. Narių patikrinimai vyksta, kai mokslininkai prašo dalyvių peržiūrėti apklausėjų surinktus duomenis ir tyrėjų tų duomenų interpretacijas. Dalyviai paprastai vertina narių patikrinimo procesą, nes tai suteikia jiems galimybę patikrinti savo pareiškimus ir užpildyti visus
Perkeliamumas
Perkeliamumas apibendrina tyrimo išvadas ir bando jas pritaikyti kitose situacijose ir kontekstuose. Tyrėjai negali galutinai įrodyti, kad rezultatai pagrįsti duomenų interpretavimas yra perkeliami, tačiau jie gali nustatyti, kad tai tikėtina.
Tikslinė atranka, netikimybės atrankos forma, naudojama siekiant maksimaliai padidinti konkrečius duomenis, susijusius su kontekstu, kuriame jie buvo surinkti. Tai skiriasi nuo bendros informacijos, kuri būtų kiekybinio tyrimo rezultatas. Tikslingoje atrankoje atsižvelgiama į imties subjektų charakteristikas, kurios yra tiesiogiai susijusios su tyrimo klausimais.
Patikimumas
Daugelis kokybinių tyrinėtojų mano, kad jei patikimumas buvo įrodytas, nebūtina ir atskirai demonstruoti patikimumo. Tačiau jei tyrėjas leidžia analizuoti terminus, tada patikimumas atrodo labiau susijęs su galiojimu, o patikimumas – su patikimumu.
Kartais duomenų pagrįstumas įvertinamas naudojant duomenų auditą. Duomenų auditas gali būti atliktas, jei duomenų rinkinys yra turtingas ir storas kad auditorius galėtų nustatyti, ar tyrimo situacija tinka jų aplinkybėms. Be pakankamai detalių ir kontekstinės informacijos tai neįmanoma. Nepaisant to, svarbu atsiminti, kad tikslas nėra apibendrinti ne tik imtyje.
Patvirtinimas
Kokybiniai tyrimai gali būti atliekami siekiant pakartoti ankstesnį darbą, o kai toks yra tikslas, svarbu, kad duomenų kategorijos būtų nuoseklios. Autoriai Yvonna S. Linkolnas ir Egonas G. Guba savo 1985 m. knygoje „Naturalistic Inquiry“ pareiškė, kad tyrėjai turi sukurti taisykles, apibūdinančias kategorijos savybes ir kurios galiausiai gali būti naudojamos pagrįsti kiekvieno duomenų bito įtraukimas kuri lieka priskirta kategorijai, taip pat kad būtų pagrindas vėlesniems atkartojamumo bandymams.
Svarbu, kad kiti tyrėjai galėtų pakartoti rezultatus, kad parodytų, jog tie rezultatai yra nepriklausomų tyrimo metodų, o ne sąmoningo ar nesąmoningo šališkumo rezultatas.
Šaltiniai:
Dye, J.G., Schatz, I. M., Rosenbergas, B. A. ir Coleman, S. T. (2000, sausis). Nuolatinio palyginimo metodas: duomenų kaleidoskopas. Kokybinė ataskaita, 4(1/2).
Glaser, B. ir Strauss, A. (1967). Pagrįstos teorijos atradimas: kokybinių tyrimų strategijos. Čikaga, IL: Aldine.
Linkolnas, Y. S. ir Guba, E. G. (1985). Natūralistinis tyrimas. Niuberio parkas, Kalifornija: Sage.
