定性データ収集と分析

定性研究とは何ですか?

定性研究は探索的であり、意見と動機の理解を提供します。定性データは主に記述的な性質です。これは、パラメーターの量を測定するのではなく、主題の品質を分析するために使用されることを意味しています。

これはあなたが定性教育調査を使用して、満足または不満足な学生がどのくらい多くいるかとは対照的に、学生がコース内容に不満である理由を理解することを言っています。

定性データはカテゴリカルデータとしても知られています。これは、カテゴリに基づいてグループ化およびセグメント化できるためです。これらのカテゴリは通常、参加者が使用する最も頻繁なフィードバック、回答、または言語として発生します。

たとえば、従業員の満足度調査の肯定的で中立的、否定的な応答を持つことができます。

定量的および定性データ収集の選択

定量的データと定性データを選択する間での選択は、あなたの目標に依存しています。つまり、あなたの研究で達成しようとしていることは何ですか?

地域または全国の居住者の人口統計学的データベースを構築することが目標である場合、おそらく完全に定量的なアンケートを実行します。

ただし、360度の従業員のレビューを実施している場合、より多くのオープンエンドの質問を使用する必要があります。これは、あなたの研究に定性的な側面があることを意味します。

定性または定量データを収集するかどうかの選択は、研究の質問をフレーミングする方法に影響を与えます。

定性的な質問は参加者に主題を詳しく探索することを促しながら、定量的な質問は決定的な答えを必要とします。そのため、どの選択を行うかは、研究プロジェクトの構成に影響を与えます。

アンケート質問

研究を改善し、収集するデータについて詳しく学べるようにアンケート質問のさまざまなタイプについて詳しく学びます。

定性データを取得する方法

定性研究は、データを収集するはるかに小さなサンプルが必要です。これは、各参加者からより詳細な応答を収集し、分析に来るときにたくさんの仕事をするためです。

記録管理などの方法では、回答者プール必要さえないのですが、主題上の以前の研究とテキストへのアクセスのみが必要です。

定性研究方法

定性データを収集できるいくつかの一般的な方法があります:

• インタビュー

• ケーススタディ

• セカンダリ研究(記録保持)

• 専門家の意見

• フォーカスグループ

• オンラインアンケート(モバイル、キオスク、デスクトップ)

• 紙のアンケート

• 観察研究

定性研究は探索的であるため、これらの研究方法のほとんどは、可能な限りオープンエンドデータを取得するために会話的にフレーミングされています。

定量データとは異なり、それは「誰、何、いつ」についてはいくぶん懸念しており、「なぜ」および「どのように」についてはもっと懸念しています。これらのタイプの質問により、参加者の行動、動機、感情を理解することができます。

定量データ収集

回答者の態度、行動、意見を測定する方法を学びます。定量データを収集によって。

定性データ分析

定性的な研究方法の最も時間のかかる要素は、疑いなくデータ分析です。応答は定量的な回答よりも豊かでより詳細であるため、多くの努力が応答をカテゴリ化し、意味のためのすべての単語を篩い分けることに入ります。

定性データを分析するための2つの主な方法があります:帰納的と演繹的です。

演繹推論

演繹的アプローチは、研究者がデータセットの初期の仮説または期待を開始するようにします。収集した結果は、それらの期待を証明または反証するために使用されます。

この例は、以前にサンプルを調査した場合です。その後、その群がどのように質問に答える可能性が高いかについて、一連の期待をおそらく持つでしょう。

帰納推論

帰納的なアプローチは、研究を開始するための理論または期待を必要としないし、定性データ分析のためのより一般的に使用される方法です。代わりに、サンプルからデータを収集してから、そのデータセット内のパターンとトレンドを特定するために機能します。

次のステップは、これらのパターンから引き出した結論に完全に基づいています。さらなるテストのための理論を書くかどうか、従業員のパフォーマンスを評価するか、マーケティング戦略を通知してください。

オープンエンドデータを分析する

演繹的なアプローチを取得している場合、分析プロセスは相当にシンプルです。あなたのデータを仮説で設定したパラメーターに対して、または質問したパラメーターに対して測定します。

ただし、帰納推論を使用している場合、分析方法を選択することは圧倒的になる可能性があります。そのため、当社の提案は「バケッティング」を使用することです。この方法は、アンケート論文を書くときに特に有用です。本質的には、あなたにアウトラインを作成します。

バケッティング方法

1. データを確認する

一般的な理解のために、応答を読み直してください。

2. パターンとトレンドを識別する

繰り返し出現するトレンドとパターンに基づいて、応答を「バケット」にカテゴリ化し始めます。

すべての応答は少なくとも1つのバケットにある必要があります。複数の視点を表す可能性があるため。

これらのバケットは「肯定的なコメント」、「中立的なコメント」、「否定的なコメント」と同じくらい単純である可能性があります。

3. サブカテゴリバケット

テーマまたはより小さなパターンに基づいてバケットを自由にサブカテゴライズしてください。このステップはオプションですが、データの理解を発展させるのに役立ちます。

4. バケットを確認する

別のバケットを見て、組み合わせたり、別のカテゴリに分割したりできるかどうかを確認します。

5. あなたの主要なトレンドを要約する

各バケット内の相関と対比を探索してください。開始する良い方法は、参加者が最も使用した単語と句を特定することです。そこから結論を引き出すことができます。

定性研究の強み

データは推論です

回答者が使用する言語の種類は、多くの場合、彼らが感じている方法や彼らが言ったことと同じくらいについて考えていることを伝えることができます。これらの言語的ニュアンスを拾うことを学ぶと、彼らはあなたの研究よりも多くを知らせることができます。

たとえば、顧客満足度調査でのオープンフィードバックは、顧客プロファイルの構築に役立つことができます。

より意味のあるフィードバック

定量データは本質的に数値である場合、定性データはより詳細で意味のあるフィードバックを提供します。参加者の推論と信念をより理解することができます。

データ収集はより少ないリソースが必要です

回答者プールはより小さいため、研究を実施するためにはより少ない時間と投資(参加者に支援している場合)が必要になります。

定性研究の弱点

分析は時間がかかる

定性的なアンケートのために収集するデータのタイプは通常長編であるため、結果はより多くの時間と努力を分析するのに時間がかかります。

より小さな回答者プール

定性的なアンケートは小さなサンプルサイズのみが必要なため、より広い人口に結果を一般化することがより難しくなる可能性があります。

実際、あなたの結果が面接したグループ以外の何かを代表している可能性はそれほど高くありません。

研究はスキル依存です

顔と面のインタビューとフォーカスグループは、研究者が質問の線を続けるときと先に進むときを知っている必要があります。

答えにもっと文脈を得ることと余分なフィードバックを集めるの間には細い線があります。

オンラインアンケートでは、質問をフレーミングする方法が特に重要です。追加の文脈を提供するための研究者は存在しないためです。

データ解釈はまた、客観的なままで高レベルのスキルと経験が必要です。

定性的なアンケートは、経験的データとフィードバックを収集するための素晴らしいものです。

理想的な世界では、プロジェクトに定量的および定性的な研究方法の両方を組み込みます。統計分析のためにデータを収集することを有効にし、そこから一般化された結論を引き出すことができ、オープンエンドの応答は、データセットに文脈を提供します。