質的データの収集と分析

調査研究

質的調査とは何か？

質的調査は探索的であり、意見や動機を理解することができる。質的データは主に記述的な性質を持っており、パラメーターの量を測定するのではなく、対象の質を分析するために使用されます。

つまり、質的な教育調査コース内容に満足した、あるいは不満だった学生の数とは対照的に、なぜ学生が不満なのかを理解するためである。

質的データは、カテゴリーに基づいてグループ化およびセグメント化できるため、カテゴリーデータとしても知られています。これらのカテゴリーは通常、参加者が最も頻繁に使用したフィードバック、回答、または言語としてデータから生じます。

例えば、次のような肯定的な回答、中立的な回答、否定的な回答を用意することができます。従業員満足度調査.

量的データ収集と質的データ収集の選択

量的データと質的データのどちらを選ぶかは、あなたの目標次第です。つまり、研究で何を達成しようとしているのか？

地域や全国の住民の人口統計データベースを構築することが目的であれば、完全な定量調査を実施することになるでしょう。

しかし、もしあなたが従業員の360度レビューをもっと使う必要があるだろう。自由形式の質問.つまり、あなたの研究には質的な側面があるということです。

質的データと量的データのどちらを収集するかは、リサーチクエスチョンの立て方に影響します。

質的な質問は、参加者にテーマを詳しく探るよう促しますが、量的な質問では明確な答えが求められます。そのため、どのような選択をするかが、研究プロジェクトの組み立てに影響します。

アンケートの質問

さまざまなアンケートの質問の種類あなたの研究や収集したデータを改善するために。

定性的データの入手方法

質的調査では、データを収集するためのサンプルをより少なくする必要があります。これは、参加者一人ひとりからより詳細な回答を収集することになり、分析に必要な情報が豊富になるからです。

記録保存のような方法を使えば、回答者プールは必要なく、テーマに関する過去の調査やテキストにアクセスするだけでよい。

質的調査方法

質的データを収集する一般的な方法はいくつかあります：

インタビュー
ケーススタディ
二次調査（記録の保存）
専門家の意見
フォーカス・グループ
オンライン調査（モバイル、キオスク、デスクトップ）
ペーパー調査
観察研究

質的調査は探索的であるため、これらの調査方法のほとんどは、できるだけ自由形式のデータを得るために、会話形式で組み立てられる。

定量的なデータとは異なり、「誰が、何を、いつ」ということにはあまり関心がなく、「なぜ、どのように」ということに関心がある。このような質問によって、参加者の行動、動機、感情を理解することができる。

定量的データ収集

どのように学ぶによって、回答者の態度、行動、意見を測定する。量的データの収集.

質的データ分析

質的調査手法で最も時間がかかるのは、間違いなくデータ分析である。回答は量的調査よりも豊かで詳細であるため、回答を分類し、一言一句意味を吟味することに多くの労力が費やされます。

質的データの分析には、帰納的アプローチと演繹的アプローチの2つがある。

演繹的推論

演繹的アプローチでは、研究者はデータセットに対する最初の仮説や予想から始める。そして、収集した結果を用いて、それらの予想を証明または反証する。

例えば、以前にあるサンプルを調査したことがある場合です。その場合、そのグループがどのように質問に答えるかについて、一連の予想を持っている可能性が高いでしょう。

帰納的推論

帰納的アプローチは、研究を始めるにあたって理論や予想を必要とせず、質的データ分析でより一般的に用いられる方法です。その代わりに、サンプルからデータを収集し、そのデータセット内のパターンや傾向を特定する作業を行います。

あなたの次のステップは、これらのパターンから導き出される結論に全面的に基づいている。それが、さらなる検証のために理論を書くことであれ、従業員のパフォーマンスを評価することであれ、マーケティング戦略に反映させることであれ。

自由形式データの分析

演繹的アプローチをとっているのであれば、分析プロセスはいたってシンプルだ。仮説で設定したパラメータ、あるいは質問した内容に対してデータを測定する。

しかし、帰納的推論を使う場合、分析方法を選ぶのは無理がある。そこで私たちが提案するのは、「バケッティング」を使うことだ。この方法は、次のような場合に特に有効です。調査論文の書き方基本的にアウトラインを作成してくれるからだ。

バケット方式

1.データを見直す

一般的な理解のために、皆さんの回答に目を通してください。

2.パターンと傾向を特定する

繰り返される傾向やパターンに基づいて、回答を「バケツ」に分類し始める。

すべての回答は、複数の視点を代表している可能性があるため、少なくとも1つのバケツに入れるべきである。

これらのバケツは、「肯定的なコメント」、「中立的なコメント」、「否定的なコメント」といったシンプルなものである。

3.バケツを小分類する

テーマやより小さなパターンに基づいて、バケツを自由に小分類してください。このステップは任意ですが、データの理解を深めるのに役立ちます。

4.バケツを見直す

バケツをもう一度見て、組み合わせたり、別のカテゴリーに分けられるものがないか確認する。

5.主な傾向をまとめる

それぞれのバケツの中の相関関係や対照を探ります。手始めに、参加者が最もよく使う単語やフレーズを特定し、そこから結論を導き出すとよいでしょう。

質的調査の強み

データは推論的である

回答者がどのような言葉を使うかによって、彼らが何を言ったかと同じくらい、彼らが何を感じ、何を考えているかがわかることがよくあります。このような言語的なニュアンスを拾い上げることを学べば、あなたの調査以上のことを教えてくれるでしょう。

例えば顧客満足度調査は、顧客プロファイルの構築に役立つ。

より有意義なフィードバック

量的データが数値的なものであるのに対し、質的データはより詳細で有意義なフィードバックを提供します。参加者の推論や信念をより深く理解することができます。

データ収集に必要なリソースが少ない

回答者数が少ないので、リサーチを実施するのに必要な時間と投資（参加者にインセンティブを与える場合）が少なくて済みます。

質的調査の弱点

分析に時間がかかる

定性調査で収集するデータは一般的に長文であるため、結果の分析にはより多くの時間と労力を要します。

回答者数が少ない

質的調査はサンプル数が少なくて済むので、結果をより広い集団に一般化することが難しくなります。

実際、インタビューしたグループ以外を代表する結果になる可能性は低い。

研究はスキルに依存する

対面インタビューやフォーカス・グループでは、研究者はいつ質問を続け、いつ次に進むかを知る必要がある。

答えの文脈をより深く知ることと、余計なフィードバックを集めることは紙一重だ。

オンライン調査では、質問の組み立て方が特に重要です。

データの解釈にも、客観性を保つための高度な技術と経験が必要だ。

定性調査は、体験的データやフィードバックを集めるのに最適です。

理想的な世界では、プロジェクトに量的調査と質的調査の両方の方法を取り入れることでしょう。統計分析のためのデータを収集し、そこから一般化された結論を導き出したり、自由回答によってデータセットに文脈を与えたりすることができます。