研究方法論に関するこの完全なガイドを利用して、学術の旅を始めましょう。 このガイドは学生向けに特別に設計されており、徹底的で価値のある調査を実施するプロセスを簡素化します。 定性的手法、定量的手法、混合手法など、研究に適切な手法を選択する方法を学び、研究に信頼性と影響力を与えるニュアンスを理解します。 これは学術探求に不可欠なロードマップであり、研究プロジェクトのあらゆる段階に段階的なガイダンスを提供します。
研究方法の定義
簡単に言えば、研究方法論の概念は、あらゆる探査の戦略計画として機能します。 研究が答えようとしている特定の質問に基づいて変化します。 本質的に、調査方法論は、特定の調査領域を調査するために選択された方法の特定のツールキットです。
適切な方法論を選択するには、研究上の関心だけでなく、収集して分析する予定のデータの種類と形式も考慮する必要があります。
研究方法の種類
研究方法論の状況をナビゲートするのは、利用可能なオプションが多数あるため、圧倒される場合があります。 多くの場合、主な方法論は定性的、定量的、および混合方法の戦略を中心としていますが、これらの主要なカテゴリ内の多様性は多岐にわたります。 数値傾向の分析、人間の経験の徹底的な調査、あるいは両方の方法の組み合わせなど、研究目標に最も適した方法論を選択することが重要です。
以下のセクションでは、定性的方法、定量的方法、および混合方法という、これらの主要な方法論のそれぞれについてさらに詳しく説明します。 私たちはそれらのサブタイプを調査し、研究活動でそれらをいつ、どのように使用するかに関するガイダンスを提供します。
定量的調査方法論
定量的調査は、主に数値データの収集と分析に焦点を当てた主要な方法論です。 この研究プロセスは、経済学、マーケティング、心理学、公衆衛生などを含むがこれらに限定されない幅広い分野で採用されています。 研究者は通常、統計ツールを使用してデータを解釈し、調査や対照実験などの構造化された方法を使用して情報を収集します。 このセクションでは、記述的研究と実験的研究という XNUMX つの主要なタイプの定量的研究について説明することを目的としています。
| 記述的定量的研究 | 実験的定量的研究 | |
| DevOps Tools Engineer試験のObjective | 定量化可能なデータを通じて現象を説明する。 | 定量化可能なデータを通じて因果関係を証明する。 |
| 質問例 | 何人の女性が特定の大統領候補に投票しましたか? | 新しい指導方法を導入すると生徒のテストのスコアは向上しますか? |
| 最初のステップ | 仮説を立てるのではなく、体系的なデータ収集から始めます。 | 研究の方向性を設定する特定の予測ステートメント (仮説) から始まります。 |
| 仮説 | 通常、最初は仮説が立てられません。 | 明確に定義された仮説は、研究の結果について具体的な予測を行うために使用されます。 |
| Variables | 該当なし（該当なし） | 独立変数（指導方法）、従属変数（生徒のテスト得点） |
| 手順 | 該当なし（該当なし） | 独立変数を操作し、従属変数への影響を計算するための実験を設計および実行します。 |
| 注意 | データは有料であり、説明のためにまとめられています。 | 収集された数値データを分析して仮説を検証し、その妥当性を確認または反証します。 |
記述的研究と実験的研究は、定量的研究方法論の分野における基本原則として機能します。 それぞれに独自の強みと用途があります。 記述的調査では、特定の現象の貴重な画像が得られるため、初期調査や大規模調査に最適です。 一方、実験研究ではさらに深く掘り下げて、制御された環境における因果関係のダイナミクスを調査します。
この XNUMX つのどちらを選択するかは、単に状況を説明したい場合でも、特定の仮説をテストしたい場合でも、研究の目的に合わせて選択する必要があります。 これら XNUMX つの違いを理解することで、研究者はより効果的で有意義な研究を計画することができます。
定性的研究の方法論
質的研究は、書き言葉や話し言葉などの非数値データの収集と分析に焦点を当てます。 これは、人々の生きた経験を掘り下げるためによく使用され、社会人類学、社会学、心理学などの分野で一般的です。 主なデータ収集方法には、通常、インタビュー、参加者観察、テキスト分析が含まれます。 以下では、エスノグラフィー、ナラティブ リサーチ、ケーススタディという XNUMX つの主要なタイプの質的リサーチの概要を説明します。
| 民族誌 | ナラティブリサーチ | ケーススタディ | |
| DevOps Tools Engineer試験のObjective | 直接的な発言を通して文化と社会関係を学びます。 | 特定の個人の人生の物語を通して、その人の生きた経験を理解する。 | 特定の状況における特定の現象を調査する。 |
| 主要なデータソース | 徹底した観察による詳細なフィールドノート。 | 人物へのロングインタビュー。 | 声明やインタビューなど複数の方法。 |
| 代表的な研究者 | 民族学者 | 質的研究者はナラティブに焦点を当てました。 | 質的研究者は、独自のコンテキスト内の特定の現象に焦点を当てました。 |
| 例 | コミュニティにおける宗教の影響を研究しています。 | 自然災害の生存者のライフストーリーを記録します。 | 自然災害が小学校に与える影響を調査。 |
これらのタイプの質的研究にはそれぞれ、独自の目標、方法、および用途があります。 エスノグラフィーは文化的行動を探ることを目的とし、ナラティブリサーチは個人の経験を理解することを目的とし、ケーススタディは特定の環境における現象を理解することを目的としています。 これらの手法は、人間の行動や社会現象の複雑さを理解するために貴重な、文脈に応じた豊富な洞察を提供します。
混合法研究
混合法研究では、定性的手法と定量的手法を組み合わせて、研究課題のより包括的なビューを提供します。 たとえば、新しい公共交通システムが地域社会に与える影響を調査する研究では、研究者は多面的な戦略を採用できます。
- 定量的な方法。 調査を実施して、使用率、通勤時間、全体的なアクセシビリティなどの指標に関するデータを収集することができます。
- 定性的方法。 フォーカス グループ ディスカッションや XNUMX 対 XNUMX のインタビューをコミュニティ メンバーと実施して、新しいシステムに関するメンバーの満足度、懸念事項、または推奨事項を定性的に測定することができます。
この統合的なアプローチは、都市計画、公共政策、社会科学などの分野で特に人気があります。
研究方法を決定するとき、研究者は研究の主な目的を考慮する必要があります。
- 研究が統計分析のために数値データを収集しようとする場合、 定量的アプローチ が最も適切でしょう。
- 目標が主観的な経験、意見、または社会的背景を理解することである場合、 定性的アプローチ 抱きしめられるべきだ。
- 研究課題をより全体的に理解するには、 混合手法によるアプローチ 最も効果的かもしれません。
方法論を研究目的と調整することで、研究者はより的を絞った有意義なデータを収集できます。
研究方法の 9 つの要素
研究者が研究の目的に最も適した研究方法論を決定したら、次のステップはその個々の構成要素を明確にすることです。 これらのコンポーネントは、特定の方法論を選択した理由から考慮する必要がある倫理的要素に至るまで、すべてを網羅しており、単なる手続き上のチェックポイントではありません。 これらは、研究作業に完全かつ論理的な構造を提供するポストとして機能します。 各要素には独自の複雑さと考慮事項があり、完全で透明性があり、倫理的に健全な研究を提供するには、研究者がそれらに徹底的に対処することが重要です。
1. 方法論の選択の背後にある理由
研究方法論の最初の極めて重要な要素は、選択した方法の正当性です。 研究者は、選択したアプローチの背後にある理論的根拠を注意深く検討し、それが研究の目的と論理的に一致していることを確認する必要があります。
例えば、:
- 文献研究の研究方法を選択するとき、研究者はまず研究目標を明確にする必要があります。 彼らは、歴史小説がその時代の個人の実際の経験をどの程度正確に反映しているかを探ることに興味があるかもしれません。 この場合、本書で説明されている出来事を体験した個人に質的インタビューを実施することが、目的を達成する効果的な方法となる可能性があります。
- あるいは、出版当時のテキストに対する一般の認識を理解することが目的の場合、研究者は、その時代の新聞記事や現代の批評などのアーカイブ資料をレビューすることで貴重な洞察を得ることができます。
2. 研究環境の確保
研究方法論を設計する際のもう XNUMX つの重要な要素は、実際の研究活動が行われる場所を決定する研究環境を特定することです。 この設定は研究のロジスティクスに影響を与えるだけでなく、収集されるデータの品質と信頼性にも影響を与える可能性があります。
例：
- インタビューを使用する質的研究では、研究者はインタビューの場所だけでなく、タイミングも選択する必要があります。 選択肢はフォーマルなオフィスからより親密な家庭環境まで多岐にわたり、それぞれがデータ収集に独自の影響を与えます。 参加者の都合や快適さのレベルに応じて、タイミングが変更される場合もあります。 定性的インタビューには、次のような追加の考慮事項もあります。
- 音と気を散らすもの。 環境が静かで、面接官と面接を受ける人の両方にとって気を散らすものがないことを確認します。
- 録音機器。 インタビューの記録にどのような機器を使用するか、選択した設定でどのようにセットアップするかを事前に決定します。
- 定量的調査を実施する場合、どこからでもアクセスできるオンライン調査から、教室や企業環境などの特定の環境で実施される紙ベースの調査まで、さまざまな選択肢があります。 これらのオプションを比較検討する場合、考慮すべき重要な要素は次のとおりです。
- リーチと人口統計。 オンライン調査は対象範囲が広い可能性がありますが、特定の人口統計グループがインターネットにアクセスする可能性が低い場合は、バイアスが生じる可能性もあります。
- 応答率。 この設定は、実際にアンケートに回答する人の数に影響を与える可能性があります。 たとえば、対面でのアンケートの方が回答率が高くなる可能性があります。
研究環境を選択するときは、研究の主な目的を再検討することが不可欠です。 たとえば、研究者が歴史的出来事に関連した個人的な経験を深く掘り下げようとしている場合、顔の表情やボディランゲージなどの非言語シグナルを捉えることが重要になる可能性があります。 したがって、自宅など、参加者が快適に感じる環境でインタビューを実施すると、より豊かで微妙なデータが得られる可能性があります。
3. 参加者の選定基準
研究方法論を策定する際のもう XNUMX つの重要な要素は、研究参加者を特定して選択するプロセスです。 選択された参加者は、理想的には、研究の疑問に答えたり、研究の目的を達成したりする上で中心となる人口統計またはカテゴリーに該当する必要があります。
例：
- 定性的研究者がリモートワークのメンタルヘルスへの影響を調査している場合は、リモートワーク環境に移行した従業員を含めることが適切でしょう。 選考基準には、職種、年齢、性別、実務経験年数など、さまざまな要素が含まれます。
- 場合によっては、研究者が参加者を積極的に募集する必要がない場合もあります。 たとえば、研究に政治家の演説の分析が含まれる場合、データはすでに存在するため、参加者を募集する必要はありません。
特定の目的と研究デザインの性質に応じて、参加者を選択するためのさまざまな戦略が必要になる場合があります。
- 定量的研究。 数値データに焦点を当てた研究の場合、参加者の代表的かつ多様なサンプルを確保するために、ランダムサンプリング方法が適している場合があります。
- 特殊化された集団。 研究が PTSD (心的外傷後ストレス障害) を患う退役軍人のような特殊なグループを研究することを目的としている場合、参加者プールの固有の特性により、ランダムな選択は適切ではない可能性があります。
いずれの場合も、研究者は参加者がどのように選ばれたかを明確に述べ、この選択方法の正当性を示すことが重要です。
参加者を選択するためのこの細心の注意を払ったアプローチにより、研究の妥当性と信頼性が向上し、結果がより適用可能で信頼できるものになります。
4. 倫理的な承認と考慮事項
いかなる研究活動においても、倫理的考慮事項は決して後回しにすべきではありません。 研究の倫理的整合性を提供することは、被験者を保護するだけでなく、研究結果の信頼性と適用性を向上させます。 以下に、倫理的考慮事項の重要な領域をいくつか示します。
- 審査委員会の承認。 人間を対象とした研究の場合、多くの場合、審査委員会からの倫理的承認を得ることが必要です。
- データプライバシー。 倫理的配慮は、二次データ分析におけるデータプライバシーなどの状況にも適用されます。
- 利害の衝突。 潜在的な利益相反を認識することも倫理的責任です。
- 情報に基づいたサポート。 研究者は、参加者からインフォームドコンセントを得るプロセスを詳しく説明する必要があります。
- 倫理的懸念への対処。 倫理的リスクがどのように軽減されているかを概説することが重要であり、これには倫理的ジレンマのプロセスやプロトコルが含まれる可能性があります。
研究の完全性と信頼性を維持するには、研究プロセス全体を通じて倫理的考慮事項に細心の注意を払うことが重要です。
5. 研究の正確性と信頼性の確保
研究方法の正確性と信頼性を確保することは非常に重要です。 正確性とは、研究結果が実際の真実にどれだけ近いかを指しますが、信頼性は、信頼性、移転可能性、信頼性、確認可能性など、研究の品質のさまざまな側面を含むより広い用語です。
例：
- インタビューを含む質的研究では、次のことを尋ねる必要があります。インタビューの質問は、さまざまな参加者から一貫して同じ種類の情報をもたらし、信頼性を示していますか? これらの質問は、測定しようとしているものを測定するのに有効ですか? 定量的研究では、研究者は、自分の測定スケールや機器が以前に同様の研究状況で検証されているかどうかをよく問い合わせます。
研究者は、パイロット テスト、専門家によるレビュー、統計分析、その他の方法を通じて、研究の正確さと信頼性の両方をどのように確保する予定であるかを明確に説明する必要があります。
6. データ収集ツールの選択
研究方法を開発する際、研究者は必要なデータの種類について重要な決定を下す必要があり、それが一次情報源と二次情報源の選択に影響を与えます。
- 一次情報源。 これらは、研究上の疑問に直接取り組む場合に特に役立つ、独自の直接の情報源です。 例には、定量的研究における定性的インタビューやカスタマイズされた調査が含まれます。
- 二次情報源。 これらは、他人の研究や経験に基づいてデータを提供する二次情報源です。 学術論文や教科書など、より幅広いコンテキストを提供できます。
データ ソースの種類を選択したら、次のタスクは適切なデータ収集手段を選択することです。
- 定性的手段。 定性的研究では、インタビューなどの方法が選択される場合があります。 質問リストと面接スクリプトを含む「面接プロトコル」は、データ収集ツールとして機能します。
- 文学分析。 文学分析に焦点を当てた研究では、通常、研究をフラッシュするメインテキストまたは複数のテキストが主なデータソースとして機能します。 二次データには、テキストが書かれた頃に出版されたレビューや記事などの史料が含まれる場合があります。
データソースと収集手段を慎重に選択することは、堅牢な研究方法を準備する上で非常に重要です。 結果の有効性と信頼性を保証するために、選択は研究の疑問点と目的に密接に一致している必要があります。
7. データ分析方法
研究方法論のもう XNUMX つの重要な側面は、データ分析の方法です。 これは、収集されるデータの種類と研究者が設定した目的によって異なります。 定性的データを扱うか定量的データを扱うかにかかわらず、データを解釈するアプローチは明らかに異なります。
例：
- 定性的データ。 研究者は多くの場合、質的データをテーマ別に「コード化」し、情報内の主要な概念やパターンを特定しようとします。 これには、繰り返し現れるテーマや感情を発見するためにインタビューのトランスクリプトをコーディングすることが含まれる場合があります。
- 定量的データ。 対照的に、定量的データには通常、分析のための統計的手法が必要です。 研究者は、データの傾向や関係を説明するために、チャートやグラフなどの視覚補助を使用することがよくあります。
- 文学研究。 文学研究に焦点を当てる場合、データ分析には、問題のテキストについてコメントしている二次資料のテーマ調査と評価が含まれる場合があります。
データ分析へのアプローチの概要を説明した後、選択した方法が研究課題や目的とどのように一致し、結果の完全性と妥当性が保証されるかを強調してこのセクションを締めくくりたいと思うかもしれません。
8. 研究の限界を認識する
研究方法論のほぼ最終段階として、研究者は、研究に固有の制約と制限、およびそれに関連する倫理的考慮事項についてオープンに議論する必要があります。どのような研究努力も、主題のあらゆる側面に完全に対処することはできません。したがって、すべての研究には固有の制限があります。
- 経済的および時間的制約。 たとえば、予算の制限や時間の制限は、研究者が含めることができる参加者の数に影響を与える可能性があります。
- 調査の範囲。 制限は、対処できなかったトピックや質問など、研究の範囲にも影響を与える可能性があります。
- 倫理指針。 研究において従う倫理基準を明確に述べ、関連する倫理プロトコルが特定され、遵守されていることを保証することが重要です。
これらの制限と倫理的考慮事項を認識することは、明確で自覚的な研究方法論と論文を作成する上で非常に重要です。
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しっかりと構造化された研究方法論の重要性
研究方法論は、研究プロセスを構築し、その妥当性と有効性を確認する上で重要な役割を果たします。 この研究方法論はロードマップとして機能し、倫理的懸念、データ収集、分析など、研究プロセスのすべてのステップに明確な指示を提供します。 細心の注意を払って実行された研究方法論は、倫理的プロトコルを遵守するだけでなく、研究の信頼性と適用性を促進します。
研究方法論は、研究プロセスをガイドするという重要な機能に加えて、読者と将来の研究者にとって次の XNUMX つの目的を果たします。
- 関連性チェック。 要約に研究方法の簡単な説明を含めることは、他の研究者がその研究が自分の研究内容と一致しているかどうかをすぐに確認するのに役立ちます。
- 方法論的な透明性。 論文の専用セクションで調査方法の詳細な説明を提供することで、読者は使用された方法とテクニックを深く理解できます。
研究方法論を要約で紹介する場合、次の重要な側面をカバーすることが重要です。
- 研究の種類とその正当性
- 研究環境と参加者
- データ収集手順
- データ分析手法
- 研究の限界
この簡単な概要を要約で提供することで、将来の読者が研究のデザインをすぐに理解できるようになり、論文を読み続けるかどうかに影響を与えます。 続いて、より詳細な「調査方法」セクションが続き、方法論の各コンポーネントについてさらに詳しく説明します。
研究方法の例
研究方法論はあらゆる学術研究の根幹として機能し、疑問や問題を調査するための構造化されたアプローチを提供します。 定性的研究では、データ収集と分析が研究目的に確実に一致するようにするための方法論が特に重要です。 研究で研究方法論がどのように概説されるかをよりよく説明するために、Covid-19 パンデミック中のリモートワークがメンタルヘルスに与える影響の調査に焦点を当てた例を見てみましょう。
例：
まとめ
| 綿密に作成された研究方法論の役割は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。 ロードマップとして機能し、研究者と読者の両方に研究の設計、目的、妥当性についての信頼できるガイドを提供します。 このガイドでは、研究方法論の複雑な状況を説明し、方法論を研究の目標に合わせる方法についての重要な洞察を提供します。 そうすることで、研究の正当性と信頼性が保証されるだけでなく、将来の研究やより広範な学術コミュニティへの影響と適用可能性にも貢献します。 |
