Q_methodology
Q方法論は、人々の「主観性」、つまり視点を研究するために心理学や社会科学で使用される研究方法です。Q は心理学者のウィリアム・スティーブンソンによって開発されました。これは、患者の経時的な進歩を評価するための臨床現場 (評価者内比較) と、トピックについて人々がどのように考えているかを調べるための研究現場 (評価者間比較) の両方で使用されています。
コンテンツ
1 技術概要2 応用 3 検証
4 こちらも参照
5 参考文献
技術概要
「Q」という名前は、データを分析するために使用される因子分析の形式に由来しています。「R 法」と呼ばれる正規因子分析には、被験者のサンプル全体にわたる変数(身長と年齢など)間の相関関係を見つけることが含まれます。一方、Q は、変数のサンプル全体にわたって被験者間の相関関係を探します。Q ファクター分析は、被験者の多くの個別の視点をいくつかの「要因」に還元し、それらが共通の考え方を表すと主張されています。Qファクター分析はデータテーブルを横にしたRファクター分析であると言われることがQ を理解するためのヒューリスティックとしては役立ちますが、ほとんどの Q 方法論者数学的理由により、Q と R の両方を使用した分析に適したデータ行列は存在しないと主張しています。
Q ファクター分析のデータは、1 人以上の被験者によって実行された一連の「Q ソート」から取得されます。AQ ソートは、何らかの「指導条件」に従って変数をランク付けするもので、通常は小さなカードに印刷されたステートメントとして表示されます。たとえば、有名人に対する人々の見方に関する Q 研究では、被験者に「彼は非常に信心深い人だ」「彼は嘘つきだ」などの発言を与え、それらを「私の考えに最も近いもの」から分類するように依頼する可能性が 「この有名人」から「この有名人についての私の考え方が気に入らない」まで。被験者に発言への同意度を個別に評価してもらうのではなく、ランキングを使用することは、人々がアイデアを単独ではなく他のアイデアと関連付けて考えるという考えを捉えることを目的としています。
Q ソートのステートメントのサンプルは、調査対象の問題について人々が言ったり考えたりするすべてのことの合計である「コンコース」を代表するものから抽出され、研究者によって主張されています。一般に、Q 方法論者は、コンコースの全範囲を表現しようとするために、構造化されたサンプリング アプローチを使用します。
Q とアンケートなどの他の社会科学研究方法論との大きな違いの 1 つは、通常、使用する対象がはるかに少ないことです。Q は単一の主題で使用されることもあり、研究のコストがはるかに安くなるため、これは強みになる可能性がこのような場合、人は異なる指導条件の下で同じ一連の発言をランク付けします。たとえば、ある人に性格特性に関する一連の記述が与えられ、自分自身、理想の自分、父親、母親などをどの程度うまく説明しているかに応じてランク付けするよう求められる場合が一人の個人と協力することは、特に個人のランキングが時間の経過とともにどのように変化するかを研究するもので、これが Q 方法論の最初の使用でした。Q 方法論は代表的ではない少数のサンプルを対象として機能するため、結論は研究に参加した人に限定されます。
知能の研究では、Q ファクター分析により、直接的な尺度としてコンセンサス ベースの評価(CBA) スコアを生成できます。あるいは、この文脈における個人の測定単位は、その人が実行する Q ソートの因子負荷量です。因子はスキーマに関する規範を表します。オペラント因子に対して最も高い因子負荷を得る個人は、因子の標準を最も考えることができる人です。規範が何を意味するかは、常に推測と反駁の対象となる (ポッパー)。それは、最も賢明な解決策、最も責任のある解決策、最も重要な解決策、または最適化されたバランスの取れた解決策を示している可能性がこれらはすべて未検証の仮説であり、今後の研究が必要です。
Q 方法論に似た被験者間の類似性と、テストで使用された発言の文化的な「真実」を判断する代替方法は、文化的コンセンサス理論です。
「Q ソート」データ収集手順は伝統的に、紙のテンプレートと、個々のカードに印刷されたステートメントまたはその他の刺激のサンプルを使用して行われます。ただし、オンライン Q ソートを実行するためのコンピューター ソフトウェア アプリケーションもたとえば、カリフォルニア大学リバーサイド校のリバーサイド状況 Q ソート (RSQ) は、状況の心理的特性を測定すると主張しています。彼らの国際状況プロジェクトは、この大学が開発した Web ベースのアプリケーションを使用して、状況の心理学的に顕著な側面と、それらの側面が文化によってどのように異なるかを調査するためにこのツールを使用しています。現在まで、コンピューターベースの分類と物理的な分類の使用によって生成される分類の違いについての研究は行われ
1 つの Q-sort で 2 セットのデータが生成されます。1 つ目は、仕分けされたオブジェクトの物理的な配布です。2 つ目は、継続的な「大声で考える」ナラティブ、または分類演習の直後に行われるディスカッションです。これらの物語の目的は、第一に、特定の配置の理由についての議論を引き出すことでした。現在の Q 方法論の使用では、この質的データの関連性が抑制されることがよくありますが、アイテムの配置の背後にある推論モードは、カードの絶対的な配置よりも分析的に関連性が高い可能性が
応用
Q 方法論は、看護、獣医学、公衆衛生、交通、教育、農村社会学、水文学、モバイル通信、さらにはロボット工学など、幅広い分野で研究ツールとして使用されています。 この方法論は、研究者が問題についてのさまざまな主観的な視点を理解して説明したい場合に特に役立ちます。
検証
メソッドの検証に関するいくつかの情報が利用可能です。
こちらも参照
カードソーティング
因子分析
グループコンセプトマッピング
検証と検証
バリマックス回転
参考文献
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