定性調査における信頼性の確立

定性市場調査は、定量的研究として定義されるデータに焦点を当てるのではなく、データの信頼性に焦点を当てている。 定性調査は、数値が定義できない可能性のあるものを測定するため、定量的なデータに表示される前に定性的な方法で傾向を特定することがあるた

データの信頼性には、信頼性、転送性、信頼性、確認性の四つの重要な要素があります。

三角測量とメンバーチェックは、信頼性を確立し、信頼性に貢献します。 他の要因には、研究対象との長期的な関与および持続的な観察が含まれる。

三角測量は、異なる研究参加者の同じ研究の質問をし、同じ質問に答えるために異なる方法を介して異なるソースからデータを収集します。 メンバーチェックは、研究者が参加者に面接者によって収集されたデータとそのデータの研究者の解釈を確認するように要求したときに発生します。 それは彼らに彼らの文を確認し、以前のインタビューから任意のギャップを埋めるためにチャンスを与えるので、参加者は一般的にメンバーのチェッ 信頼はメンバーの点検プロセスの重要な面である。

譲渡可能性

譲渡可能性は、研究結果を一般化し、それらを他の状況や状況に適用しようとします。 研究者は、データの解釈に基づく結果が譲渡可能であることを決定的に証明することはできませんが、それが可能であることを確立することができま

非可算サンプリングの一形態である目的的サンプリングは、収集されたコンテキストに対して特定のデータを最大化するために使用されます。 これは、定量的な研究の結果となる集計情報とは異なります。 意図的なサンプリングは、研究の質問に直接関連するサンプル被験者の特性を考慮する。

信頼性

多くの定性的研究者は、信頼性が実証されている場合、信頼性を別々に実証する必要はないと考えています。 しかし、研究者が用語の解析を許可すると、信頼性は妥当性に関連しているように見え、信頼性は信頼性に関連しているように見えます。

データの有効性は、データ監査を使用して評価されることがあります。 データセットが両方ともリッチ厚い場合、監査人が研究状況がその状況に適用されるかどうかを判断できるように、データ監査を行うことができます。 十分な詳細と文脈情報がなければ、これは不可能です。 それにもかかわらず、目的はサンプルを超えて一般化することではないことを覚えておくことが重要です。

確認可能性

以前の作業を複製するために質的研究を行うことができ、それが目標である場合、データカテゴリを内部的に一貫させることが重要です。 著者のYvonna S.LincolnとEgon G.Gubaは、1985年の著書「Naturalistic Inquiry」で、研究者はカテゴリの性質を記述する規則を考案しなければならず、最終的にはカテゴリに割り当てられたままの各データビットを含めることを正当化するために使用することができ、後の複製可能性のテストの基礎を提供することができると述べた。

他の研究者が結果を複製して、それらの結果が独立した研究方法の産物であり、意識的または無意識の偏見の産物ではないことを示すことが重要