定量調査

定量的研究は、データの収集と分析を定量化することに焦点を当てた研究戦略です。 [ 1 ]経験主義と実証主義の哲学によって形作られた理論の検証に重点を置いた演繹的アプローチから形成されます。[ 1 ]

自然科学、応用科学、形式科学、社会科学に関連するこの研究戦略は、観察可能な現象を客観的かつ経験的に調査し、関係性を検証・理解することを促進する。これは、様々な定量化手法と技術を用いて行われ、様々な学問分野における研究戦略としての幅広い活用を反映している。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

定量的研究の目的は、現象に関する数学的モデル、理論、仮説を開発し、活用することです。測定プロセスは、経験的観察と定量的関係の数学的表現 との間に根本的なつながりを提供するため、定量的研究の中心となります。

定量データとは、統計やパーセンテージなど、数値化されたデータを指します。[ 4 ]研究者は統計を用いてデータを分析し、得られた数値が偏りのない結果をもたらし、より大きな集団に一般化できることを期待します。一方、定性研究は、特定の経験を深く探究し、テキスト、物語、または視覚的なデータを通して、特定の参加者に特有のテーマを展開することで、その意味を記述し、探求することを意図しています。[ 5 ]

定量的研究は、心理学、経済学、人口統計学、社会学、マーケティング、地域保健、健康と人間開発、ジェンダー研究、政治学の分野で広く用いられています。また、人類学や歴史学でも、それほど頻繁ではありませんが用いられています。物理学などの数理科学の研究も、定義上は「定量的」ですが、この用語の用法は文脈によって異なります。社会科学においては、この用語は、質的研究の方法とは対照的に、哲学的実証主義と統計学の歴史に由来する経験的手法に関連しています。

質的研究は、研究対象となった特定の事例に関する情報のみを抽出し、より一般的な結論は仮説に過ぎません。定量的手法は、こうした仮説のどれが正しいかを検証するために用いられます。1935年から2005年の間にアメリカの主要2つの社会学雑誌に掲載された1274件の論文を包括的に分析した結果、これらの論文の約3分の2が定量的手法を用いていたことがわかりました。[ 6 ]

概要

定量的研究は一般的に「科学的方法」の考え方と密接に関連しており、これには以下が含まれます

定量的研究は、しばしば質的研究と対比される。質的研究は、現象や実体の種類の分類を含め、関係性の根底にある意味やパターンを発見することに重点を置き、数学的モデルを用いない方法で行うとされている。[ 7 ]定量的心理学へのアプローチは、エルンスト・ハインリヒ・ウェーバーの研究を基にしたグスタフ・フェヒナーの心理物理学の研究において、物理科学における定量的アプローチを初めてモデル化した。科学的調査において定性的側面と定量的側面は一般的に区別されているが、両者は密接に関連していると主張する者もいる。例えば、クーンは科学史の分析に基づき、「物理科学における実りある定量化には、大量の定性的研究が通常必要条件であった」と結論付けている。[ 8 ]質的研究は、現象の一般的な感覚を獲得し、さらなる定量的研究を用いて検証可能な理論を形成するためにしばしば用いられる。たとえば、社会科学では、意図性（研究対象者のスピーチの反応から）や意味（なぜこの人物/グループは何かを言ったのか、それは彼らにとって何を意味したのか）などをより深く理解するために、定性的研究手法がよく使用されます（Kieron Yeoman）。

人々が初めて事象や物体を数え始めた頃から、世界に関する定量的な調査は存在していましたが、現代の定量的プロセスの概念は、オーギュスト・コントの実証主義的枠組みに根ざしています。[ 9 ]実証主義は、観察を通して科学的手法を用いることで、現象が何、どこで、なぜ、どのように、いつ発生したかを説明・予測する仮説を経験的に検証することを重視しました。コントのような実証主義の学者たちは、人間の行動に対する従来の精神的な説明ではなく、科学的手法のみが進歩できると信じていました。

定量的手法は、データ浸透法[ 10 ]によって促進される5つの分析角度の不可欠な要素であり、定性的な方法、文献のレビュー（学術的なものを含む）、専門家へのインタビュー、コンピューターシミュレーションも含まれ、データ三角測量の拡張を形成します。

定量的手法には限界があります。これらの研究は、参加者の回答の根拠を示すことができず、過小評価されている集団には到達していないことが多く、データ収集のために長期間にわたる場合もあります。[ 11 ]

統計の利用

統計学は、物理科学以外では定量的研究で最も広く使用されている数学の一分野であり、統計力学などの物理科学にも応用されています。統計的手法は、経済学、社会科学、生物学などの分野で広く使用されています。統計的手法を使用する定量的研究は、仮説または理論に基づくデータの収集から始まります。通常、大量のデータサンプルが収集されますが、分析を行う前に検証、妥当性確認、記録が必要になります。この目的では、 SPSSやRなどのソフトウェアパッケージが通常使用されます。因果関係は、実験結果に関係する他の変数を制御しながら、関心のある現象に影響を及ぼすと考えられる要因を操作することで調査されます。たとえば、健康の分野では、研究者は運動などの他の主要な変数を制御しながら、食事摂取量と体重減少などの測定可能な生理学的効果との関係を測定し、調査する場合があります。定量的に基づく世論調査はメディアで広く使用されており、ある立場を支持する回答者の割合などの統計がよく報告されています。世論調査では、回答者は一連の構造化された質問に回答し、その回答を集計します。気候科学の分野では、研究者は気温や大気中の二酸化炭素濃度などの統計を集計・比較します。

経験的な関係や関連性も、何らかの形の一般線型モデル、非線型モデル、または因子分析を使用して研究されることが多々あります。 量的研究における基本原則は、相関は因果関係を意味しないということですが、クライブ・グレンジャーなど一部の人は、一連の相関はある程度の因果関係を意味する可能性があると示唆しています。 この原則は、ある程度の共分散が見られる変数間には、常に偽の関係が存在する可能性があるという事実から生じます。 統計的手法を使用して、連続変数とカテゴリ変数の任意の組み合わせ間の関連性を調べることができます。因果関係を研究するためのその他のデータ分析アプローチは、研究対象の結果変数に必須の条件を概説する必要条件分析(NCA) で実行できます。

測定

定量的研究における測定の役割に関する見解は、いくぶんか分かれている。測定は、因果関係や関連性を調査するために観察結果を数値的に表現する手段に過ぎないとしばしば考えられている。しかしながら、定量的研究においては測定がより重要な役割を果たすことが多いと主張されてきた。[ 12 ]例えば、クーンは、定量的研究では示される結果が奇妙なものになる可能性があると主張した。これは、定量的データの結果に基づく理論を受け入れることが自然現象であることが判明する可能性があるためである。彼は、以下に示すように、データを取得する過程でそのような異常性が見られる場合、興味深いと主張した。

測定が理論から逸脱すると、単なる数値しか得られず、その中立性ゆえに、改善策の示唆源として特に役に立たない。しかし、数値は、いかなる定性的な手法も及ばない権威と巧妙さをもって理論からの逸脱を示し、その逸脱はしばしば研究を始めるのに十分な根拠となる（Kuhn, 1961, p. 180）。

古典物理学において、測定の基盤となる理論と定義は、一般的に決定論的な性質を持っています。対照的に、ラッシュモデルや項目反応理論モデルとして知られる確率論的な測定モデルは、社会科学において一般的に用いられています。心理測定学は、社会的・心理的な属性や現象を測定するための理論と手法を扱う研究分野です。この分野は、社会科学における多くの定量的研究の中心となっています。

定量的研究では、直接測定できない他の量の代わりとして、代理指標が使用される場合があります。例えば、年輪幅は、生育期の温暖さや降雨量といった周囲の環境条件の信頼できる代理指標と考えられています。科学者は過去の気温を直接測定することはできませんが、年輪幅やその他の気候代理指標は、西暦1000年まで遡る北半球の平均気温の半定量的な記録を提供するために使用されてきました。このように使用される場合、代理記録（例えば年輪幅）は、元の記録の変動の一部のみを再構築します。代理指標は、短期的変動と長期的変動の両方が明らかになるかどうかを含め、どの程度の変動が捉えられているかを判断するために（例えば、機器記録の期間中に）較正される場合があります。年輪幅の場合、異なる場所の異なる種は、例えば降雨量や気温に対して多かれ少なかれ敏感である可能性があります。気温記録を再構築する際には、目的の変数とよく相関する代理指標を選択するのにかなりのスキルが必要です。[ 13 ]

定性的な方法との関係

ほとんどの物理学および生物学においては、定量的手法と定性的手法のどちらを用いるかは議論の余地がなく、それぞれ適切な場合に用いられる。社会科学、特に社会学、社会人類学、心理学においては、どちらの手法を用いるかが論争やイデオロギーの論点となることがあり、各学問分野内の特定の学派が一方の手法を支持し、もう一方の手法を軽蔑することもある。しかしながら、社会科学の歴史を通じて大多数の傾向は、両方の手法を組み合わせた折衷的なアプローチを用いることである。定性的手法は、定量的手法によって導き出された結論の意味を理解するために用いられる場合がある。定量的手法を用いることで、定性的アイデアを正確かつ検証可能な形で表現することが可能になる。定量的データ収集と定性的データ収集のこのような組み合わせは、しばしば混合研究法と呼ばれる。[ 14 ]

例

  • 地球の大気を構成するすべての元素の割合に関する研究
  • 平均的な患者は、特定の医師が選択されるまで、その医師の待合室で 2 時間待たなければならないという調査結果。
  • グループXには1日2錠のアスピリンが、グループYには1日2錠のプラセボが投与される実験において、参加者はランダムにいずれかのグループに割り当てられます。錠剤の2錠、要素の割合、待機時間といった数値的要因によって、状況と結果が定量化されます。
  • 経済学では、定量的研究は企業やその組織構造の多様性に寄与する要因、企業と労働市場、資本市場、製品市場との関係を分析するために用いられます。[ 15 ]

参照

参考文献

定量研究に関する図書館資料
  1. ^ a bブライマン、アラン (2012).社会調査方法（第4版）. オックスフォード: オックスフォード大学出版局. ISBN 978-0-19-958805-3 OCLC  751832004
  2. ^バビー、アール・R. (2010).社会調査の実践（第12版）. カリフォルニア州ベルモント：ワズワース・センゲージ. ISBN 978-0-495-59841-1 OCLC  317075477
  3. ^ Muijs, Daniel (2010年12月29日). SPSSを用いた教育における定量的研究の実践（第2版）. ロサンゼルス. ISBN 978-1-84920-323-4 OCLC  656776067{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所の発行元が見つかりません (リンク)
  4. ^ a bリサ・M. ギブン著 (2008). 『SAGE質的研究方法百科事典』 ロサンゼルス: SAGE Publications . ISBN 978-1-4129-4163-1。
  5. ^コリン、グレスネ（2011年）『質的研究者になるための入門：第4版』ボストン：ピアソン出版。ISBN 978-0137047970 OCLC  464594493
  6. ^ハンター、ローラ、リーヒー、エリン (2008). 「社会学における共同研究：傾向と寄与要因」アメリカ社会学者39 ( 4): 290–306 . doi : 10.1007/s12108-008-9042-1
  7. ^マサチューセッツ工科大学、MIT OpenCourseWare。11.201 Gateway to the Profession of Planning、2010年秋。p.4。
  8. ^クーン、トーマス・S. (1961). 「現代物理科学における測定の機能」. Isis . 52 (2): 161–193 (162). doi : 10.1086/349468 . JSTOR 228678 . 
  9. ^ Kasim, R.; Alexander, K.; Hudson, J. (2010).住宅市場再生プロセスにおけるコミュニティベースのアクションスキル要件を特定するための研究戦略の選択（修士課程）. サルフォード大学建築人間環境研究所（英国）. 2017年6月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年10月3日閲覧。
  10. ^メスリー、オリヴィエ (2015).『心理学研究におけるモデル構築』米国：シュプリンガー・サイコロジー社、126ページ。ISBN 978-3-319-15752-8
  11. ^メリッサ・J・ゴーツェン (2017). 「定量的研究とデータ入門」 .図書館技術レポート. 53 (4): 12–18 . ISSN 0024-2586 
  12. ^ Moballeghi, M. & Moghaddam, GG (2008). 「科学雑誌の利用度をどう測定するか？研究方法論に関する覚書」 . Scientometrics . 76 (1): 125– 133. doi : 10.1007/s11192-007-1901-y .
  13. ^ Briffa, Keith R.; Osborn, Timothy J.; Schweingruber, Fritz H.; Harris, Ian C.; Jones, Philip D.; Shiyatov, Stepan G.; Vaganov, Eugene A. (2001). 「北部樹木年輪密度ネットワークにおける低周波気温変動」(PDF) . Journal of Geophysical Research . 106 (D3): 2929– 2941. Bibcode : 2001JGR...106.2929B . doi : 10.1029/2000JD900617 .
  14. ^ Diriwächter, R. & Valsiner, J. (2006年1月)質的研究法の歴史的・認識論的文脈. FQS. 第7巻第1号, 第8条
  15. ^ Moschandreas, Maria (2000). Business Economics , 2nd Edition, Thompson Learning, 説明と章のプレビューリンク.
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