定性的データ：定義
定性的データは、近似および特性化するデータとして定義されます。
定性的データを観察および記録することができます。このデータ型は、本質的に数値ではありません。このタイプのデータは、観察方法、1対1のインタビュー、フォーカスグループの実施、および同様の方法を通じて収集されます。統計の定性的データは、カテゴリデータとも呼ばれます。これは、モノまたは現象の属性とプロパティに基づいてカテゴリ別に配置できるデータです。
定性的データは、カテゴリに従ってグループ化できるため、カテゴリデータとも呼ばれます。
たとえば、あるクラスのセッション中に本の段落を読んでいる生徒を考えてみてください。読書を聞いている教師は、子供がその段落をどのように読んだかについてフィードバックを与えます。教師が流暢さ、イントネーション、単語の投げ方、発音の明瞭さに基づいて、子供に成績を付けずにフィードバックを与える場合、これは定性的データの例と見なされます。
定性的データと定量的データの違いを理解するのは非常に簡単です。定性的データは特性の定義に数字を含みませんが、定量的データはすべて数字に関するものです。
- ケーキの色はオレンジ、青、黒（定性的）です。
- 女性は茶色、黒、金髪、赤の髪をしています（定性的）。
定量的データは、数学的計算または統計分析に使用できる定量化可能な情報です。この形式のデータは、数学的な導出に基づいて実際の意思決定を行うのに役立ちます。定量的データは、いくつあるかなどの質問に答えるために使用されます。どのくらいの頻度で？いくら？このデータは検証および検証できます。
定性的および定量的データの概念をよりよく理解するには、特定のデータセットの例とそれらを定義する方法を観察するのが最善です。以下は、定量的データの例です。
- バスケットには4つのケーキと3つのマフィンが入っています（定量的）。
- 炭酸飲料1杯は97.5カロリー（定量的）です。
定性的データの重要性
定性的データは、特性または特性の特定の頻度を決定する上で重要です。これにより、統計家または研究者は、より大きなデータセットを観察できるパラメーターを作成できます。定性的データは、オブザーバーが周囲の世界を定量化するための手段を提供します。
市場調査担当者にとって、定性的データを収集することは、顧客が誰であるか、直面している問題や問題、どこに注意を向ける必要があるかなどの質問に答えるのに役立ちます。これにより、問題や問題が解決されます。
定性的データは、人々の感情や認識、彼らが感じるものに関するものです。定量的データでは、これらの認識と感情が文書化されています。これは、市場調査担当者が消費者が話す言語を理解し、問題に効果的かつ効率的に対処するのに役立ちます。
定性的データ収集方法–定性的データの種類
定性的データ収集は探索的です。それは詳細な分析と研究を含みます。定性的データ収集方法は、主に洞察、推論、および動機付けの獲得に焦点を合わせています。したがって、彼らは研究の面でより深く行きます。定性的データは測定できないため、研究者は限られた範囲で構造化された方法またはデータ収集ツールを好みます。
定性的なデータ収集方法は次のとおりです。
1. 1対1のインタビュー：これは、主に個人的なアプローチのために、定性的調査に最も一般的に使用されるデータ収集手段の1つです。インタビュアーまたは研究者は、インタビュイーから1対1で直接データを収集します。面接は非公式で構造化されていない場合があります–会話型。ほとんどの場合、 自由形式の質問は自発的に質問され、インタビュアーはインタビューの流れに質問を指示させます。
2.フォーカスグループ：これは、グループディスカッション設定で行われます。グループは6〜10人に制限されており、進行中のディスカッションをモデレートするためにモデレーターが割り当てられます。
ソートされるデータによっては、グループのメンバーに共通点がある場合があります。たとえば、トラックランナーの研究を行う研究者は、トラックランナーであるか、トラックランナーであり、主題について十分な知識を持っているアスリートを選択します。
3.記録保持：この方法では、既存の信頼できるドキュメントと同様の情報ソースをデータソースとして利用します。このデータは、新しい研究で使用できます。図書館に行くのと似ています。そこでは、本やその他の参考資料を調べて、研究に使用でき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：この定性的データ収集方法では、研究者は回答者がいる環境に没頭し、参加者を注意深く見守り、メモを取ります。これは観察のプロセスとして知られています。
メモを取る以外に、ビデオやオーディオの録音、写真撮影、および同様の方法など、他の文書化方法を使用できます。
5.縦断的研究：このデータ収集方法は、同じデータソースに対して長期間にわたって繰り返し実行されます。これは、数年間続く観察研究方法であり、場合によっては、数十年も続く可能性があります。このデータ収集方法は、共通の特徴を持つ被験者の実証的研究を通じて相関関係を見つける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、ケーススタディの詳細な分析によってデータが収集されます。この方法の多様性は、この方法を使用して単純な主題と複雑な主題の両方を分析する方法に示されています。この方法の強みは、1つ以上の定性的データ収集方法の組み合わせをいかに賢明に使用して推論を引き出すかです。
詳細：定性的調査方法
定性的データ分析
データの収集には時間とお金を費やしているため、データの分析は非常に重要です。そんなに努力した後でも、暗闇の中にいることを望まないので、それは不可欠なプロセスです。ただし、定性的データを分析するための設定された基本ルールはありません。それはすべて、定性的データへの2つの主要なアプローチを理解することから始まります。
定性的データ分析への2つの主要なアプローチ
- 演繹的アプローチ
演繹的アプローチには、研究者が事前に決定した構造に基づいて定性的データを分析することが含まれます。研究者は、データを分析するためのガイドとして質問を使用できます。このアプローチは迅速かつ簡単であり、研究者がサンプル母集団から受け取る可能性のある応答について公正な考えを持っている場合に使用できます。
- 帰納的アプローチ
それどころか、帰納的アプローチは、事前に決定された構造や設定された基本ルール/フレームワークに基づいていません。これは、定性的データ分析へのより時間のかかる徹底的なアプローチです。帰納的アプローチは、研究者が研究現象 についてほとんどまたはまったく理解していない場合によく使用されます。
定性的データ分析への5つのステップ
1対1のインタビューを通じて収集された定性的データを分析する場合でも、調査からの定性的データを分析する場合でも、これらの簡単な手順により、堅牢なデータ分析が保証されます。
ステップ1：データを整理する
すべてのデータを収集すると、その大部分は構造化されておらず、一見しただけでは意味がない場合があります。したがって、研究者として、収集したデータを最初に転記する必要があります。データを分析する最初のステップは、データを体系的に整理することです。データの配置とは、すべてのデータをテキスト形式に変換することを意味します。データをスプレッドシートにエクスポートするか、手動でデータを入力するか、コンピューターを利用した定性的データ分析ツール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
データを変換して配置した後、次のステップはデータを整理することです。大量の情報があり、それでも整然と整理する必要がある可能性があります。データを整理するための最良の方法の1つは、調査の目的に戻って、質問に基づいてデータを整理することです。研究目的を表に並べて、視覚的に明確に見えるようにします。どんな犠牲を払っても、組織化されていないデータを扱う誘惑を避けてください。あなたは時間を無駄にすることになり、決定的な結果は得られません。
ステップ3：収集したデータにコードを設定する
収集されたデータに適切なコードを設定すると、一歩先を行くことができます。コーディングは、収集された膨大な量の情報を圧縮するための最良の方法の1つです。定性的データのコーディングとは、収集されたデータにプロパティとパターンを分類して割り当てることを意味します。
コーディングは、関連する調査結果から理論を導き出すことができるため、定性的データ分析の重要なステップです。データにコードを割り当てた後、パターンに基づいて構築を開始し、情報に基づいた決定を行うのに役立つデータへの詳細な洞察を得ることができます。
ステップ4：データを検証する
データの検証は、研究を成功させるための定性的データ分析の重要なステップの1つです。データは研究にとって典型的なものであるため、データに欠陥がないことを確認することが不可欠です。データ検証は、定性的データ分析の1つのステップにすぎないことに注意してください。これは、調査プロセス全体を通して従う必要のある繰り返しのステップです。データの検証には2つの側面があります。
- あなたの研究デザインまたは方法の正確さ。
- 信頼性。これは、メソッドが一貫して正確なデータを生成する程度です。
ステップ5：分析プロセスの終了
最終的にデータをまとめることが重要です。つまり、データを体系的に提示することを意味します。これは、すぐに使用できるレポートです。レポートには、研究者として、調査研究を実施するために使用した方法、ポジティブ、ネガティブ、および研究の限界を記載する必要があります。レポートには、調査結果の提案/推論、および将来の調査のための関連領域も記載する必要があります。
定性的データの利点
1.詳細な分析に役立ちます：収集された定性的データは、研究者に主題の詳細な分析を提供します。研究者は定性的なデータを収集する一方で、参加者を調査する傾向があり、適切な種類の質問をすることで十分な情報を収集できます。一連の質問と回答から、収集されたデータを使用して結論を出します。
2.顧客の考えを理解する：定性的データは、市場調査員が顧客の考え方を理解するのに役立ちます。定性的データを使用することで、企業は顧客が製品を購入した理由を知ることができます。顧客の言葉を理解 することは、市場調査 がより体系的に収集されたデータを推測するのに役立ちます。
3.豊富なデータ： 収集されたデータは、将来の研究にも使用できます。定性的データを収集するために求められる質問 は自由形式の質問であるため、回答者は自由に意見を表明でき、より多くの情報につながります。
定性的データのデメリット
1.時間のかかる：定性的なデータの収集には時間がかかるため、定量的なデータの収集と比較して、勉強している人は少なくなります。時間と予算が許さない限り、より小さなサンプルサイズが含まれます。
2.一般化するのは簡単ではない：研究される人が少ないため、その母集団の結果を一般化することは困難です。
3.研究者のスキルに依存：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には、研究者のスキルと経験に依存します。
