Language
Country/Area
No result found
データ分析は数字だけではダメ？定性調査の魅力を探る！
今日のデータ主導の世界では、分析は数字がすべてであるように思われるかもしれません。しかし、定性調査やテーマ分析の台頭により、データの背後には無視できない人間の経験や物語があることがわかりました。こうなると、データの隠された意味を完全に理解するにはどうすればよいのかという疑問が湧いてきます。
テーマ分析は、定性研究で最も一般的に使用される分析形式の 1 つであり、定性データ内の意味やテーマのパターンを識別、分析、解釈することに重点を置いています。他のほとんどの定性分析方法と比較すると、テーマ分析は単一の方法というよりも包括的な用語です。この柔軟性により、研究者は研究の課題や設計に応じて、いつでも分析フレームワークと方法を調整できます。
テーマ分析は単純な統計分析を超えて、データの明示的意味と暗黙的意味の両方を探ります。
テーマ分析を採用する研究者は、インタビュー、フォーカス グループ、アンケート、視覚的手法、観察など、さまざまな定性データを使用できます。データセットは、数段落から数百ページに及ぶインタビュー記録まで多岐にわたり、あらゆる規模のデータで使用可能であることが実証されています。重要なのは、テーマ分析は単にデータを分析するだけではなく、人々の経験、視点、行動を理解することでテーマの意味を探ることであるということです。
テーマは単なるデータの簡潔な要約ではありません。研究の質問に関連する重要な概念を捉えます。
テーマ分析の柔軟性は、現象学、社会構成主義、批判理論などのさまざまな理論的枠組みとの互換性にも反映されています。このアプローチでは、質的データによって参加者の主観的な経験を捉えられるだけでなく、プロセスにおける研究者の積極的な役割も強調されます。彼らは単なる観察者ではなく、主体の構築に積極的に参加する創造者です。
この手法の柔軟性により、テーマ分析は混合手法設計において特に有用になります。定性的手法と定量的手法を組み合わせることで、データのさまざまな視点から、より包括的かつ詳細な理解を得る方法を示します。テーマ分析を実施する際に、研究者は循環コーディングプロセスを通じて主要なテーマを特定し、それらを研究の質問に結び付けることができました。
テーマ分析のプロセスには、テーマの検討と柔軟なコーディングが含まれており、データの質的価値が特に際立っています。
もちろん、テーマ分析にも多くの課題があります。研究者は高度な自己反省を持ち、自分の立場、価値観、判断が研究プロセス全体にどのような影響を与えるかを認識する必要があります。反省日誌を維持することで、研究者はデータ分析における自分の影響を明確にし、将来のコーディングの指針を得ることができます。
したがって、定性研究では、サンプルサイズの決定に関しては、決まった答えが得られないことがよくあります。トピックによって飽和状態に達するために必要なデータの量は異なりますが、多くの研究者は「飽和」という概念によって質的研究における進化する意味を解釈する可能性が失われる可能性があると警告しています。質の高いテーマ分析は、効果的なサンプルだけでなく、研究者が調査トピックを柔軟に調整する能力にも依存します。
このような議論を通じて、質的研究の魅力をより深く理解し、より具体的なデータの解釈方法を見つけることができるでしょう。結局のところ、データは将来も人類についてさらに多くのことを教えてくれる可能性があるのでしょうか?
