질적 연구 과정이란 무엇인가?
타당성 과 신뢰성에 대한 개념은 질적 인 연구 분야에 상대적으로 외국 적입니다. 개념은 잘 맞지 않습니다. 질적 인 연구원은 신뢰성과 타당성에 초점을 맞추는 대신 데이터의 신뢰성을 대체 합니다 . 신뢰성은 다음과 같은 구성 요소로 구성됩니다 : (a) 신뢰성; (b) 양도 가능성; (기음); 믿을 수 있음; 및 (d) 확인 가능성.
신뢰성과 신뢰도
신뢰성 은 다음과 같은 속성을 통해 데이터의 신뢰성에 대한 믿음에 기여합니다 : (a) 장기간의 참여. (b) 지속적인 관찰 ; (c) 삼각 측량; (d) 참고 적정성 ; (e) 피어 브리핑; (f) 회원 수표.
삼각 측량 및 구성원 점검 은 신뢰성 을 다루기 위해 주로 사용되는 방법입니다.
삼각 측량은 다른 연구 참여자의 동일한 연구 질문을하고 다른 출처의 데이터를 수집하고 이러한 연구 질문에 다른 방법으로 대답함으로써 이루어집니다. 회원 수표는 연구원이 참가자들에게 면접 원이 수집 한 데이터 와 면담 데이터에 대한 연구원의 해석을 검토하도록 요청할 때 발생합니다. 참가자들은 일반적으로 회원 수표 과정에 대해 감사하고 그들의 진술을 검증 할 기회가 있음을 알고 연구 참여자가 이전 인터뷰에서 어떤 격차라도 기꺼이 채울 수있게하는 경향이 있습니다. 신뢰는 회원 수표 과정에서 중요한 부분입니다.
일반화 및 신뢰성
양도 성은 연구 결과를 다른 상황과 맥락으로 일반화 한 것이다. 양도 가능성은 자연적으로 실행 가능한 연구 목표로 간주되지 않습니다.
질적 데이터 수집이 발생하는 맥락은 데이터를 정의하고 데이터의 해석에 기여한다. 이러한 이유로 질적 연구에서의 일반화는 제한적이다.
데이터 수집이 발생하는 상황과 관련하여 특정 정보가 최대화되기 때문에 목적을 추출 하는 방법을 사용하여 이전 가능성 문제를 해결할 수 있습니다.
즉, 구체적이고 다양한 정보는 일반적으로 양적 연구의 경우와 같이 일반화되고 종합 된 정보가 아니라 의도적 샘플링 에서 강조된다. Purposeive 표본 추출은 표본 의 개별 구성원 의 특성을 연구 질문과 직접적으로 관련이있는만큼 고려해야한다.
신뢰성 및 신뢰성
신뢰성 은 타당도에 달려 있습니다. 따라서 많은 질적 연구자들은 신뢰성이 입증 되었다면 의존성을 증명할 필요가 없다고 믿는다. 그러나 연구원이 용어 구문 분석을 허용하면 신뢰도는 타당성과 관련이 있으며 의존성은 신뢰성과 관련이있는 것처럼 보입니다.
때때로 데이터 유효성은 데이터 감사를 통해 평가됩니다. 데이터 세트가 두 가지 모두 부자 인 경우 감사를 실시하여 연구 상황이 해당 상황에 적용되는지 여부를 결정할 수 있습니다. 충분한 세부 사항이나 맥락 정보가 없다면 이것은 불가능합니다. 그럼에도 불구하고 그 목표가 표본을 넘어서 일반화하는 것이 아니라는 것을 기억하는 것이 중요합니다.
질적 인 연구자는 범주 결정이 취해질 기준을 거짓으로 기록 해야한다 (Dey, 1993, p.
100). 질적 연구자 가 데이터 분석 프레임 워크를 유연하게 사용하고, 변경을 허용하고, 중복을 피하고, 이전에 사용할 수 없거나 관측 할 수없는 범주를 고려할 수있는 능력은 연구자가 데이터를 잘 알고 이해했는지에 달려 있습니다. 이 수준의 데이터 분석 은 데이터 를 샅샅이 뒤지게하여 달성됩니다 (Glasser & Strauss, 1967).
질적 인 연구가 이전 연구를 복제하기 위해 수행 될 수 있으며, 그것이 목표 일 때 데이터 카테고리가 내부적으로 일관성있게 만들어지는 것이 중요합니다. 이를 위해 연구원은 범주 속성을 설명하는 규칙을 고안 해야 하며 궁극적으로 범주에 할당 된 상태로 남아있는 각 데이터 비트 의 포함 을 정당화하고 나중에 복제 가능성 테스트를위한 기초를 제공 할 수 있습니다 (Lincoln & Guba, 1985, p.
347).
질적 연구 및 신뢰성 기술
범주 내에서 그리고 범주 전반에 걸쳐 데이터를 정제하는 프로세스는 체계적으로 수행되어야하며 데이터는 먼저 쉽게 볼 수있는 유사한 특성에 따라 그룹으로 구성되어야합니다. 이 단계를 거치면 데이터가 더미와 하위 파일로 분리되어 차별화가보다 세밀하고 정밀한 차별화에 기반합니다.
질적 인 연구자는 메모 작성 프로세스를 통해 패턴 의 출현 또는 범주 정제 프로세스와 관련된 변경 및 고려 사항에 대한 메모를 기록합니다. 범주 형 정의는 연구 과정에서 일정한 비교 프로세스의 기본이기 때문에 연구 과정에서 변경 될 것으로 예상 될 수 있습니다. 범주는 연구 과정에서 데이터가 그룹화되고 재 그룹화됨에 따라 덜 일반화되고 더 구체적이됩니다. 따라서 카테고리를 정의 할 때 우리는 데이터에주의를 기울여야하고 세심한 태도를 취해야 한다 (Dey, 1993, p.102).
출처 :
Dye, JG, Schatz, IM, Rosenberg, BA 및 Coleman, ST (2000, 1 월). 상수 비교 방법 : 데이터의 만화경. 정 성적 보고서, 4 (1/2).
Glaser, B., Strauss, A. (1967). 근거 이론의 발견 : 질적 연구를위한 전략. 시카고, 일리노이 : Aldine.
Lincoln, YS 및 Guba, EG (1985). 자연 주의적 탐구. Newbury 공원, 캘리포니아 : 현자.