ケーススタディとは、現実世界の文脈における特定のケース（複数可）を詳細かつ徹底的に調査することです。[1] [2]たとえば、医療におけるケーススタディは個々の患者や病気に焦点を当てることがあります。ビジネスにおけるケーススタディは特定の企業の戦略やより広範な市場を対象とする場合があります。同様に、政治におけるケーススタディは、特定の政治キャンペーンの活動のような一定期間にわたる狭い範囲の出来事から、世界大戦のような大規模な事業、またはより多くの場合は複数の利害関係者に影響を与える現実世界の問題の 政策分析まで多岐にわたります。

一般的に、ケーススタディは、ほぼあらゆる個人、グループ、組織、出来事、信念体系、または行動に焦点を当てることができます。ケーススタディは必ずしも1つの観察（N =1）である必要はなく、複数の観察（複数の期間にわたる1人または複数の個人または団体、すべて同じケーススタディ内）を含む場合があります。[3] [4] [5] [6]多数のケースを含む研究プロジェクトは、しばしばクロスケース研究と呼ばれますが、単一のケースに関する研究は、インケース研究と呼ばれます。[5] [7]

ケーススタディ研究は社会科学と自然科学の両方で広く実践されてきた。[8] [9] : 5–6  [10] [11]

意味

ケーススタディには複数の定義があり、観察数（Nが小さい）、方法（定性的）、研究の厚み（現象とその文脈の包括的な調査）、そして研究における自然主義（「現実の文脈」が調査されている）が重視される場合があります。[12]ケーススタディは必ずしも1つの観察（N=1）を含む必要はなく、単一のケース内または多数のケースにまたがる多くの観察を含むことができるという点で、学者の間では一般的な合意があります。 [3] [4] [5] [6]例えば、フランス革命のケーススタディは、少なくとも2つの観察、すなわち革命前と革命後のフランスを観察することになります。[13]ジョン・ガーリングは、N=1の研究デザインは実際には非常にまれであり、「神話」に等しいと書いています。[13]

クロスケース研究という用語は複数のケースの研究によく使用され、一方、ケース内研究は単一のケースの研究によく使用されます。[5] [7]

ジョン・ガーリングは、ケーススタディのアプローチを「単一の単位または少数の単位（ケース）を集中的に研究し、より大規模な類似の単位群（ケースの集団）を理解すること」と定義しています。[14]ガーリングによれば、ケーススタディはイディオグラフィックな分析スタイルに適しており、定量的な研究はノモセティックな分析スタイルに適しています。 [15]彼はさらに、「定性的な研究の特徴は、比較不可能な観察、つまり因果関係や記述的な問いの異なる側面に関する観察を用いることである」と付け加え、定量的な観察は比較可能であると述べています。[15]

ジョン・ガーリングによれば、ケーススタディを他のあらゆる研究方法と区別する重要な特徴は、「単一の事例から得られた証拠に依拠しつつ、同時により広範な事例の特徴を明らかにしようとする試み」である。[13]学者たちは、ある現象の「クラス」を明らかにするためにケーススタディを用いる。

研究デザイン

他の社会科学の研究方法と同様に、ケーススタディ研究において単一の研究デザインが支配的となることはありません。ケーススタディでは、少なくとも4種類のデザインが用いられます。第一に、「理論を前提としない」タイプのケーススタディデザインがあり、これはキャスリーン・M・アイゼンハートの方法論的研究と密接に関連しています。[16] [17]第二に、ロバート・K・インのガイドラインと豊富な事例に基づき、単一ケーススタディと複数ケーススタディの区別を強調するタイプの研究デザインがあります。[16] [9]第三に、ロバート・E・ステークの研究に代表される「現実の社会的構築」を扱うデザインがあります。[16] [18]最後に、ケーススタディのデザイン根拠は「異常」を特定することにあるかもしれません。このデザインの代表的な研究者はマイケル・ブラウォイです。[16 ] [19]これら4つのデザインはそれぞれ異なる応用につながる可能性があり、それぞれの独自の存在論的および認識論的仮定を理解することが重要になります。ただし、デザインには方法論的に大きな違いがある場合もありますが、デザインは互いに明示的に認められた組み合わせで使用することもできます。

ケーススタディは、単一の事例や現象について限定的な説明を提供することを目的とする場合もありますが、より広範な集団の特徴についての理論的な洞察を高めることを目的とする場合が多いです。[20]

ケースの選択と構造

事例研究における事例選択は、一般的に、代表的なサンプルであり、理論的関心の次元において多様性を持つ事例を見つけることを意図しています。[20]平均的または典型的な事例といった、単に代表的な事例を用いるだけでは、必ずしも十分な情報が得られません。歴史や因果関係の筋道を明らかにするには、興味深く、異例で、あるいは特に示唆に富む状況を提示する対象を選択する方が有益です。代表性に基づく事例選択では、こうした洞察が得られることは稀です。

大規模N研究においては、ランダムな事例選択は有効な事例選択戦略であるが、小規模N研究では深刻なバイアスを生み出すリスクがあるという点で、学者の間ではコンセンサスが得られている。[21] [22] [20] [23]事例のランダム選択は、代表性のない事例や情報価値のない事例を生み出す可能性がある。[23]一般的に、情報利得の高い事例を選択すべきである。[24] [20] [25]例えば、外れ値事例（極端な、逸脱した、または非典型的な事例）は、代表性を持つ可能性のある事例よりも多くの情報を明らかにする可能性がある。[25] [26] [27]事例は、事例そのものやその周囲の状況自体の関心の高さから選択される場合もある。あるいは、研究者の深い地域的知識に基づいて選択される場合もある。研究者がこのような地域的知識を持っている場合、リチャード・フェノの言葉を借りれば「徹底的に調べる」（soak and poke） [28]ことができ、状況や設定に関する豊富な知識に基づいて、論理的な説明を提供することができる。

事例の選択や研究の主題・目的の決定に加え、事例研究の目的、アプローチ、プロセスについても決定する必要がある。ゲイリー・トーマスは、事例研究の類型論を提唱している。まず目的（評価的か探索的か）を特定し、次にアプローチ（理論検証的か理論構築的か、あるいは例示的か）を明確化し、最後にプロセスを決定する。主要な選択肢として、研究を単一か複数か、さらに研究を回顧的かスナップショットか通時的か、入れ子構造か並列か逐次的かといった選択肢も挙げられる。[29]

2015年の論文で、ジョン・ガーリングとジェイソン・シーライトは7つのケース選択戦略を挙げている。[20]

  1. 典型的事例とは、安定した事例間関係を示す事例です。これらの事例は、より大きな事例集団を代表するものであり、研究の目的は、他の事例と比較するのではなく、事例内部を考察することです。
  2. 多様な事例とは、関連するX変数とY変数にばらつきがある事例です。関連する変数のばらつきの範囲により、これらの事例は事例全体の母集団を代表するものとなります。
  3. 極端なケースとは、他のケースと比較して、X 変数または Y 変数の値が極端なケースです。
  4. 逸脱事例とは、既存の理論や常識に反する事例です。XやYの値が極端な値を示す（極端な事例のように）だけでなく、因果関係に関する既存の知識にも反します。
  5. 影響力のある事例とは、モデルや理論の中心となる事例です (たとえば、ファシズムや極右の理論におけるナチスドイツ)。
  6. 最も類似したケースとは、研究者が関心を持つ変数を除いて、すべての独立変数が類似しているケースです。
  7. 最も異なるケースとは、研究者が関心を持つ変数を除いて、すべての独立変数が異なるケースです。

理論的発見のために、ジェイソン・シーライトは、X変数に極端な値を持つ逸脱事例や極端な事例を使用することを推奨している。[25]

アーレント・レイプハルトとハリー・エックスタインは、研究目的に応じて5種類のケーススタディ研究デザインを特定し、アレクサンダー・ジョージとアンドリュー・ベネットは6番目のカテゴリーを追加しました: [30]

  1. 非理論的（または構成的イディオグラフィック）ケーススタディは、ケースを非常によく説明することを目的としていますが、理論に貢献するものではありません。
  2. 解釈的（または規律ある構成的）ケーススタディは、確立された理論を使用して特定のケースを説明することを目的としています。
  3. 仮説生成型（またはヒューリスティック型）ケーススタディは、新しい変数、仮説、因果メカニズム、因果経路を帰納的に特定することを目的としています。
  4. 理論テストのケーススタディは、既存の理論の妥当性と範囲条件を評価することを目的としています。
  5. 妥当性調査は、新しい仮説や理論の妥当性を評価することを目的としています。
  6. タイプまたはサブタイプのビルディングブロック研究は、ケース全体に共通するパターンを特定することを目的としています。

アーロン・ラポートは、「最も可能性が低い」ケース選択戦略と「最も可能性が高い」ケース選択戦略を、「相殺条件」ケース選択戦略へと再定式化した。相殺条件ケース選択戦略は3つの要素から構成される。[31]

  1. 選択されたケースは、テストされる主要な理論と競合する代替仮説の両方の範囲条件に該当します。
  2. テスト対象の理論については、アナリストは明確に述べられた期待される結果を導き出す必要があります。
  3. テストの難易度を判断するには、アナリストは選択したケースにおける相殺条件の強さを特定する必要があります。

事例選択に関して、ゲイリー・キング、ロバート・ケオヘイン、シドニー・ヴァーバは「従属変数に基づく選択」に警鐘を鳴らしている。彼らは例えば、研究者は戦争が実際に起こった事例だけを見ても、戦争勃発に関する有効な因果推論を導き出すことはできない（研究者は戦争が起こらなかった事例も調べるべきだ）と主張している。[22]しかし、質的調査法の研究者たちはこの主張に異議を唱えている。彼らは、研究目的によっては従属変数を選択することが有用であると主張している。[24] [32] [33]バーバラ・ゲデスも従属変数の選択に関する懸念を共有している（彼女は理論検証には使用できないと主張している）が、従属変数に基づく選択は理論構築と理論修正に有用であると主張している。[34]

キング、ケオヘイン、そしてヴァーバは、説明変数の選択に方法論的な問題はないと主張している。彼らは多重共線性（互いに完全に相関する2つ以上の説明変数を選択すること）については警告している。 [22]

用途

ケーススタディは、一般的に仮説を立て理論を生み出すための効果的な方法だと考えられてきた。[21] [22] [24] [35] [15]ケーススタディは、外れ値や例外的なケースを理解するのに役立つ。[36]理論を生み出したケーススタディの典型的な例としては、ダーウィンの進化論（ガラパゴス諸島への旅行から導き出されたもの）やダグラス・ノースの経済発展理論（イギリスなどの初期の発展途上国のケーススタディから導き出されたもの）などがある。[35]

ケーススタディは、理論構築の重要な側面である概念を定式化するのに有用である。 [37]質的研究で使用される概念は、量的研究で使用される概念よりも概念妥当性が高い傾向がある（概念のストレッチング、つまり異なるケースの意図しない比較のため）。[24]ケーススタディは記述の豊かさを追加し、[38] [33]量的研究よりも高い内部妥当性を持つことができる。[39]ケーススタディは、個々のケースの結果を説明するのに適しており、これは量的手法ではあまりできないことである。[32]ケーススタディは、経験的規則性を説明する議論の妥当性を評価するのに役立つと特徴付けられている。[40]ケーススタディは、ケース間の文脈を強調することにより、スコープ条件を特定し、概念と理論がケース間でどの程度適用されるかを評価するのに役立つ可能性がある。[41]

きめ細かな知識と記述を通して、事例研究は因果メカニズムを完全に特定することができますが、これは大規模N研究ではより困難となる可能性があります。[42] [ 38] [43] [21] [44] [36]「因果メカニズム」の特定に関して、一部の学者は「弱い連鎖」と「強い連鎖」を区別しています。強い連鎖は因果連鎖の要素を積極的に結び付けて結果を生み出しますが、弱い連鎖は単なる介在変数です。[45]

既存の理論的予想に反する事例のケーススタディは、事例が理論的予測に反する理由を明らかにし、理論のスコープ条件を特定することによって知識に貢献する可能性がある。[21]ケーススタディは、等終性、複雑な相互作用効果、およびパス依存性がある可能性のある因果関係の複雑さの状況で有用である。[24] [46]また、合理主義の研究における戦略的相互作用の実証的検証には、定量的方法よりもケーススタディの方が適している可能性がある。[47]ケーススタディは、必要条件と不十分条件、および必要条件と十分条件の複雑な組み合わせを特定することができる。[24] [32] [48]彼らは、ケーススタディは理論のスコープ条件、つまり変数が結果をもたらすのに十分であるか必要であるかを特定するのにも有用であると主張している。[24] [32]

治療がランダムであるかどうかを判断するには、質的研究が必要となる場合があります。結果として、優れた定量的観察研究には、しばしば質的要素が含まれます。[15]

制限事項

ゲイリー・キング、ロバート・キーハン、シドニー・ヴァーバが1994年に執筆した影響力のある著書『社会探究のデザイン』（KKVとも呼ばれる）は、主に回帰分析の教訓を質的研究に適用し、因果推論の同じロジックが両方のタイプの研究で使用できると主張している。 [22] [49] [37]著者らは、観察数を増やすことを推奨している（バーバラ・ゲデスも『パラダイムと砂の城』で同じ推奨をしている）。 [34]観察数が少ないと、複数の因果効果を推定することが難しくなるだけでなく、測定誤差が生じるリスクや、単一事例の事象がランダム誤差や観察不可能な要因によって引き起こされたリスクも高まるためである。 [22] KKVは、プロセストレーシングと質的研究は「強力な因果推論を導き出せない」としている。なぜなら、質的研究者は、多くの介在変数のうちどれが独立変数と従属変数を真に結び付けているかを判断するのに苦労するからである。根本的な問題は、質的研究では独立変数の効果を適切に推定するのに十分な数の観察が不足していることである。彼らは、観察数は様々な方法で増やすことができるが、同時に別の問題、すなわち変数の数が増え、自由度が低下するという問題も引き起こすと述べている。 [37]クリストファー・H・エイチェンとダンカン・スナイダルも同様に、事例研究は理論構築と理論検証には役に立たないと主張している。 [50]

KKVが指摘する「自由度」の問題は、広く欠陥があるとみなされている。定量的研究者は変数を集約することで変数の数を減らし、自由度を高めようとするのに対し、定性的研究者は意図的に変数に多様な属性と複雑さを持たせようとする。[51] [24]例えば、ジェームズ・マホニーは、「ベイズ的追跡過程の性質は、定性的研究が小規模N問題と特定の標準的な因果関係特定問題を抱えていると見なすのが不適切である理由を説明している」と述べている。[52]ベイズ確率を用いることで、少量のデータから強力な因果関係推論を行うことができる可能性がある。[53] [54]

KKVはまた、質的研究における帰納的推論を問題視し、データ収集中またはデータ収集後に仮説を修正すべきではないと主張している。なぜなら、帰納的推論は収集されたデータに適合させるためのアドホックな理論的調整を可能にするからである。[55]しかし、研究者たちはこの主張に反論し、帰納的推論は（定性的研究と定量的研究の両方において）正当な実践であると指摘している。[56]

事例研究の限界としてよく挙げられるのは、一般化が難しいということである。[22]事例数が少ないため、選択された事例がより大きな集団を代表しているかどうかを確実に判断することが難しい場合がある。[39]

小規模N研究では無作為抽出に依存すべきではないため、研究者は適切な事例を選ぶ際に選択バイアスを避けるよう注意する必要がある。[21]質的研究に対する一般的な批判は、事例が研究者の先入観に合致するという理由で選ばれ、結果として偏った研究につながるというものである。[21]アレクサンダー・ジョージとアンドリュー・ベネットもまた、事例研究における共通の問題は、同じデータに対する矛盾する解釈を調整することであると指摘している。[24]事例研究のもう一つの限界は、因果効果の大きさを推定することが難しい場合があることである。[57]

教育事例研究

教師は、教室で「教育用」ケーススタディの形で用いられるケーススタディを作成することができる（ケースメソッドおよびケースブックメソッドも参照）。例えば、1870年には早くもハーバード大学ロースクールにおいて、クリストファー・ラングデルは、従来の講義とノートを用いた契約法の教授法を脱却し、裁判所で争われた判例を授業の議論の基盤として用い始めた。[58] 1920年までに、この方法は米国のロースクールで用いられる主流の教育手法となった。[59]

工学部の学生がケーススタディコンテストに参加します。

法律分野以外では、教育ケーススタディはビジネス教育から科学教育に至るまで、様々な分野や職種で普及しています。ハーバード・ビジネス・スクールは、教育ケーススタディの最も著名な開発者および利用者の一つです。[60] [61]教師は特定の学習目標を念頭に置いてケーススタディを作成します。財務諸表、タイムライン、略歴、インタビューのビデオ録画などのマルチメディア資料などの関連資料が、ケーススタディに付随することがよくあります。同様に、教育ケーススタディは科学教育においてもますます人気が高まっており、様々な生物科学や物理科学をカバーしています。国立科学教育ケーススタディセンターは、大学や中等学校の授業で利用できる教育ケーススタディをますます増やしています。[62] [63]

参照

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さらに読む

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  • トーマス、ゲイリー（2011）『ケーススタディの実施方法：学生と研究者のためのガイド』SAGE出版。
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