Якісне дослідження ринку фокусується на достовірність даних а не зосередження на даних, які можна було б визначити як кількісне дослідження. Якісне дослідження важливе, оскільки воно вимірює речі, які цифри можуть бути не в змозі визначити; якісні методи іноді визначають тенденції до того, як вони відобразяться в кількісних даних.
Надійність даних складається з чотирьох ключових компонентів: достовірність, можливість передачі, надійність і можливість підтвердження.
Достовірність
Триангуляція та перевірка учасників допомагають встановити довіру та сприяють надійності. Інші фактори включають тривале спілкування з і наполегливі спостереження предметів дослідження.
Триангуляція ставить однакові дослідницькі запитання різним учасникам дослідження та збирає дані з різних джерел за допомогою різних методів, щоб відповісти на ті самі запитання. Перевірки учасників відбуваються, коли дослідники просять учасників переглянути дані, зібрані інтерв’юерами, та інтерпретацію цих даних дослідниками. Учасники загалом цінують процес перевірки учасників, оскільки він дає їм можливість перевірити свої заяви та заповнити будь-які
Переказність
Можливість передачі узагальнює результати дослідження та намагається застосувати їх до інших ситуацій і контекстів. Дослідники не можуть остаточно довести, що результати, засновані на інтерпретація даних підлягають передачі, але вони можуть встановити, що це ймовірно.
Цілеспрямована вибірка, форма неімовірнісної вибірки, використовується для максимізації конкретних даних відносно контексту, в якому вони були зібрані. Це відрізняється від сукупної інформації, яка була б результатом кількісного дослідження. Цільова вибірка враховує характеристики суб'єктів вибірки, які безпосередньо пов'язані з питаннями дослідження.
Надійність
Багато якісних дослідників вважають, що якщо достовірність була продемонстрована, немає необхідності окремо демонструвати надійність. Однак, якщо дослідник дозволяє розбирати терміни, то достовірність більше пов’язана з достовірністю, а надійність більше пов’язана з надійністю.
Іноді достовірність даних оцінюють за допомогою аудиту даних. Аудит даних можна провести, якщо набір даних є багатим щоб аудитор міг визначити, чи стосується ситуація дослідження до їхніх обставин. Без достатньої кількості деталей і контекстної інформації це неможливо. Незважаючи на це, важливо пам’ятати, що метою не є узагальнення за межами вибірки.
Підтверджуваність
Якісне дослідження можна провести для повторення попередньої роботи, і коли це є метою, важливо, щоб категорії даних були внутрішньо узгодженими. Автори Івонна С. Лінкольн і Егон Г. Губа заявив у своїй книзі «Натуралістичне дослідження» 1985 року, що дослідники повинні розробити правила, які описують властивості категорій і які, зрештою, можуть бути використані для обґрунтування включення кожного біта даних який залишається присвоєним категорії, а також для забезпечення основи для подальших тестів на відтворюваність.
Для інших дослідників важливо мати можливість відтворити результати, щоб показати, що ці результати є продуктом незалежних методів дослідження, а не свідомого чи несвідомого упередження.
Джерела:
Дай, Дж.Г., Шац, І. М., Розенберг, Б. А. та Коулмен С. Т. (2000, січень). Метод порівняння констант: калейдоскоп даних. Якісний звіт, 4(1/2).
Глейзер, Б., Штраус, А. (1967). Відкриття обґрунтованої теорії: стратегії якісного дослідження. Чикаго, Іллінойс: Aldine.
Лінкольн, Ю. С., Губа Є. Г. (1985). Натуралістичне дослідження. Ньюбері Парк, Каліфорнія: Sage.
