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定性的研究では、解釈現象学的分析（IPA）は、その独特の価値と重要性を徐々に示しています。IPAは個人中心であり、特定の文脈で直面する状況を個人がどのように理解し、それから意味を得るかを深く探求しようとします。この研究方法は、心理学、医療、ビジネス、その他の分野、特に健康心理学で広く使用されています。
IPAの基本原則は、現象学と解釈学に基づいています。
参加者の選択
IPAの研究では、参加者の戦略を選択することが重要です。通常、研究者は、意図的なサンプリングを通じて共通の経験を持つ参加者を選別します。これにより、特定の現象に焦点を当てたい研究に必要な参照背景が提供されます。参加者の数は一般に3〜15人であり、6人が最も理想的な数と見なされており、個人の共通性とばらつきを完全に示すことができます。
小規模で参加者との詳細なインタビューを実施することにより、IPAの研究者は特定の状況で主観的な経験と重要性を発見することができます。
データ収集方法
データ収集のプロセスでは、IPAメソッドはインタビュー、日記、またはフォーカスグループの形式で一般的に使用され、これらのメソッドは柔軟でオープンな方法で実行されます。参加者に直面する際、研究者は、参加者が真の経験を共有するのをサポートするために、好奇心and盛で促進される態度を採用する必要があります。さらに、記録されたディスカッションテキストを詳細に記録する必要があります。これにより、後続の分析は詳細でリッチになります。
IPAでは、研究者が参加者の深遠で重要な物語を捉えるために、柔軟な調査方法を持つ必要があります。
データ分析プロセス
従来の定量的研究とは異なり、IPAデータ分析は仮定を設定しませんが、参加者の経験の理解を強調しています。データ分析の実施中、アナリストは自己反省を維持し、一時的に先入観を脇に置き、参加者の世界を理解することに焦点を合わせるよう努めています。分析プロセスは多くの場合、逐語的にエンコードされており、プロセスの重要なトピックを探します。
トピックのマイニングは、参加者が懸念していることとその重要性を反映するデータに繰り返し表示されるパターンに基づいています。
AYA分析の特性が成功しました
成功したIPA分析では、現象学的説明と深い解釈のバランスを取り、参加者の物語に基づいてこれらの解釈を構築する必要があります。研究者は、個々の経験に詳細な注意を維持するために、分析中に参加者の独自性と変動性を保存できるようにする必要があります。このプロセスでは透明性が特に重要であり、研究者は詳細な背景情報、明確な研究プロセス、データに関する十分なコメントを提供する必要があります。
適切な分析には、詳細なプロセス記録が必要であるだけでなく、参加者の見解と研究者の説明の効果的な組み合わせも必要です。
IPAのアプリケーション範囲
病気の経験を建設的に理解することで、IPAは健康心理学の分野でより重要になりました。この対象中心のアプローチは、患者の経験的研究を深め、ビジネス、性別、人生の変革などの複数の分野での研究関心を促進しました。近年、IPAの研究の数が増加しており、アプリケーションの範囲も拡大しています。
IPAが追求した対話の性質は、特にさまざまな経験に対する新しい理解を開き、研究をより意味のあるものにすることができます。
要するに、IPAは研究方法であるだけでなく、研究と参加者の間のリンクを促進する橋でもあります。研究の継続的な深化により、将来の研究におけるより深い個人的な経験と重要性を探ることができますか？
