Თვისებრივი კვლევისადმი სანდოობის დამყარება

რა თვისებრივი კვლევითი პროცესებია?

ხარისხისა და საიმედოობის ცნებები შედარებით უცხოა ხარისხობრივი კვლევის სფეროში. ცნებები მხოლოდ კარგი არ არის. საიმედოობისა და მოქმედების ფოკუსირების ნაცვლად, ხარისხობრივი მკვლევარები შეცვალებენ მონაცემების სანდოობას . საიმედოობა შედგება შემდეგი კომპონენტებისგან: ა) სანდოობა; (ბ) გადაცემის უნარი; (გ); dependability; და (დ) დადასტურება.

სანდოობა და სანდოობა

სანდოობა ხელს უწყობს მონაცემების სანდოობის რწმენას შემდეგი ატრიბუტების მეშვეობით: ა) ხანგრძლივი ჩართულობა; (ბ) მუდმივი დაკვირვება ; (გ) სამკუთხა; დ) სათანადო ადეკვატურობა ; (ე) თანატოლთა დაცვა; და (ვ) წევრი ამოწმებს.

Triangulation და წევრი ამოწმებს პირველადი და საყოველთაოდ გამოყენებული მეთოდები, რომლებიც მიმართულია სანდოობის დასაფიქსირებლად .

Triangulation ხორციელდება სხვადასხვა კვლევის მონაწილეების იგივე კვლევით კითხვებზე და სხვადასხვა წყაროდან მონაცემების შეგროვებით და ამ მეთოდების გასაგებად სხვადასხვა მეთოდების გამოყენებით. წევრი ამოწმებს ხდება, როდესაც მკვლევარი მონაწილეებს სთხოვს, განიხილონ როგორც ინტერვიუერის მიერ შეგროვებული მონაცემები და ინტერვიუს მონაცემების მკვლევართა ინტერპრეტაცია. მონაწილეები ზოგადად მადლიერნი არიან წევრთა შემოწმების პროცესში და იციან, რომ მათ ექნებათ საშუალება, გადაამოწმონ თავიანთი განცხადებები, რათა კვლევის მონაწილეებს ნება დართონ ნება შეავსონ წინა ინტერვიუდან რაიმე ხარვეზი . ნდობა არის გამშვები პროცესის მნიშვნელოვანი ასპექტი.

განზოგადება და სანდოობა

ტრანსფერულობა არის სხვა სიტუაციებსა და კონტექსტში კვლევის შედეგების განზოგადება. ტრანსფერულობა არ მიიჩნევა ეფექტური ნატურალისტური კვლევის მიზანს.

კონტექსტები, რომელთა ხარისხიანი მონაცემების შეგროვება ხდება მონაცემთა განსაზღვრაში და ხელს უწყობს მონაცემთა ინტერპრეტაციას . ამ მიზეზების გამო, ზოგადიზაცია თვისებრივი კვლევებით შეზღუდულია.

მიზანშეწონილობის შერჩევის გამოყენება შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტრანსფერტის საკითხის გადაწყვეტის შემდეგ, რადგან კონკრეტული ინფორმაცია მაქსიმალურად არის გათვალისწინებული იმ კონტექსტში, რომელშიც მონაცემთა შეგროვება ხდება.

ანალოგიურად, კონკრეტული და მრავალფეროვანი ინფორმაცია ხაზს უსვამს მიზნობრივ შერჩევას , ვიდრე გენერალიზებულ და აგრეგატირებულ ინფორმაციას, რაც, ზოგადად, რაოდენობრივ კვლევებში იქნება. მიზანშეწონილობის შერჩევა საჭიროებს ნიმუშის ინდივიდუალური წევრების მახასიათებლების გათვალისწინებას იმდენად, რამდენადაც ეს მახასიათებლები პირდაპირ უკავშირდება კვლევის კითხვებს.

საიმედოობა და საიმედოობა

საიმედოობა დამოკიდებულია მოქმედების მიხედვით . აქედან გამომდინარე, ბევრი თვისებრივი მკვლევარი მიიჩნევს, რომ თუ სანდოობა დემონსტრირებულია, არ არის საჭირო ასევე ცალკე გამოვლენა dependability . თუმცა, თუ მკვლევარი ნებას იძლევა პირობების გაანგარიშებას, მაშინ სანდოობა უფრო მეტად დაკავშირებულია მოქმედების და დამოკიდებულებებთან შედარებით, უფრო მეტად უკავშირდება საიმედოობას.

ზოგჯერ მონაცემთა სიდიდე აფასებს მონაცემთა აუდიტის გამოყენებით. მონაცემთა აუდიტის ჩატარება შეიძლება ჩატარდეს, თუ მონაცემები მდიდარი სქელია, რათა აუდიტორმა შეძლოს განსაზღვროს, თუ კვლევის მდგომარეობა ეხება მათ გარემოებებს. საკმარისი დეტალების და შინაარსობრივი ინფორმაციის გარეშე, ეს შეუძლებელია. მიუხედავად ამისა, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ მიზანი არ არის ნიმუშის მიღმა განზოგადება.

ხარისხობრივი მკვლევარი უნდა მოიხსნას კრიტერიუმებს, რომელთა კატეგორიული გადაწყვეტილების მიღება უნდა მოხდეს (იხ. 1993, გვ.

100). ხარისხობრივი მკვლევარის უნარი გამოიყენოს მონაცემთა ანალიზის ჩარჩო მოქნილად, დარჩეს ცვლილებების შესაჩერებლად, გადაფარვის თავიდან ასაცილებლად და წინასწარ გაუთვალისწინებელი ან დაუსაბუთებელი კატეგორიების განხილვა, რაც დიდწილად დამოკიდებულია მკვლევარების ცოდნაზე და მონაცემთა გაგებაზე. მონაცემთა ანალიზის ეს დონე მიიღწევა მონაცემებში (Glasser & Strauss, 1967).

თვისობრივი კვლევა შეიძლება ჩატარდეს ადრე მუშაობის ტირაჟირების მიზნით და როდესაც ეს არის მიზანი, მნიშვნელოვანია მონაცემების კატეგორიების იდენტურობის შესაბამისად. ამისათვის მკვლევარმა უნდა შეიმუშაოს წესები, რომლებიც აღწერს კატეგორიების თვისებებს და, საბოლოო ჯამში, შეიძლება გამოყენებულ იქნას თითოეული მონაცემების სიის ჩართვა , რომლებიც კატეგორიულ კატეგორიას მიეკუთვნება, ასევე მოგვიანებით ტესტების გამოცდის საფუძველს (ლინკოლნს & გუბა, 1985, გვ.

347).

ხარისხობრივი კვლევისა და სანდოობის ხელოვნება

მონაცემთა დამუშავების პროცესი უნდა მოხდეს სისტემურად, ისე, რომ სისტემაში პირველად არის ორგანიზებული ჯგუფები მსგავსი ატრიბუტების მიხედვით, რომლებიც ადვილად აშკარაა. ამ ნაბიჯის შემდეგ, მონაცემები ამოღებულ იქნა piles- ზე და sub-piles- ში, როგორიცაა დიფერენციაცია დაფუძნებულია უფრო მკაფიო და გამჭვირვალე დისკრიმინაციებზე.

მემუარების დაწერის პროცესში, თვისებრივი მკვლევარების ჩანაწერები აღწერს ნიმუშების წარმოქმნას ან იმ ცვლილებებს, რომლებიც დაკავშირებულია გადამუშავების პროცესთან დაკავშირებულ კატეგორიებთან. კატეგორიული განმარტებები, სავარაუდოდ, შესწავლის პროცესის შეცვლას მოითხოვს, ვინაიდან ეს არის ფუნდამენტური შედარებითი პროცესი-კატეგორიებისადმი ნაკლებად ზოგადი და უფრო კონკრეტული, როგორც მონაცემები დაჯგუფებულია და რეკურსირდება კვლევის მიმდინარეობისას. აქედან გამომდინარე, კატეგორიების განმსაზღვრელნი უნდა იყოს ორივე ყურადღებიანი და სავარაუდო, ჩვენთვის დამახასიათებელი და სავარაუდოა ჩვენი კონცეპტუალიზაციაში (იხ. 1993, გვ. 102).

_{წყაროები:}

_{Dye, JG, Schatz, IM, Rosenberg, BA და Coleman, ST (2000, იანვარი). მუდმივი შედარების მეთოდი: მონაცემთა კალეიდოსკოპი. თვისებრივი ანგარიში, 4 (1/2).}

_{გლაზერი, ბ. და შტრაუსი, ა. (1967). დასაბუთებული თეორიის აღმოჩენა: ხარისხობრივი კვლევის სტრატეგია. ჩიკაგო, IL: ალდინი.}

_{ლინკოლნი, YS და გუბა, EG (1985). ბუნებრივია გამოძიება. Newbury Park, CA: Sage.}