実験計画法>グラウンデッドセオリー

グラウンデッドセオリーとは

グラウンデッドセオリーには、データの収集と分析が含まれます。理論は実際のデータに「基づいて」います。つまり、理論の分析と開発は、データを収集した後に行われます。定性的研究を正当化するために、1967年にGlaser & Straussによって導入されました。 。ただし、その使用は定性的研究に限定されません。これは、多くの研究分野に適用できる一般的な方法です。

根拠のある理論プロセスを開始するには、次のことを行う必要があります。

1. 関心のある分野を特定します。
2. 先入観のない理論を避け、データのみに焦点を当てます。
3. 理論的な感度、つまりデータ内の微妙なメッセージや意味を認識します。

理論的な飽和状態に達すると、調査は停止します。つまり、すべての理論を使い果たし、すべてのデータを明らかにするまで、データをサンプリングして分析した時点です。

一般的な根拠のある理論次のデータ収集方法を使用します。

• 自由回答形式の質問で参加者にインタビューします。
• 参加者の観察（fi eldwork）および/またはフォーカスグループ。
• アーティファクトとテキストの調査

一般的な理論は、方法と製品の2つの部分に分けることができます。

方法

グラウンデッドセオリーは、定性的研究者にデータの収集と分析のガイドラインを提供します。 「おそらくグラウンデッドセオリストと同じ数のグラウンデッドセオリーのバージョン」がありますが（Dey、1999）、すべてのバージョンには次の共通の側面があります（Charmaz、2006）。

1. コーディング（ラベル付けと分類）データに基づいていない理論に頼るのではなく、収集されたデータから。
2. 社会的プロセスはデータで発見されます。
3. 抽象的なカテゴリは帰納的に構築されます。
4. カテゴリは理論的サンプリングを使用して洗練されています。
5. コーディングと書き込みのギャップは分析メモで埋められます。
6. カテゴリは理論的フレームワークに統合されています。

あなたの研究がグラウンデッドセオリーに基づいていると言うには、明示的で連続的なガイドラインに従う必要があります。1つまたは2つの方法を採用しても、研究は「根拠のある」ものにはなりません。

製品

同時データ分析a ndデータ収集はフィードバックループによって遅くなります。

データ分析はデータ収集と同時に行う必要があります。つまり、すべてのデータが収集されるまで待ってから分析するべきではありません。これらの方法は流動的であり、データが新しい理論または潜在的な方向性を明らかにした場合は変更する必要があります。このタイプの同時データ分析とデータ収集は、多くの場合、一定の比較分析と理論的サンプリングと呼ばれます。

コーディングは、行ごとのオープンコーディングである必要があります。データを数回読み取り、を使用してデータの要約を作成します。予備ラベル。アキシャルコーディングは、要約から概念的なファミリを作成するために使用され、その後、ファミリを、収集されたすべてのデータを含む変数を持つ正式なフレームワークに変換する選択的なコーディングが続きます。これらのコーディングタイプの優れた例については、このブログ投稿を参照してください。

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