調査にはいくつかの方法論があるが、質的調査と量的調査はその代表的なものである。質的研究は、観察やインタビューを通じて個人の経験や視点を理解することに重点を置くのに対し、量的研究は数値データに基づいて分析し、結論を導き出す。どちらの方法にも利点と欠点があり、適切な方法論を選択することが、研究の結果に大きな影響を与える。 

この記事では、質的調査と量的調査の違い、それぞれの利点と欠点、そしてそれぞれの方法に基づいた分析方法について見ていきます。この記事を読み終わる頃には、この2つの調査方法をよりよく理解し、あなたの研究に最適な方法を選択する準備が整っていることでしょう。

質的調査とは何か？

質的調査とは、自然環境における個人の経験、考え方、行動を理解することに重点を置く調査方法である。この方法は、信念、態度、感情など、定量化が困難な複雑な現象を調査するためによく用いられます。質的研究のデータは、観察、インタビュー、フォーカス・グループなどの手法で収集されることが多い。収集される情報は数値化されないことが多く、テキスト、音声、視覚的記録で構成されることもある。

質的研究の特徴の一つは、文脈とデータの主観的解釈を重視することである。質的研究者は、調査結果をより広い集団に一般化しようとするのではなく、得られたデータをその文脈の中で評価することによって、その意味と妥当性を把握しようと努める。 

この戦略は、研究者が調査対象の個人の経験や視点をよりよく理解し、他の調査方法では明らかにならなかったパターンやテーマを見つけるのに役立つ。 

定量調査とは何か？

定量的研究は、数値データの体系的な収集と分析に重点を置く研究手法である。この手法は、変数間の相関関係を調べたり、サンプルに基づいてより広範な母集団について予測や一般化を行ったりするために頻繁に使用される。量的研究では、多くの場合、調査、実験、構造化された観察などの方法を用いてデータを収集し、統計的手法を用いてデータを評価します。

量的研究の特徴のひとつは、公平性と標準化された測定法の使用に重点を置いていることです。量的研究者は、情報の収集と分析に厳密な方法を用いることで、個人的なバイアスや主観性の影響を軽減します。 

この方法によって、研究者は仮説を検証し、因果関係を特定し、より広い集団について統計的推論を行うことができる。

質的調査の利点と欠点

使用する方法論を決定する際、研究者は以下のように質的研究の長所と短所を検討すべきである：

メリット

  • データの豊富さと深さ： 質的調査によって、研究者は参加者の経験、態度、視点に関する豊富で詳細なデータを収集することができ、調査対象の現象をより完全に把握することができる。
  • 柔軟性。 質的調査は適応性と柔軟性に富んでおり、研究者は新しい発見や予期せぬ発見に応じて方法を変えることができる。
  • 参加者を理解する： 質的調査は、個人と直接関わることが多いため、研究者は個人の経験や視点をよりよく把握することができる。
  • 文脈化： 質的研究では、文脈や主観的なデータ解釈の重要性が強調される。
  • 仮説を立てる： データのパターンやテーマを認識することで、質的研究はさらなる研究のための仮説を立てるために活用されるかもしれない。 

デメリット

  • 一般化には限界がある： 質的調査は、時としてサンプル数が少ないため、より広い集団を代表するものではない可能性があり、その一般化可能性には限界がある。
  • 主観性： 質的調査には主観的なデータ解釈が伴うため、調査者のバイアスや個人的な視点に影響される可能性がある。
  • 時間がかかる： 質的調査には綿密なデータ収集と処理が含まれるため、時間がかかる可能性がある。
  • 分析の難しさ： 質的データは、特に写真や音声記録などの非テキスト資料が含まれる場合、複雑で分析が困難になることがある。
  • データの飽和： 質的調査は、新たな情報から重要な洞察が得られず、さらなるデータ収集の妥当性が制限される段階に達するかもしれない。

定量調査の利点と欠点

量的調査には、質的調査と同様に、研究者が研究のためにこの方法を選択する際に考慮すべき利点と欠点がある。

メリット

  • 一般化可能性： 量的調査は、より多くのサンプル数に基づいて行われることが多いため、統計的に有効な調査結果を得ることができ、それをより広い集団に一般化することができる。
  • 客観性： 定量調査では、客観性と標準化された測定が重視されるため、個人的な偏見や主観性の影響を軽減することができる。
  • 再現性： 定量的研究は、確立された方法と標準化された測定法を提供し、他の研究者が研究を再現することを可能にする。 
  • 統計解析。 定量調査では統計分析が可能であり、研究者が仮説を評価し、因果関係を発見するのに役立つ可能性がある。 
  • 効果的なデータ分析： 定量的研究は、統計ツールを使って素早く調べることができる数値データを伴うことが多い。

デメリット 

  • 深みがない： 量的調査は標準化された測定に依存することが多いため、参加者の経験や視点の複雑さを見落とす可能性がある。 
  • 理解力に限界がある： 量的研究は、調査対象の現象の特定の側面に焦点を当てることが多く、調査対象の現象全体を深く理解することはできないかもしれない。
  • 柔軟性がない： 定量調査は、決められた方法論と確立された測定法に依存しているため、柔軟性に欠けることが多い。 
  • 限られた文脈： 定量的な研究は、文脈の重要性を認識できず、主観的なデータ解釈の影響を無視する可能性がある。
  • 測定誤差： 定量的研究は数値データに基づいており、測定誤差や不正確さが生じる可能性がある。 

データ収集方法：質的調査と量的調査

質的調査と量的調査では、データの収集方法が異なる。

質的研究では、インタビュー、フォーカスグループ、観察、文書分析などのデータ収集方法を用いることが多い。これらの方法を用いて、研究者は参加者の経験、視点、観点に関する広範で詳細なデータを得ることができる。 

例えば、インタビューやフォーカスグループは、研究者が参加者と直接対話し、彼らの個人的な経験や視点を深く掘り下げることを可能にする。研究者は観察を使って、自然環境における参加者の行動を調査し、彼らの経験をリアルタイムで捉えることができる。 

彼らは次のような文書や映像資料を調査するかもしれない。 日記、手紙、写真 文書分析を通じて、参加者の経験や視点を洞察する。

定量的研究では、調査、実験、構造化観察などのデータ収集方法を用いることが多い。これらの方法によって、研究者は統計的に調べることができる数値データを得ることができる。 

調査は、標準化された一連の質問に回答してもらうもので、通常は書面またはオンラインで行う。実験とは、仮説を検証し、従属変数への影響を定量化するために、1つまたは複数の変数に手を加えることである。構造化された観察では、あらかじめ決められたカテゴリーやチェックリストを用いて、理路整然とデータを収集する。

全体として、データ収集の方法は質的研究でも量的研究でも採用されるが、研究の方法論や収集するデータの種類によって利用する方法は変わる。量的研究では、統計ツールを使って評価できる数値データが重視されるのに対し、質的研究では、参加者の経験や視点を洞察できる、豊かで詳細なデータが重視される。 

定性的データと定量的データの分析方法

データの性質上、質的データと量的データの分析には異なる方法論が必要となる。

収集されたデータからパターン、テーマ、カテゴリーを特定することが、その主な目的である。 定性データ分析.この方法は、しばしば以下のステップを含む：

  1. 記録されたデータをテキストに書き起こすことは、通常、質的データを評価する最初の段階である。
  2. データ・コーディングは、パターン、テーマ、カテゴリーを明らかにするために、調査者がデータを何度も読み直すことを必要とする。このプロセスを支援するために、研究者はソフトウェア・プログラムを使用することがある。 
  3. 研究者は、データがコード化された時点で、データから生じるテーマとサブテーマを作成する。
  4. 最後に、収集したデータに応じて、研究者はテーマとサブテーマを評価し、結論を導き出し、示唆を与える。

ということになると 定量データ分析統計的アプローチは、得られた数値データを検証するために使用される。このプロセスには、しばしば以下のステップが含まれる：

  1. データのクリーニングは、エラー、不整合、異常値を除去するため、定量データを解釈するための最初のステップです。
  2. 次に研究者は、データをスプレッドシートやデータベースなどの分析可能な形式に整理する。
  3. データを要約するために、研究者は平均値、中央値、最頻値などの記述統計を使うことができる。
  4. 最後に、研究者は仮説を検証し、その結果が統計的に有意かどうかを評価するために、t検定やANOVAなどの推測統計を用いることがある。

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