質的なデータ。定義
定性的データとは、近似的で特徴的なデータとして定義されます。
質的なデータは、観察し、記録することができます。 このデータ型は、本質的に非数値的なものである。 この種のデータは、観察、1対1のインタビュー、調査などの方法によって収集されます。 フォーカスグループといった方法があります。 統計学における質的データは、カテゴリデータとも呼ばれ、物や現象の属性や性質に基づいてカテゴリ的に整理できるデータである。
定性的データ例
定性的データは、カテゴリーによってグループ化できるため、カテゴリーデータとも呼ばれます。
例えば、ある授業で生徒が本の一節を読んだとする。 朗読を聞いている先生が、子どもがその段落をどう読んだかフィードバックする。 もし、教師が子供に評点を与えずに、流暢さ、イントネーション、言葉の投げかけ、発音の明瞭さなどに基づいてフィードバックを与える場合、これは質的データの例と見なされる。
定性データと定量データの違いを理解するのは、とても簡単です。 質的なデータは特徴の定義に数字を含まないが、量的なデータは数字がすべてである。
- ケーキの色は、オレンジ、ブルー、ブラック（質的）。
- 女性は茶髪、黒髪、金髪、赤毛（定性）。
定量データとは、数学的計算や統計分析に使用できる定量化可能な情報のことです。 このようなデータは、数学的な導出に基づいて現実の意思決定を行う際に役立ちます。 定量的なデータは、「何人いるのか？ 頻度は？ いくらですか？ このデータは、検証・確認が可能です。
質的データと量的データの概念をよりよく理解するためには、特定のデータセットの例を観察し、それらがどのように定義され得るかを観察することが最善である。 定量的なデータの例として、以下のようなものがあります。
- カゴの中にはケーキが4個、マフィンが3個入っています（定量）。
- 発泡酒1杯のカロリーは97.5キロカロリー（定量）です。
定性的データの重要性
質的なデータは、特性や特徴の特定の頻度を決定するのに重要である。 これにより、統計学者や研究者は、より大きなデータセットを観察するためのパラメータを形成することができる。 定性的データは、観察者が自分の周りの世界を定量化するための手段を提供します。
市場調査員にとって、定性データを収集することは、顧客が誰なのか、彼らが直面している問題や課題は何か、問題や課題を解決するためにどこに注意を向けるべきか、といった質問に答えるのに役立つ。
質的なデータとは、人々の感情や認識、何を感じているかということです。 定量データでは、こうした認識や感情が文書化されます。 市場調査担当者が消費者の話す言葉を理解し、効果的かつ効率的に問題に対処するのに役立ちます。
質的なデータの収集方法 – 質的なデータの種類
質的なデータ収集は探索的であり、綿密な分析と調査を必要とする。 質的なデータ収集方法は、主に洞察、理由、動機を得ることに重点を置いており、それ故に 研究の面でより深いものとなるのです。 質的なデータは測定できないため、研究者は限られた範囲内で構造化された手法や データ収集ツールを好みます。
ここでは、定性データの収集方法について説明します。
1.一対一のインタビュー。 主に個人的なアプローチであるため、質的調査で最もよく使われるデータ収集手段の1つである。 インタビュアーまたはリサーチャーが、インタビュー対象者から1対1で直接データを収集する。 インタビューは、インフォーマルで構造化されていない、つまり会話形式である場合があります。ほとんどの場合
自由形式質問
面接官は面接の流れに任せて、 自発的に質問をします。
2.フォーカスグループ。 グループディスカッションの場で行われます。 グループは6〜10人に限定され、進行中のディスカッションを司るモデレーターが配置されています。
仕分けされたデータによっては、グループのメンバーに共通点がある場合もあります。 例えば、陸上競技の選手を対象とした研究を行う場合、陸上競技の選手である、もしくは陸上競技の選手であった、十分な知識を持った選手を選びます。
3.記録保存。 この方法は、既存の信頼できる文書や類似の情報源をデータソースとして利用するものである。 このデータは、新たな研究に活用することができます。 図書館に行くのと同じような感覚です。 そこで、書籍やその他の参考資料に目を通し、研究に使える関連データを収集することができます。
4.観察のプロセス この質的データ収集法では、研究者は回答者がいる環境に身を置き、参加者に目を配り、メモを取る。 これを「観察」の過程という。
メモを取る以外にも、ビデオやオーディオの録音、写真撮影、それに類する方法など、さまざまな記録方法があります。
5.縦断的研究。 長期間にわたり、同じデータソースに対して繰り返し行われるデータ収集方法。 数年、場合によっては数十年続くこともある観察研究法である。 このデータ収集方法は、共通の特徴を持つ被験者の実証研究を通じて、相関関係を見出すことを目的としています。
6.ケーススタディ。 この方法では、ケーススタディによる詳細な分析によってデータを収集する。 この方法は、単純なものから複雑なものまで分析できる汎用性の高さを示しています。 この方法の強みは、1つまたは複数の定性データ収集方法を組み合わせて、いかに判断して推論を行うかということです。
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質的研究方法
定性的データ分析
時間とお金をかけて収集したデータを分析することは、非常に重要です。 せっかく努力したのに、気がついたら暗くなっていたということがないように、必要不可欠なプロセスなのです。 しかし、質的データの分析に決まった基本ルールがあるわけではなく、質的データに対する2つの主要なアプローチを理解することからすべてが始まります。
定性的データ分析の2大アプローチ
- 演繹的アプローチ
演繹的アプローチでは、研究者があらかじめ決めた構造に基づいて質的なデータを分析する。 研究者は、この質問をデータ分析の指針として利用することができます。 この方法は、迅速かつ簡単で、調査員が、調査対象者から受け取るであろう回答について、かなりの考えをもっている場合に使用することができます。
サンプル
の母集団です。
- 帰納的アプローチ
それに対して、帰納的アプローチは、あらかじめ決められた構造、決められた基本ルール・枠組みに基づいているわけではありません。 質的なデータ分析には、より時間がかかり、徹底的なアプローチとなります。 帰納的アプローチは、研究者がほとんど、あるいは全く知らない場合によく使われます。 研究現象が発生します。
もっと詳しく研究におけるデータ解析
質的データ分析の5つのステップ
1対1のインタビューで収集した定性データを分析する場合でも、アンケートで収集した定性データを分析する場合でも、その目的は同じです。
アンケート
これらの簡単なステップを踏むことで、確実なデータ分析が可能になります。
ステップ1：データの整理
すべてのデータを集めたところで、その大部分は構造化されておらず、一見すると意味がわからないこともあります。 したがって、研究者としては、まず収集したデータを書き起こすことが不可欠です。 データ解析の第一歩は、データを体系的に整理することです。 データの整理とは、すべてのデータをテキスト形式に変換することです。 データをスプレッドシートにエクスポートするか、手入力するか、コンピュータ支援型定性データ分析ツールの中から選択することができます。
ステップ2：すべてのデータを整理する
データを変換して並べたら、次はすぐにデータの整理をします。 大量の情報を整理する必要がある場合も多いでしょう。 データを整理するのに最適な方法の一つは、研究目的に立ち返り、質問事項に基づいてデータを整理することです。 研究目的を表にまとめ、視覚的にわかりやすく表示する。 未整理なデータを扱う誘惑は、何としても避けたいものです。 結局は時間の無駄であり、決定的な成果は得られない。
ステップ3：収集したデータにコードを設定する
収集したデータに対して適切なコードを設定することで、一歩先を行くことができます。 コーディングは、収集した膨大な情報を圧縮するための最良の方法の一つです。 質的データのコーディングとは、簡単に言えば、収集したデータを分類し、性質やパターンを割り当てることである。
コーディングは、質的データ分析において重要なステップである。
研究
fのインデックスを作成しました。 データにコードを割り当てた後、そのパターンを基に、情報に基づいた意思決定に役立つデータの詳細な洞察を得ることができます。
ステップ4：データの検証
データを検証することは、研究を成功させるための質的データ分析の重要なステップの1つです。 研究にはデータが不可欠なので、データに不備がないようにすることが必須です。 データバリデーションは、質的データ分析の1つのステップではなく、研究プロセス全体を通じて繰り返し行われる必要があることに留意してください。 データの検証には2つの側面があります。
- 研究デザインまたは研究方法の正確さ。
- 信頼性：その手法が一貫して正確なデータを生成する度合い。
ステップ5：分析プロセスの終了
最終的にデータを結論づけること、つまりデータを体系的に提示すること、すぐに使える報告書を作ることが重要です。 報告書には、研究者であるあなたが調査研究を行うために用いた方法、プラスとマイナス、研究の限界について記載する必要があります。 また、報告書では、得られた知見の示唆・推論や、今後の研究の関連分野を明記する必要があります。
定性的データのメリット
1.詳細な分析に役立つ収集された質的データは、主題分析のような詳細な分析を研究者に提供する。 質的なデータを収集する際、研究者は参加者を調査する傾向があり、適切な質問をすることで十分な情報を収集することができます。 一連の質問と回答から、収集したデータを使って結論を出します。
2.顧客の考えを理解する 質的なデータは、市場調査員が顧客の考え方を理解するのに役立つ。 定性データを活用することで、顧客がなぜ製品を購入したのか、その理由を知ることができます。 顧客言語を理解することで、市場調査は収集したデータをより体系的に推論することができます。
3.豊富なデータ。 収集したデータは、今後の研究にも活用することができます。 質的なデータを収集するための質問項目は 自由形式質問回答者は自由に意見を述べることができ、より多くの情報を得ることができます。
定性的データのデメリット
1.時間がかかる。 定性データの収集には時間がかかるため、定量データの収集と比較すると、調査対象者が少なくなる。 時間と予算が許す限り、より小さいサンプルサイズが含まれます。
2.一般化することが容易でない 研究対象者が少ないので、その集団の結果を一般化することが難しい。
3.調査者のスキルに依存 する。このタイプのデータは、1対1のインタビュー、観察、フォーカスグループなどを通じて収集されます。サンプルから情報を収集するためには、調査者のスキルと経験に依存します。
