Kvalitatívny prieskum trhu sa zameriava na dôveryhodnosť údajov namiesto zamerania sa na údaje, ktoré by boli definované ako kvantitatívny výskum. Kvalitatívny výskum je dôležitý, pretože meria veci, ktoré čísla nemusia byť schopné definovať, kvalitatívne metódy niekedy identifikujú trendy skôr, ako sa prejavia v kvantitatívnych údajoch.
Dôveryhodnosť údajov má štyri kľúčové zložky: dôveryhodnosť, prenosnosť, spoľahlivosť a overiteľnosť.
Dôveryhodnosť
Triangulácia a členské kontroly pomáhajú vytvárať dôveryhodnosť a prispievajú k dôveryhodnosti. Medzi ďalšie faktory patrí predĺžená interakcia s a vytrvalé pozorovania výskumných subjektov.
Triangulácia kladie rovnaké výskumné otázky rôznych účastníkov štúdie a zhromažďuje údaje z rôznych zdrojov pomocou rôznych metód, aby odpovedala na rovnaké otázky. Členské kontroly sa vyskytujú, keď výskumníci požiadajú účastníkov, aby si prezreli údaje zhromaždené anketármi a interpretácie týchto údajov výskumníkmi. Účastníci vo všeobecnosti oceňujú proces kontroly členov, pretože im dáva možnosť overiť si svoje vyhlásenia a vyplniť akékoľvek
Prenosnosť
Prenosnosť zovšeobecňuje výsledky štúdie a pokúša sa ich aplikovať na iné situácie a kontexty. Výskumníci nemôžu definitívne dokázať, že výsledky založené na interpretáciu údajov sú prenosné, ale môžu preukázať, že je to pravdepodobné.
Účelový odber vzoriek, forma nepravdepodobného vzorkovania, sa používa na maximalizáciu špecifických údajov vzhľadom na kontext, v ktorom boli zhromaždené. To sa líši od súhrnných informácií, ktoré by boli výsledkom kvantitatívneho výskumu. Účelový výber zohľadňuje charakteristiky subjektov vzorky, ktoré priamo súvisia s výskumnými otázkami.
Spoľahlivosť
Mnohí kvalitatívni výskumníci sa domnievajú, že ak bola preukázaná dôveryhodnosť, nie je potrebné samostatne preukazovať aj spoľahlivosť. Ak však výskumník povolí analýzu pojmov, potom sa zdá, že dôveryhodnosť súvisí skôr s platnosťou a spoľahlivosť sa zdá viac súvisiaca so spoľahlivosťou.
Niekedy sa validita údajov hodnotí pomocou auditu údajov. Dátový audit možno vykonať, ak množina údajov je bohatá aby audítor mohol určiť, či sa výskumná situácia vzťahuje na ich okolnosti. Bez dostatočných podrobností a kontextových informácií to nie je možné. Bez ohľadu na to je dôležité mať na pamäti, že cieľom nie je zovšeobecňovať nad rámec vzorky.
Potvrditeľnosť
Kvalitatívny výskum možno vykonať na replikáciu predchádzajúcej práce, a keď je to cieľom, je dôležité, aby boli kategórie údajov interne konzistentné. Autori Yvonna S. Lincoln a Egon G. Guba vo svojej knihe „Naturalistic Inquiry“ z roku 1985 uviedol, že výskumníci musia navrhnúť pravidlá, ktoré popisujú vlastnosti kategórií a ktoré môžu byť v konečnom dôsledku použité na ospravedlnenie zahrnutie každého dátového bitu ktorá zostáva priradená ku kategórii, ako aj poskytnúť základ pre neskoršie testy replikovateľnosti.
Pre ostatných výskumníkov je dôležité, aby boli schopní replikovať výsledky, aby ukázali, že tieto výsledky sú produktom nezávislých výskumných metód a nie vedomej alebo nevedomej zaujatosti.
Zdroje:
Dye, J.G., Schatz, I. M., Rosenberg, B. A. a Coleman, S. T. (2000, január). Metóda neustáleho porovnávania: Kaleidoskop údajov. Kvalitatívna správa, 4(1/2).
Glaser, B. a Strauss, A. (1967). Objav zakotvenej teórie: Stratégie pre kvalitatívny výskum. Chicago, IL: Aldine.
Lincoln, Y. S. a Guba, E. G. (1985). Naturalistický prieskum. Newbury Park, CA: Sage.
