10 Advantages and Disadvantages of Qualitative Research

Measurement-January 20, 2019

研究とは、意味のある意思決定に役立つようにデータを集めることです。

しかしながら、研究にはさまざまな形態があり、適用する方法論によって、異なる目的を達成することができます。

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Qualitative v Quantitative – What’s the difference?

Qualitative Research（質的調査）は、定性的な調査のことです。

定性調査とは、人々の意見や感情を収集するためのもので、数をこなすことはあまりありません。

「質的アプローチによる研究は、探索的であり、特定の現象や行動が特定の文脈において「どのように」「なぜ」作用するのかを説明しようとするものである」（simplypsychology.org）。 (simplypsychology.org)

質的研究の収集方法の例としては、以下のようなものがあります：

インタビュー

インタビューは、参加者から情報を得るために質問を使用する、会話ベースの調査です。

フォーカス・グループ

フォーカス・グループ・ディスカッションは、一般的な質的調査の戦略です。フォーカス・グループ・ディスカッションでは、インタビュアーは、あるトピックに対する考え、意見、信念、および態度について、グループの人々に話します。参加者は通常、収入、学歴、キャリアなど、何らかの点で類似しているグループです。

観察

観察とは、研究者が対象者の典型的な環境での活動を観察する体系的な研究方法です。観察は、研究に関する直接的な情報を与えてくれます。

既存の文書

これは二次データとも呼ばれます。質的データの収集方法は、既存の文書から関連するデータを抽出することです。このデータは、内容分析と呼ばれる質的データ分析の手法を用いて分析されます。

定性調査は、調査の中でも「豆を数える」ようなものです。

定性調査は、調査の中でも「豆粒」のようなものです。

組織は生産性を追跡するために、さまざまな定量的データ収集方法を使用することができます。その結果、次のようなことが可能になります。

従業員やワークユニットのランク付け
昇給や昇進の際の表彰。
スタッフの解雇や懲戒を測定し、正当化するため
生産性を測定するため
グループ/個人の目標を測定するため

例としては、労働者の生産性を測定することが挙げられます。 Widget Makers Inc.には2つの生産ラインがあり、AラインがBラインよりも1日あたりの生産量が25%多い場合、このデータを取得することで、経営陣や人事部に潜在的な問題を即座に伝えることができます。

定性調査は、職場でのリアルタイムの活動を把握し、管理者の注意が必要な点を指摘するのに役立ちます。

長所 & 短所

定性調査は、その性質上、はるかに経験的で、人々の感覚や意見を捉えることに焦点を当てています。これには間違いなく価値がありますが、単に定量的なデータを収集するよりも多くの課題をもたらす可能性があります。

長所

定性調査は、製品やサービスの消費者や職場での態度など、対象グループ内で変化する態度を捉えることができます。
質的研究のアプローチは、量的方法の制限に縛られません。もし回答が研究者の期待にそぐわなければ、それは同様に有用な質的データであり、文脈を加え、おそらく数字だけでは明らかにできない何かを説明することができます。
質的研究は、より柔軟なアプローチを提供します。有用な洞察が得られない場合、研究者は迅速に質問を変えたり、設定を変えたり、その他の変数を変更して、回答を改善することができます。
質的データ収集により、研究者はどの分野を調査するか、またどのように調査するかについて、はるかに思慮深くなることができます。データキャプチャは、良い情報がどこで見つかるかについての研究者の本能的な、または「直感」によって促されます。

質的調査では、よりターゲットを絞ることができます。組織全体の生産性を比較したい場合、すべての部品、プロセス、参加者を考慮する必要があります。定性調査では、より集中的に、企業内の特定のグループやキーポイントをサンプリングして、意味のあるデータを収集することができます。

短所

サンプルサイズは大きな問題となります。例えば、5 人の従業員のサンプルに基づいて、200 人の従業員のサンプルから推測しようとした場合、サンプリングが会社の残りの 97.5% の意見を正しく反映するかどうかという疑問が生じます。
サンプルの偏り – 人事部門には競合する議題があるでしょう。質的手法のみに反対する一つの論拠は、従業員の意見を見つけることを使命とする人事部が、意識的にも無意識的にも、予想される結果に有利なサンプルを選択するよう影響を受ける可能性があることです。
自己選択バイアスは、企業がスタッフに自分の意見を求めたときに生じる可能性があります。論文、オンライン調査、フォーカスグループのいずれであっても、人事部が参加者を募れば、スタッフが自ら名乗り出るという問題が生じます。このグループは、無作為に選ばれた部署のスナップショットではなく、自分で選んだグループなので、必然的に、自分の意見を進んで述べる人に関連性が絞られるという議論があります。定量的なデータは、誰かが志願したかどうかにかかわらず収集されます。
質的なデータ収集の人工性。グループを集めるという行為は、必然的に日常の仕事の生活や文化の典型的な「規範」から外れることになり、予期しない方法で参加者に影響を与える可能性があります。
正しい質問が参加者に投げかけられているか？自分が考えた質問にしか答えは得られません。定性的なアプローチでは、「どのように」「なぜ」を尋ねることが非常に有益ですが、研究者が尋ねなければ、そのような洞察を見逃す可能性があります。

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どんな調査方法にも長所と短所があるのが現実です。効果的で有意義なデータ収集を行うためには、それぞれの手法の限界と長所を認識することです。

質的調査の場合、その価値は量的データである数値計算と表裏一体の関係にあります。一方は陰であり、他方は陽である。

質的調査の場合、その価値は定量的データである数値計算と密接に関係しています。