混合法研究が一般的になりつつあるのは、研究課題を完全に検討するのに役立つからです。質的データと量的データの使い分けを学ぶなど、1つの方法だけでは難しい複雑な疑問にも答えることができます。
この研究スタイルでは、両方のデータを収集し、分析することができる。これにより、それぞれの方法の長所を生かすことができ、より広い視野を得ることができ、調査におけるより深いつながりを明らかにすることができる。
例えば、ヘルスケアのトレンドを調査する場合、ミックスド・メソッド・アプローチを用いれば、定量的データで全体的なパターンを理解しながら、定性的データで個々の経験を探ることができます。このアプローチは、完全な理解のために異なる視点が必要となる複雑な問題を扱う場合に特に役立ちます。
このブログでは、混合法研究の長所と短所を探り、質的アプローチと量的アプローチを組み合わせることで、複雑なトピックをより完全に理解する方法について議論します。
混合法研究とは何か？
混合法研究は、質的研究手法と量的研究手法を組み合わせることで、リサーチクエスチョンをより完全に把握することができる。両方のアプローチを用いることで、トピックをより深く理解することができる。
- 定量的研究調査、実験、または年齢やパーセンテージのような測定可能な結果をもたらすその他の方法を通じて数値データを収集する。パターンを特定し、理論を検証し、一般的な結論を出すのに役立つ。
- 質的調査インタビューやフォーカス・グループを通じて、信念、動機、態度、経験を探るために数値以外のデータを収集する。詳細な洞察を提供し、数値的な傾向の背後にある理由を理解するのに役立ちます。
両方のデータを組み合わせることで、研究課題の全体像を把握することができる。このアプローチは、複雑な問題を理解するためには複数の視点が必要となる、行動科学、健康科学、社会科学において特に有効である。
混合法研究は、統計データと個人的な洞察が必要な状況において価値がある。より豊かでニュアンスに富んだ問題理解が得られる。
どのような場合に混合研究法を用いるのか？
量的データや質的データだけでは、リサーチクエスチョンに完全に答えられない場合、混合法リサーチは良い選択です。両方のデータを組み合わせることで、研究課題をより完全に把握することができます。
混合法を用いる一般的な理由：
- 一般化可能性： 質的調査には通常、少人数のグループが含まれるため、調査結果を広く適用することは難しい。より大規模なグループから得られた定量的データを含めることで、より一般的な結論を導き出すことができる。
- 文脈化： 定量的データはパターンを示すが、インタビューのような定性的データは、なぜそのようなパターンが存在するのかを説明するのに役立つ。
- 信頼性： 同じ問題を研究するのに、両方の方法を使うことで、結果の信頼性が高まる。両方のデータが一致すれば、調査結果の信頼性が高まる。
例えば、消費者の嗜好を調査する場合、それぞれの商品を好む人の数や属性などの定量的なデータを集めることができます。しかし、インタビューやフォーカスグループを通じて定性データも収集することで、人々が特定の嗜好を持つ理由を探ることができます。より深い洞察を得ることができる。
単一のアプローチではリサーチクエスチョンに十分に答えられない場合は、混合法研究を利用しましょう。しかし、単に両方のタイプのデータを集めるだけでなく、それらを組み合わせて首尾一貫した意味のある結論を導き出す必要があることを忘れないでください。
混合法の研究デザインの種類
混合法研究は難しいものですが、様々なデザインを知ることで、あなたの研究に適したものを選ぶことができます。混合法研究には、収束型並行法、埋め込み型、説明型逐次法、探索型逐次法の4つの主なタイプがあります。それぞれの研究デザインは、データの収集方法や組み合わせ方が異なります。
収束型並列設計
このデザインでは、量的データと質的データを同時に収集するが、分析は別々に行う。これにより、結果を比較し、互いの裏付けを確認することができる。
例えば、患者が病院のサービスについてどのように感じているかを調査し、そのうちの何人かに詳細なインタビューを行うことができる。そうすることで、患者の経験をより完全に理解することができる。
組み込み設計
ここでは、両方のデータが同時に収集されるが、どちらか一方が他方よりも重要である。通常、主な焦点は数字であり、質的データはさらなる詳細を提供する。
例えば、生徒の学業成績を調査し、その結果を説明するために教師にインタビューすることができます。教師のフィードバック（質的データ）は、数字に深みを加える。
説明的連続デザイン
このアプローチでは、まず定量的なデータを収集し、その結果をよりよく理解するために定性的なデータでフォローアップする。これは、数字だけでは全体を語れない場合に有効である。
例えば、フィットネス・プログラムの効果を測定するために、体重の減少を記録し、参加者にインタビューを行い、その経験や課題について知る。
探索的連続デザイン
このデザインは、トピックを探求するための質的データから始まり、発見したことを測定またはテストするための量的データが続きます。新しいことを研究していて、構造化された研究を行う前に情報を収集したい場合に役立ちます。
例えば、労働条件について工場労働者とフォーカス・グループ・ディスカッションを行うことから始めることもできる。重要な問題を特定した後、より多くの労働者の間でこれらの懸念がどの程度広がっているかを調べるための調査を作成することもできる。
混合法研究のサンプリング法
適切なサンプリング方法を選択することは、収集したデータの質と有用性に影響するため、混合法研究では不可欠である。最も適した方法は、研究目標や実施する研究のタイプによって異なります。以下に、混合法研究で一般的に使用されるサンプリング方法をいくつか示します。
スノーボールサンプリング
雪だるま式サンプリングでは、まず数人の参加者から始め、その参加者が他の参加者を推薦する。この方法は、特定のグループや接触が困難な人々に接触しようとする場合に特に役立ちます。
- 隠れたグループや手の届きにくいグループの研究に役立つ。
- 共通の特徴や経験を持つ参加者のネットワークを作ることができる。
- しかし、最初の参加者が同じような考え方や背景を持っている場合、バイアスがかかる可能性がある。
コンビニエンス・サンプリング
コンビニエンス・サンプリング（convenience sampling）とは、手の届きやすい、近くにいる参加者を選ぶことである。この方法は、時間や資源、参加者へのアクセスが限られている場合によく使われる。
- シンプルで費用対効果が高い。
- 特にリソースが限られているときには、迅速で使いやすい。
パーポッシブサンプリング
目的サンプリングは、判定サンプリングまたは選択サンプリングとも呼ばれ、研究に不可欠な特定の基準に適合する参加者を選びます。これにより、参加者が研究に適した経験や知識を持っていることが保証されます。
- 関連する経験を持つ参加者から的を絞ったデータ収集が可能。
- 研究テーマの特定の部分に関する詳細な洞察を得ることができる。
- サンプルが無作為に選ばれていないため、偏りが生じる可能性がある。
量的データと質的データを統合する技法
混合法研究における量的データと質的データの統合は、複雑な研究テーマを完全に理解するために不可欠です。以下に、これら2種類のデータを統合するための有用な方法をいくつか紹介する：
1.三角測量
三角測量とは、標準的な答えを見つけるために、相反する結果をもたらす可能性のある異なる方法を使用することを意味する。例えば、アンケートとフォーカス・グループで異なる洞察が得られた場合、三角測量はこれらの調査結果を混ぜ合わせ、完全な理解を生み出すのに役立つ。
2.糸をたどる
この方法では、データ収集のさまざまな段階を通じて、一貫したテーマを追うことになる。まず量的データを分析してパターンを見つけ、次に質的データを使ってこれらのパターンをより詳細に探り、説明する。この手法は、矛盾する結果を明確にし、より深い洞察を提供するのに役立つ。
3.混合法のマトリックス
混合法マトリックスとは、量的調査と質的調査を組み合わせるさまざまな方法を示す視覚的なツールである。研究者が両方のデータを統合するための最適な順序やアプローチを決定するのに役立ちます。また、このマトリックスは、収束的並行法、説明的逐次法、探索的逐次法など、異なるデザインの管理にも役立ちます。
混合法の研究課題
混合法研究を行う場合、複雑な問題の全体像を把握するために、質的方法と量的方法を組み合わせて質問する必要があります。ここでは、そのアプローチ方法を紹介します：
良い混合法の質問とは？
質問には、数字と深い洞察の両方を含めるべきです。例えば、統計で何かを測定し、人々の経験や意見を探る。完全に理解するためには、数字やストーリー以上のものを必要とする複雑な問題に取り組むべきです。
両方のデータから得られた知見を組み合わせて、総合的な見解を得ることができるような質問にしてください。
ミックスメソッドを使うべきは次のような場合だ：
- あなたの質問には、数値データと個人的な洞察の両方が必要だ。
- 問題を完全に理解するためには、異なるタイプのデータを組み合わせる必要がある。
- 両方のデータを使って、調査結果を検証し、さらに発展させたい。
どのように質問を立てるか？
まず、研究したい問題を明確にする必要があります。時間をかけて関心のある複雑な問題を特定し、それが質的・量的データを必要とするものであることを確認しましょう。このステップは、研究アプローチの基礎を築く重要なステップです。
次に、目標を設定する。問題の具体的などの側面を測定する必要があるのか、どの領域をより深く探求したいのかを検討する。これには、定量化したい主な変数や、より深く理解したい文脈上の 要因を概説することも含まれます。明確な目的を設定することで、研究の焦点を絞り、中核となるリサーチクエスチョンに対応する関連データを収集することができます。
最後に、質問を慎重に作成しましょう。測定可能な側面と問題の深い背景の両方を統合した質問を作成します。質問は、必要な質的洞察をカバーするのに十分広く、定量化可能なデータを収集するのに十分具体的でなければなりません。
よく練られた質問は、包括的な情報を集め、目の前の問題をより明確に理解するのに役立つ。
混合法の質問例
リーダーシップの実践について研究している場合、ミックスメソッドの質問の例をいくつか挙げてみましょう：
Q1. 成功した教頭はどのようなリーダーシップの実践を行い、その実践が学校の成績にどのような影響を及ぼしているのか？”
- 定量的：種類と影響を測定する。
- 定性的：これらの実践の詳細を探る。
Q2. 成功している教頭たちに共通するやり方はあるのか、また教頭や部下たちはそうしたやり方をどう見ているのか。
- 定量的： 共通の慣習を見つけること。
- 定性的：異なる視点を理解するため。
Q3. リーダーシップのあり方に関する意見は、教頭と部下の間でどのように違うのか。
- 定量的：意見を比較する。
- 定性的：違いの理由を探る。
混合法は、量的アプローチと質的アプローチの両方の長所を組み合わせることで、複雑な問題をより豊かで完全に理解するのに役立ちます。
混合法研究の利点
混合法研究は、質的データと量的データの両方の長所を組み合わせることで、研究対象についてより完全な見解を得るのに役立ちます。両方のタイプのデータを統合することで、1つの方法だけを使うよりも深い洞察を得ることができ、発見をより効果的に検証することができます。
01.より完全な写真
ミックスメソッドの大きな利点のひとつは、トピックをさまざまな角度から探求できることだ。
例えば、運動がメンタルヘルスにどのような影響を与えるかを調べるとする。その場合、まず身体活動レベルを測定するための調査と、集団全体のメンタルヘルスに関する定量的データから始めることができます。その後、インタビューで個人的な体験を聞き、より詳しい話を聞く。
この組み合わせにより、問題をより明確に、完全に理解することができる。
02.矛盾する結果の解決
ミックスメソッドは、相反する結果が得られた場合にも役立つ。
例えば、調査データではあることが示されているが、インタビューでは異なるストーリーが語られている場合、両方のデータを組み合わせることで、結果が一致しない理由を特定することができる。
両方の方法を組み合わせることで、これらの違いを調査し、その理由を明らかにすることができる。
03.強みを組み合わせる
混合法のもうひとつの大きな利点は、それぞれのアプローチの弱点をバランスよく補えることだ：
- 定性データは、人々の経験に関する豊かで詳細な洞察を与えてくれる。
- 定量的なデータは、より大きなグループに適用される、広範で一般的な結果を与える。
両方を使うことで、より信頼性の高い、充実した理解を得ることができる。
例えば、定性調査以上のものが必要だが、定量データを加えることで調査結果を確認することができる。同様に、定量的データには、定性調査で把握できる個人的な詳細を含める必要があるかもしれません。
04.デザインにおける柔軟性
また、混合法研究は、研究デザインに柔軟性を与えます。1つのアプローチや研究スタイルに縛られることはありません。つまり、以下のことが可能になります：
- 同じ研究の中で理論を検証し、新しいアイデアを構築する。
- 必要に応じて調査計画を調整し、両方のタイプのデータを含める。
混合法研究の短所
混合研究法には多くの利点がある一方で、量的・質的研究法よりも管理が難しいという課題もある。
- 時間と労力の増加： 質的データと量的データの収集、分析、統合には、単一の方法を使用するよりもはるかに多くの時間と労力を必要とする。
- 共同作業の必要性：混合研究法では、様々な分野の研究者がチームを組む必要があることが多く、プロジェクトの複雑さが増す。
- コストが高くなる： リソース、時間、人員を追加する必要があるため、コストが高くなる傾向がある。
- 相反する結果の可能性：質的データと量的データが一致しない場合があり、矛盾した結果になる可能性がある。
- 解釈の難しさ：調査結果とインタビュー結果の違いなど、矛盾する調査結果はデータの解釈を難しくする。
- データの種類のバランスをとる：大まかな数値データと詳細で主観的な洞察のバランスをとり、結論に偏りが生じないよう慎重に考える必要がある。
QuestionProによる混合法研究の強化
混合方法研究を実施する際、QuestionProは、研究プロセスを大幅に合理化し、強化することができるさまざまなツールと機能を提供します。ここでは、QuestionProがどのように混合研究モデルの設計と使用を支援できるかをご紹介します：
- 統合されたデータ収集： カスタマイズ可能なアンケートや自由形式の質問を使用して、定量的データと定性的データの両方を迅速に収集できます。
- 柔軟な調査設計： 定量的アプローチと定性的アプローチを組み合わせるなど、さまざまな調査手法に適合する調査を作成する。
- 高度な分析：内蔵ツールで数値やテキストを分析し、データの解釈を簡素化できます。
- 多彩なサンプリング：便宜サンプリングや目的サンプリングなど、さまざまなサンプリング方法から選択し、ターゲットとなる参加者に効果的にアプローチします。
- リアルタイム・データとレポート： リアルタイムでデータを収集し、堅牢なレポート機能を使用して詳細な分析を行います。
- カスタムデータ統合： 定量データと定性データを組み合わせて、相反する結果を解決し、より深い理解を得ることができます。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース：初心者でも経験豊富な研究者でも使える直感的なインターフェースで、研究を簡単に管理できます。
- データの視覚化：ミックスメソッドで得られた知見を効果的に提示するために、わかりやすい図表を作成する。
混合研究法を用いることで、複雑な質問の全体像を把握することができます。QuestionProは、その便利なツールと機能により、このプロセスをより簡単にします。
QuestionProを使えば、リサーチを簡単に処理、分析、共有することができます。新しいトレンドを調べる場合でも、矛盾する結果を整理する場合でも、物事をより深く理解する場合でも、QuestionProは、徹底的で有意義なリサーチに必要なすべてを提供します。
