適切な研究方法を選ぶには

適切な研究方法を選ぶには

研究は、学術論文、学位論文、各種報告書を書くための足掛かりになることが多いと思います。適切な研究方法を選べるかどうかで、執筆する論文の質が決まることもあるでしょう。そのため、研究の初期段階でこの選択を誤らないことが、きわめて重要です。この記事では、研究方法の種類と、適切な研究方法の選び方を詳しく説明します。


研究方法の違いを理解する


データ収集には、「量的(定量的)研究」と「質的(定性的)研究」という2つのアプローチがあります。それぞれについて、詳しく説明します。


量的研究


量的研究で得られたデータは、通常、数値やグラフなどの形で理論や仮定を立証するもので、トピックに関する事実情報として扱われます。量的研究では、以下のようなさまざまな方法で事実情報を集めます:
 

  • アンケート調査:多項選択式や評価形式の質問を用意し、対面または電話、もしくはオンラインで回答してもらう。報告書では、結果を述べる前に、調査を実施した日時と場所、回答者が回答に要した時間、回答率などの情報を示す。また、どのようなデータを集めたのかが読者に分かるように、付録としてすべての質問のリストを添付してもよい。
  • 実験:管理された環境下で実験を行い、その結果としてデータを得る。この種のデータは、因果関係を把握するために変数を制御・処理した状況で使われる。報告書では、実験をどのようにデザインしたか(例 被験者間か被験者内か)や、実験にどのようなツール・技術・手順を使用したかなど、あらゆる情報を示すことが望ましい。
  • 既存データ:既存の資料(先行論文や保存データなど)から集めたデータを分析する。報告書にデータをインプットした後、データの取得元、データの生成方法、データ範囲の選択基準などの情報を示す。
  • 観察:変数が制御できない、自然な状態にある人を観察する。
  • 内容分析:特定の単語や一連の文章の使用状況を体系的に記録して、コミュニケーションパターンを分析する。


量的研究では、以下の情報を含めることもできます:
 

  • データをどのように用意したか
  • データ分析に用いたソフトウェア(例 StataSPSS
  • 使用した統計手法(例 回帰分析)


量的研究の例
所属先の大学に通う300人の学生に、「教授の指導能力に対する満足度を、5段階で評価してください」という質問をする。

集まったデータを統計分析すれば、「教授に対する学生の評価は、平均4.4だった」といった結論が得られる。


質的研究


質的研究とは、インタビュー、フォーカスグループ、ケーススタディ、談話分析、文献レビューなどを通して、人々の思考・発想・経験などを知ろうとするものです。基本的には、人々の考えや経験を収集するための調査という形で行われます。

質的研究には以下のような方法があります:
 

  • インタビュー:回答者に、口頭で自由回答形式の質問をする。インタビューを、いつ、どこで、どのように行なったかを述べるとともに、次の情報も示す:
    • 回答者の集め方(または選び方)
    • 回答者の人数
    • インタビューの形式(構造化、半構造化、非構造化)
    • インタビューの所要時間
    • インタビューの記録方法(例 映像や音声で記録する、メモを取る)
    • 調査対象としたグループやコミュニティについて
    • 回答者へのアクセス方法
  • フォーカスグループ:所定のトピックについてグループディスカッションを行なってもらい、意見を集める。
  • ケーススタディ:ある事象、組織、人物、集団について、詳細な調査を行う。分析するケーススタディの素材(テキストや画像など)の選び方、分析した素材の種類、それらの収集・選択方法について説明する。
  • 文献レビュー:ほかの研究者による先行研究を調べる。
  • 質的研究では、画像、言語、観察に基づいて分析を行う(通常、テキスト分析を含む)。また、次のような方法を用いることもある:
    • 内容分析:文・単語・フレーズの意味を検討・分類する。
    • 主題分析:データを符号化して慎重に調査することにより、広範な主題と傾向を特定する。
    • 談話分析:社会的文脈に関わるコミュニケーションと目的を分析する。


質的研究の例

20人の学生に11でインタビューを行い、「履修課程の学習にどの程度満足しているか?」、「学習プログラムの良い面は?」、「学習プログラムを改善するにはどうすればいいと思うか?」といった質問をする。得られた回答に基づいて、文字起こしソフトですべてのインタビューを書き起こし、回答の共通点や傾向を見つける。


混合研究法

これは、徹底調査と数値測定を組み合わせたものです。

たとえば、学生が学習にどの程度満足しているかを調べるためのインタビューを実施したら、新しい知見が得られます。その知見を、より大規模な知見を検証するためのツールとして使うのです。

別のアプローチとして、最初に傾向・意見・信念を知るための調査を行なった後で、その傾向の背後にある理由を掘り下げるためのインタビューを行う方法もあります。


量的研究と質的研究の違い


量的研究と質的研究は、異なる方法でデータを集め、異なる種類のリサーチクエスチョンへの答えを導き出すものです。
 

量的研究

質的研究

理論や仮説の検証にフォーカスする

アイデアを検証することと、理論や仮説を立てることにフォーカスする

数学や統計による分析を行う

要約・分類・解釈による分析を行う

主に数値・グラフ・表で示す

主に言葉で示す

多くの回答者を要する

少数の回答者でよい

クローズドクエスチョン(多項選択式)

オープンクエスチョン(自由回答形式)

キーワード:試験、測定、客観性、再現性

キーワード:理解、文脈、複雑性、主観性

 


量的研究と質的研究の使い分け


量的データと質的データのどちらを使うかは、おおまかに以下のように判断しましょう:

  • 量的研究:対象(理論や仮説)の立証や検証をしたいときに適している。
  • 質的研究:対象(概念、思考、経験)を理解したいときに適している。


ほとんどの研究テーマは、量的研究、質的研究、あるいは混合研究法のいずれかを使用します。どれを選ぶかは、以下の要素に左右されます:
 

- 研究で帰納的アプローチを用いるのか、演繹的アプローチを用いるのか

- リサーチクエスチョン

- 実験的研究・相関研究・記述的研究のうち、どれを行うのか

- その他(予算、時間、データの利用可能性など)


量的データと質的データの分析


量的研究でデータを集めたら、統計分析を行なって、データの傾向や特徴を見きわめます。結果は、グラフや表で示すとよいでしょう。SPSSSAS、エクセルなどのアプリケーションを用いて、次のようなパラメータを算出することができます:
 

  • 平均値
  • 特定の回答がなされた回数
  • 2つ以上の変数の相関性
  • 結果の信頼性


質的データは、数字ではなく画像・テキスト・動画なので、量的データよりも分析が難しくなります。

以下は、質的データを分析するための一般的なアプローチです:
 

  • 質的内容分析:言葉やフレーズの位置、発生、意味を追跡する。
  • 主題分析:データを徹底的に分析して主題や傾向を特定する。
  • 談話分析:社会的文脈においてコミュニケーションがどのように成り立っているかを調べる。


まとめ


本来の目的は、単に研究方法を説明することではありません。重要なのは、「なぜ」「どのように」その方法を採用したのかを述べることと、研究が厳密に実施されたことを示すことです。量的または質的研究を選んだ理由と、選んだ研究法が目的の達成にどのように合致するのかについて、読者を納得させることが必要です。そして、選んだ研究手法は、リサーチクエスチョンや課題ステートメントに明確に答えられるものでなければなりません。選んだ手法が、セクション全体を通して、論文の主題に常に即していなければならないのです。


参考資料


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