定性的研究と定量的研究: 違いと比較

質的研究では、非数値データを通じて現象の根本的な意味、動機、ニュアンスを調査し、理解します。 対照的に、定量的研究では、数値データを収集して分析して仮説を検証し、統計的な結論を導き出します。

主要な取り組み

1. 定性調査では、主観的な経験、意見、感情を調査し​​ますが、定量調査では、測定可能な数値データと統計分析を扱います。
2. 定性的調査方法には、インタビュー、フォーカス グループ、および観察が含まれますが、定量的調査方法には、調査、実験、および構造化されたデータ収集が含まれます。
3. 一緒に使用すると、XNUMX つの研究アプローチを補完することができ、研究トピックをより包括的に理解することができます。

定性調査と定量調査

質的研究では、観察、インタビュー、フォーカス グループを通じて、人々の経験、態度、行動を調査し、理解します。 量的研究では、数値データを使用して仮説を検証し、母集団について一般化します。また、調査、実験、またはその他の方法を通じてデータを収集することも含まれます。

質的データは口頭形式ですが、量的データは測定可能な数値形式です。

比較表

側面	定性調査	定量的研究
研究の焦点	文脈と意味を強調しながら、徹底的な調査を通じて現象を調査および理解します。	数値データと測定可能な変数に焦点を当てて仮説を検証し、関係を定量化します。
データ型	テキスト、オーディオ、ビデオ、画像などの非数値データが、単語、テーマ、またはパターンの形式で含まれます。	調査、実験、または構造化された観察を使用して収集された数値データが含まれます。
データ収集方法	一般的な方法には、インタビュー、フォーカス グループ、観察、内容分析、自由回答式調査などがあります。	一般的な方法には、構造化された調査、実験、観察、データの統計分析が含まれます。
サンプルサイズ	通常、数人から数十人までの豊富で詳細な情報を収集するには、より小さいサンプル サイズが使用されます。	通常、一般化性と統計的有意性を高めるために、数百から数千までのより大きなサンプル サイズが使用されます。
サンプリング手法	目的的サンプリングや雪だるま式サンプリングなどの非確率サンプリング手法が一般的に使用されます。	ランダムサンプリングや層化サンプリングなどの確率サンプリング手法が頻繁に使用されます。
データ解析	データ内のパターン、テーマ、意味を特定するために、テーマ分析、内容分析、物語分析、または根拠のある理論が含まれます。	関係を定量化し、仮説をテストするための統計分析、仮説検定、相関、回帰、推論統計が含まれます。
一般化可能性	調査結果は状況に応じて異なり、より大きな集団に簡単に一般化できない場合があります。	量的研究ではサンプルを超えて母集団について結論を導き出そうとするため、より広範な一般化可能性を目指します。
研究の質問	プロセスや経験を理解するための「方法」または「なぜ」から始まる、自由回答の研究質問を探求する傾向があります。	通常、現象を「何を」、「どれくらい」、「いつ」、または「どこで」測定および定量化するかに焦点を当てて、クローズドエンドの研究課題に取り組みます。
研究設計の柔軟性	新しい発見に基づいて研究デザインを進化させることができるため、研究プロセス中の柔軟性と適応が可能になります。	一貫性を維持し、バイアスを最小限に抑えるために、データ収集機器やサンプリング方法を含む所定の研究設計が必要です。
主観と偏見	研究者の主観と偏見が含まれる可能性を認識します。 研究者の視点は調査結果に影響を与える可能性があります。	標準化されたデータ収集と分析手順を通じて主観と偏見を最小限に抑えるよう努めます。
時間とリソースの集約	データの収集と分析が奥深いため、時間とリソースが大量に消費される可能性があります。	一般に、特にサンプルサイズが大きい場合、データの収集と分析の点でより効率的です。
例	民族誌的研究、事例研究、現象学、および質的内容分析。	調査、実験、観察研究、および ANOVA や回帰などの統計分析。

定性調査とは？

質的研究は、人間の行動、経験、現象を調査し理解するために使用される方法論的アプローチです。数値データや統計分析に焦点を当てる定量的研究とは異なり、定性的研究は人間の行動の背後にあるより深い意味と背景を明らかにすることを目的としています。このタイプの研究は、複雑な社会的、文化的、心理的現象を調査する場合に特に役立ちます。

定性的研究の特徴

1. 探検的な自然

定性的研究は本質的に探索的なものであり、特定の現象の背後にある根本的な理由と動機についての洞察を得ることを目的としています。

2. 深い理解

人間の経験の豊かさと複雑さを強調し、主題についての深い理解を提供することを目指しています。

3. 柔軟性

定性的研究手法は柔軟で適応性があり、研究者は新たな発見に基づいてアプローチを調整できます。

4. コンテキスト分析

社会的、文化的、環境的要因の影響を認識しながら、行動や経験が発生する状況を理解することに重点が置かれています。

定性的研究の方法

1. 記事執筆

詳細なインタビューを実施することで、研究者は参加者の視点、態度、経験を会話形式かつ自由回答形式で調査することができます。

2. フォーカスグループ

参加者の小グループを集めるとグループディスカッションが促進され、共通の信念、意見、経験が明らかになります。

3. 観察

自然環境における個人またはグループを直接観察することで、自己申告に頼らずに行動や相互作用についての洞察が得られます。

4. 内容分析

テキスト、ビジュアル、オーディオのコンテンツを分析すると、データ内のパターン、テーマ、意味を特定するのに役立ちます。

定性的研究におけるデータ分析

1. 主題分析

データ内のテーマを特定して分析し、パターンや繰り返し現れる概念を明らかにします。

2. 基礎理論

データから直接理論や概念的な枠組みを開発し、新しい洞察の出現を可能にします。

3. 内容分析

テキストまたはビジュアルデータを体系的に分析および分類して、意味のある情報を抽出します。

4. ナラティブ分析

参加者が共有する物語や物語を探索して、経験の主観的な性質を理解します。

定性調査の利点

1. データの豊富さ

豊富で詳細なデータを提供し、研究対象の現象を深く理解できます。

2. 柔軟性

研究デザインと方法の適応性により、多様な側面の探求が可能になります。

3. 状況に応じた洞察

コンテキストの重要性を強調し、行動に影響を与える社会的および文化的要因についての洞察を提供します。

定性的研究の課題

1. 主観

調査結果は研究者の解釈や偏見の影響を受ける可能性があります。

2. 一般化可能性

定性的研究ではサンプルサイズが小さいため、結果をより広範な母集団に一般化する能力が限られています。

3. 時間がかかる

定性的調査は、徹底的な分析と解釈を慎重に検討する必要があるため、時間がかかる場合があります。

定量調査とは？

定量的調査は、数値データを収集し、統計的に分析するために使用される体系的な実証調査です。このタイプの研究の特徴は、調査、実験、構造化観察などの構造化された研究手段を使用して数値データを収集することです。目的は、データ内のパターン、関係、傾向を明らかにし、一般化可能な結論を導き出すことです。

定量的研究の主な特徴

1. 客観的かつ測定可能なデータ

定量的調査は、客観的で測定可能なデータを収集することに焦点を当てます。このデータは数値的に表現され、統計分析が可能になります。研究者は、客観的な結論を導くために変数を定量化および分析しようとします。

2. 構造化された研究デザイン

定量的調査では、あらかじめ決められた方法と手順を備えた、構造化された調査設計が採用されています。目標は、データの収集と分析における一貫性を維持し、偏りを軽減することです。

3. サンプルサイズが大きい

定量的調査では、統計的信頼性を確保するために大きなサンプルサイズが必要になります。代表的なサンプルを使用すると、より広範な集団に対する発見の一般化可能性が高まります。

4 統計分析

統計手法は定量的研究の中核をなすものです。研究者は統計分析を使用してデータを解釈し、仮説を検証し、結果の重要性を判断します。

5 複製可能性

定量的研究は再現可能である必要があります。これは、他の研究者が同様の研究を実施し、同等の結果を得ることができる必要があることを意味します。これは研究の信頼性に貢献します。

定量調査の方法

1. 調査・アンケート

アンケートやアンケートは、多数の参加者から数値データを収集する一般的な方法です。質問は、定量化および分析できる特定の応答を引き出すように構成されています。

2.実験

実験では、制御された環境で変数を操作して、その効果を観察します。定量的データは、結果に対するこれらの変数の影響を評価するために収集されます。

3. 観察研究

観察研究には、自然環境における行動の体系的な観察が含まれます。研究者は行動を記録して定量化し、パターンと相関関係を特定します。

4. 二次データ分析

研究者は、他の目的で収集された既存の数値データを分析する場合があります。この方法は費用対効果が高く、さまざまな現象について貴重な洞察を得ることができます。

定量的研究の長所と短所

Advantages:

• 客観性： 定量的データは客観的であり、研究者の偏見が入りにくいものです。
• 一般化可能性: 大規模なサンプルからの発見は、より広範な母集団に一般化できます。
• 統計的精度: 統計分析により、データを正確に解釈できます。

短所：

• 奥行きの欠如: 定量的研究には、定性的アプローチのような深みや豊かさが欠けている可能性があります。
• 文脈理解： 参加者の反応の背後にある完全なコンテキストと意味を捉えていない可能性があります。
• 剛性： 構造化された性質により、予期せぬ現象の探索が制限される可能性があります。

定性調査と定量調査の主な違い

1. 研究の焦点：
   • 定性的調査: 現象の根底にある意味、動機、背景を探求し理解することに焦点を当てます。情報の深さを強調し、自由回答の調査質問を使用します。
   • 定量的調査: 現象の測定と定量化に焦点を当て、パターン、関係、統計的有意性の確立を目指します。クローズドエンド型の調査質問と仮説を使用します。
2. データ・タイプ：
   • 定性的調査: テキスト、オーディオ、ビデオ、画像などの非数値データが、単語、テーマ、またはパターンに含まれます。
   • 定量的調査: 構造化された調査、実験、観察、または標準化された機器を通じて収集された数値データが含まれます。
3. データ収集方法:
   • 定性的調査: 一般的な方法には、インタビュー、フォーカス グループ、参加者観察、内容分析、自由回答式調査などがあります。
   • 定量的調査: 一般的な方法には、構造化された調査、実験、観察研究、統計データ分析が含まれます。
4. サンプルサイズ：
   • 定性的調査: 通常は、数人から数十人までの豊富なコンテキスト固有の情報を収集するために、より小さいサンプル サイズを使用します。
   • 定量的調査: 統計的検出力と一般化可能性を達成するには、数百から数千までのより大きなサンプル サイズが必要です。
5. サンプリング手法:
   • 定性的調査: 多くの場合、目的的サンプリングや雪だるま式サンプリングなどの非確率サンプリング手法を使用して、特定の基準に基づいて参加者を選択します。
   • 定量的調査: 通常、代表性を確保するために、ランダム サンプリングや層化サンプリングなどの確率サンプリング手法が使用されます。
6. データ解析：
   • 定性的調査: データ内のパターン、テーマ、意味を特定するために、テーマ分析、内容分析、物語分析、根拠のある理論、および継続的な比較分析が含まれます。
   • 定量的調査: 関係を定量化し、仮説をテストするための統計分析、仮説検定、相関、回帰、推論統計が含まれます。
7. 一般化可能性:
   • 定性的調査: 調査結果は状況に応じて異なり、より大きな集団に簡単に一般化できない場合があります。
   • 定量的調査: より広範な一般化可能性を目指し、サンプルを超えた母集団についての結論を導き出そうとします。
8. 研究の質問:
   • 定性的調査: プロセスとエクスペリエンスを理解するための「方法」または「なぜ」から始まる自由回答の研究質問を検討します。
   • 定量的調査: 「何を」、「どれだけ」、「いつ」、または「どこで」現象を測定および定量化するかに焦点を当て、クローズドエンドの研究課題に取り組みます。
9. 柔軟性:
   • 定性的調査: 新しい発見に基づいて研究デザインを進化させることができるため、研究プロセス中の柔軟性と適応が可能になります。
   • 定量的調査: 一貫性を維持し、バイアスを最小限に抑えるために、データ収集機器やサンプリング方法を含む所定の研究設計が必要です。
10. 主観と偏見:
    • 定性的調査: 研究者の主観と偏見が含まれる可能性を認識します。 研究者の視点は調査結果に影響を与える可能性があります。
    • 定量的調査: 標準化されたデータ収集と分析手順を通じて主観と偏見を最小限に抑えるよう努めます。

最終更新日 : 25 年 2024 月 XNUMX 日