mooncircle

ゼミで卒論や修論の進捗状況を報告してください、と言われた時、

まとまりなくだらだらと話していたら、

時間はあっという間に過ぎてしまい、指導教官も聞いている他のゼミ生も、

結局何が言いたいのかポイントがつかめず、自分自身も話しながら何を言いたかったのかわからなくなり、ますます、カオスに陥ってしまう・・・・といった悪循環のループに陥ってしまいます。

十分な準備が必要。

では何にポイントをおいて準備すればいいか、ということですが、とりあえず

最初の一歩の段階はで明確に報告するべき究極のポイントを絞ると以下の

３点。

➀何を明らかにしたいのか＝目的を明確に伝える

「進捗状況の報告の前の段階」ならば、興味関心があることを伝えるのもありです。

が、研究の「進捗状況の報告」は、もうすでにこの段階ではない。

多くの人が陥ってしまう失敗は上述の２つを混同してしまうこと。

興味関心ではなく「目的」を伝える。

これはシンプルにしていけば、研究テーマであり

究極的にシンプルにすれば、題名になります。

➁どのような方法を行うのか

具体的であればあるほどベターですが、

とりあえず、質的なのか、量的なのかとか、レビューなのか、事例研究なのかとか、およその

研究枠組みは答えれるようにしておく。

ただし注意したいのは答えるだけなら言いたい放題であるわけで、

なぜその方法をとるのかの説明ができなければなりません。

それと、自分のキャパとして

実現可能な方法でないと意味がない。

例えば、具体的に、被験者を集めるあてがない方法を上げても絵に描いた餅に終わってしまいます。

③オルタナティブで考えることもOK=この段階では一つに絞り込む必要はない

初めからパシッと道筋が決まることはまずなく、研究を進めるうえで、

いくつかの岐路にさしかかることはままあります。

研究計画の最初の段階ならばなおさらそう。

上記２点（目的・方法）に関して、

いくつかのバージョン（あるいはアイデア）を考えておくことも有効でｓｙ。

一見、曖昧のようにも見えますが、だらだらとした説明とは一線を画していて、

「いくつか」にまとめる必要がありますからおのずとそこに、その違いを比較する視点も持つようになります。

注意したいのは、たくさんバージョンを出してしまったら意味がないので、せいぜい､

５つぐらいが限度かなと思います。

ポイントは以上３点です。

もちろん正攻法で言えば、先行研究を読み込んで、目的を考え方法を考えるということですが、

先行研究の読み込みという、いわゆるボトムアップと、言い方は悪いですが、

ある程度の直感でトップダウン的に目的と方法を考える、

この二つの方向を同時にやっていくと効率が良いように思います。

あくまでも最初のとっかかりをつかむのがこのやり方の目的。

皆目、何から手を付ければいいか迷子になったときは、こういう発想でも考えてみてくださいね。

調査や実験の研究計画を立てる時、まず最初の関門は

被験者収集の検討をつけることではないでしょうか。

いくら良い研究計画ができても、

被験者を収集する算段が立てられないなら、何も前へ進むことができません。

回収率が高くて、一番効率が良いのは、

指導教官が自身の講義の後で、配布回収してくれるという方法。

これは回収時期や回収数の目安もつきやすく、確実性が高いので、かなり良いケースです。

しかしながら、研究の内容によっては、大学生以外の被験者も必要になることもあるでしょう。

そういうとき、知人のツテを頼ってという方法も、

いわゆるスノーボール方式という方法で、考えられるわけですが、質的研究なら必要数は集められるでしょうが、

１００を超える被験者数が求められる量的研究になると限界があるかもしれません。

最近ではSNSを使って、被験者の募集をかけるという方も時たまみられます。

この方法は、指導教官や所属の研究科によっては認められないこともあるので、

事前に確認が必要です。

コロナ禍の影響もあって、リアルは紙ベースの質問紙を配布できないという制限もあって、

最近ではGoogleフォームというGoogleが提供するアンケートの書式などを活用し、サクッと集められる方も増えてきました。

しかしながらすべてがそのようなフォームで対応できるとは限らず、例えば、、全国や地域限定で、なんらかの施設等を対象にアンケートをお願いする場合などは、郵送で調査用紙を配布して、返送をお願いして回収するという方法をとらざるを得ない時もあります。

このような場合は指導教官からのお願いの一筆やご連絡があれば、回収率は上がりますが、いわゆる飛び込みで配布する場合は、回収率は今まで

平均して２０％程度でした。

これでも、回収率としては良い数字と言われています。

言い換えれば、予定している回答数の5倍以上を胚珠しないといけないという計算になります。

今までで是が非でもという必死の努力を感じたのは、学食て友人と手分けして、アンケートを取りまくってきた人がおられました。

テーマが、大学生にとって興味深かったこともありますが、ほぼ三日で、１５０ほどのデータを集めるという快挙でした。

その他には謝礼を弾む、という手で、集められた方もおられます。

一時間ほどの認知心理実験の被験者募集で、２０－３０名の被験者集める必要があった際に、協力者には終了後、お菓子に、生協の５００円のプリペイドカードをお渡しるつということを友人通じて告知されたところ、あっという間に集まりました。

被験者が集まらないと、せっかくの研究計画も計画倒れ。

反対に言えば、

集まる被験者の目論見を立てて、それに合わせて実験計画を考えるというのも、現実的な一つの方法だと思います。

これから研究計画を立てられる方は、被験者集めの具体的な方法と可能性にも留意しながら進められてくださいね。

結果を統計で分析する。。。。と聞くと難しく聞こえるのですが、複雑な計算は統計ソフトがやってくれるので、

数値を出すだけならさほど難しくなく、実際やってみたら「案外簡単！」

と思われるかもしれません。

しかしながら、ここに魔物が住んでいます。

実際、論文を提出されてからのちに、口頭試問のサポートのお問い合わせをいただいたケースで、何だか数値は書かれているものの、

「有意な数値」の「有意」を間違って理解されていたり、

分析で得られた数値の意味を十分に認識されていなかったりで、

根本的に結果が間違えている、というケースがこれまでいくつかありました。

このようなケースでは

「なぜこの統計分析を行ったのか、その意図は何ですか？」

と質問すると

「先行研究でされていたからまねした」

というお答えが多いです。

先行研究の分析と同様の方法で追試するというのはありではあるのですが、それは追試の場合であって、

研究のオリジナリティ（独自性）を追求するならば、

新たな視点で、

明確な目的をもった統計分析が当然求められます。

何を明らかにするためにそれを行っているのか自分で、しっかりと理解して行わないと、何の考察も生まれてこない。

それからまた、単純集計をもって統計分析をした、と考えている方が時々見られるのですが、

それは文字通り集計しただけのもの。

コロナ禍で直接的に渡す紙ベースの質問紙調査が敬遠され、Googleフォームのアンケートを使う人がほとんどだった昨年度、Googleフォームでディフォルトで集計されてくる記述統計、いわゆる短銃集計をもって統計したという人が意外にも多かったので、あえてここで、注意喚起しておきます。。

統計は統計ソフトが数値を出してくれるので、何となく、やった感を得て、ほっとしてしまう人がいるけれども、

統計はあくまでツール。

何を検証するために、ツールを使うのかを明確に自分で理解しておかなければなりません。。

また、ツールの中でもトンカチを使うのか、のこぎりを使うのか、言い換えれば、相関分析をするのか、多重比較をするのか、重回帰分析をするのか、など、

目的に沿った道具を使わないといけない。

その根本的な失敗の原因のルーツをたどっていくと、研究計画の段階で目的が明確でなかったことにある場合が多いです。

そこで、結局は基本に立ち返るのですが、研究計画をしっかり構築しておくことが重要で、

その延長上にやるべき統計分析が見えてくるわけで、

また当然のことながら、

統計の基礎基本の概説書を１冊は手元に置いて統計を進めることが必須なのは言うまでもありません。

昨年度に修論提出後、口頭試問で不合格になられて、サポートをお申込みいただいた事例から、アンケート調査で失敗されたケースに多かった特徴について、今日は記事を書きたいと思います。

アンケート調査でよくある失敗は、

あまり深く考えずに聞きたいことをとりあえず質問項目で並べて質問紙氏を作成してしまったという事例です。

それに加えて、

先行研究でやっていたからという理由でよく考えずに

適当に統計分析をした、

あるいは、「統計分析」といえども実際は

単純集計をしただけと、さらに追い打ちをかけて失敗した事例もよく見られます。

究極的に失敗のもとをたどると、

何を明らかにするのかの目的が、

自分の興味関心からのみ出発していて、

先行研究から得られた知見の検証をベースにしていなかった、

要は、これ聞いたら面白い、といった発想でアンケート全部が作られていたということに尽きると思います。

そもそもアンケートという言葉を使うと一般的なアンケートと取られるので、

質問紙調査というべきかもしれません。

とにかく、聞いたら面白いといった発想ではなく、

こんな仮説が立てられるからそれを明らかにするためにアンケート調査を行うと考えるべき。

そして、その仮説がなぜ成り立つかのエビデンスは先行研究から明らかにするべきです。

アンケート調査をするときに、一般的なイメージのアンケートを想定するのでなく、

量的研究の手法についてまずしっかり理解してからはじめましょう。

おかげさまで年々、受講生の方は増加傾向にあります。

しかしながら、その一方で、あまりに研究に対するスタンスが甘すぎて、ご受講いただいても、合格という成果まで責任をもってサポートできないと判断して、お断りするケースの散見されるようになりました。

そのようなケースのほとんどが

半構造化面接、いわゆる、

インタビュー調査の手法で修論を書かれるケースです。

インタビュー調査を予定されている多くの方は

先行研究を読み込み､

緻密に研究計画から練り上げて、

質問項目を整理し、

およその予測をたててインタビューに臨まれます。しかしながら、

しかしながら、中には半構造化面接甘く見すぎていて、

「とりあえず話を聞いてまとめればいいのでしょう？」

というスタンスの方が見られます。

録音したインタビュー内容の分析も、

「分類してまとめればいいだけでしょう？」などなど。

まず、こういうスタンスはアウトです。

そのような甘いものではなく、

質的研究という一つの手法であるからには、

何よりもまず

どのような目的で調査をするのか、

その目的を実証するために

どのような分析方法をとるのか、

最初に明確にしておかなければなりません。

特に分析の手法。

質的研究法の分析は様々です。

よく使われるのは

M-GTA(修正版・グランデッド・セオリー・アプローチ）、

GTA(グランデッド・セオリー・アプローチ）、

KJ法、SCAT(Step for Coding and Theorization)、

TEA（複線径路等至性アプローチ）、

回想法（ライフレビュー）、

ナラティブ分析などなど。

補足ながら、インタビュー調査だけでなく、自由記述などの質的研究もしかりで、大量のテキストになると例えば、

テキストマイニングといった方法もあります。

とにかく、

目的によって最適の手法を選択していかなければなりません。

インタビュー調査は、取り直すことはできません。

Research Questionも立てずにただ雑談をしただけのインタビューでは研究にはなりません。

昨年度もこのようなケースがいくつかあり、甘かったことに気づいていただければ、後付けで何とか研究の体裁は作れたものの、若干のケースで、あまりにとらえ方が甘く、主体的な取り組みも見られなかったので、受講していただいても料金が無駄になると考えて不本意ながらお断りすることになりました。

博論や投稿論文と異なり、修論では初めて研究する方が多いので、基本的に私たちは、後ろから押し上げる、時にはどんどん引っ張っていくというスタイルをとりますが、胡坐をかいて早く引っ張ってくれ、という方には、どうにもアプローチの仕方がありません。

また、修論が未完成であった、あるいは不合格で再提出になった方からの私共にお問い合わせいただいた方の半数以上がインタビュー調査の失敗にあります。

インタビュー調査、と聞くととっつきやすいイメージがありますが、質的「研究」ですので、まずは質的研究とは何か、という理解から始めてくださいね。

半構造化面接でデータを取り終えて、さて、分析としていこうという段階で

「MGTAの（あるいはGTAやKJ法などの）テンプレートありますか？」

という質問を受けることがあります。

最初の頃、このように質問されて、

「テンプレートと言っても別にたいそうなものでなく、エクセルとかで表にまとめていくだけだけど」

といって、単に空白の表を渡したところ

その表に、感覚的に=主観的に、分類を書いてこられてびっくりしたことがあります。

話をよく聞いてみると、分析をしていくテンプレートはあるかという問いだったらしく…

テンプレートという言葉をおそらく、そこに機械的に当てはめていけば分析できるもの、という意味で使われていることがわかりました。

ちょっとびっくりしたのですが、初学の段階だとそういう風な発想されるにだなと、私も認識した次第です。

内容分析というのは、機械的に分析を進めれるような単純なものではなく、

多様に考えられる分類の軸があり、

それをどのように組み合わせていくか、

あるいは、いったん分類するにあたってその定義をどのように考えるか、

あるいは、あるデータが複数の分類に入る可能性が考えられるならばそのように処理していくかなど、

作ったり壊したり作ったり壊したりして、最終的に、いわゆる理論的飽和に達して完成するものです。

その後も、そして現在も、内容分析の段階で「テンプレートはありますか。」の質問をよく受けます。

内容分析のテンプレートなどありません。

分析の方向性や焦点づけはは目的や仮説などの研究内容によって多様に異なり、淡々とと機械的に進めれるものではないのです。

こういう質問を受けたとき、私はとりあえず、

サンプルを示して、それぞれの手法と手順を説明して、

実際のデータをもとに「練習」して、分析を進めていただくようにしています。

結局のところ、学問に王道は無し、という事ですね。

前回の記事で、「背景」と「目的」が明確に書かれていること、と書いたのですが、特に目的は簡潔に明確にかかれていなければならず、何が目的なのか何なのか、のような内容はアウトです。

それと、明確に書くという事は、言い換えれば明確に書けば書くほどそれが適切か適切でないかが「明確」になります。

何かなぞかけみたいな言い方になってしまいましたが・・・

ようはその後に続く研究方法が目的に沿った方法であることが重要。

研究方法と目的が結びついているないと、論文になりません。

また、その延長上に当然ながら、

目的に対応した結果が導き出されていること、

これ必須です。

例えば、目的とする内容とは全く関係のない数値を求めてモノを言っていたり、統制条件が正確でなく雑音が入って何の影響なのか判然としない結果なども目的に沿った結果にはなりえません。

「目的」は論文の全体の量からしたら、ほんの数行たらずですが、論文と言えるかどうかの最低ラインであると、

今日はこれを肝に銘じてくださいね。

先日も書きましたが質的研究の方法論としてよく使われる手法にGTA,MGTA,KJ法、内容分析などがあります。

そのプロセスは手法ごとに異なりますが、共通しているのは

共通している内容をまとめて、カテゴリーなり概念なりを作って、

それに対するネーミングをするということ、

つまり、その共通項に即した妥当な名前を付けるということです。

こう聞くと至極簡単に聞こえるのですが、いざ、この作業をしていただくと、うまくいかない方が多い。

まずは質的研究の結果分析の第一段階として、次の点にちょっと注意を向けてみましょう。

何らかのリサーチクエスチョンに基づいた主要な質問項目、

あるいは分析テーマに基づいて自由記述なりインタビューなりをしていくわけですが、

その「質問」に対する「答」として、その名称でかみ合っているかどうかを確認する。

往々にしてこの対応付けができていない方が多いです。

これは単につけた名称が妥当でないというだけでなく、

そもそも、内容分類を検討していくときの視点からずれている可能性も考えられます。

全部終わってから、この間違いに気が付くと大変なので、途中で一度確認されたら良いですね。

今年度も多くの受講生の方が質的研究に取り組まれました。

MGTAやGTA、KJ法、内容分析（狭義）など。

質的研究はともすれば主観的な分析になってしまうので

客観性を上げるためにそれぞれに厳格に決まった方法論があります。

一言でいえば、

内容をカテゴライズしていくことなのですが、とりあえず分類したらいいでしょうというノリで、やってしまって暗礁に乗り上げる方が多いです。

良く内容分析のテンプレートはないですかと言われるのですが、いわゆるエクセルの表のテンプレートならいくらでもあります。

しかし、そのテンプレートへと分類していく作業が重要で、

例えば、分類名の妥当性や、

分類から余ったデータがあればそれは

理論的に飽和していないので

もう一度戻って分類をやり直すなど、イメージされている以上に大変な作業です。

よく「適当に分類したらいいんじゃないですか」という方がおられたりしますが、それはとんでもない。

量的研究=統計分析ができないから「簡単な」質的研究へという考え方は全く持って正しくありません。

１１月に入り、もうあと１カ月で修論・卒論を完成させなければならない時期となりました。

１０月ごろから駆け込みのお申し込みが多くなるのですが、ここでよくみられる失敗の一つに

質問紙調査をつくるときに、すでに質問内容や構成で失敗しているケース、

すなわち、

質問内容や構成の妥当性を検討せず実施してしまった失敗です。

もうこの時期に入るともう一度調査をする時間的余裕がない場合がほとんどで、手持ちのデータで、まとめなければなりません。

質問紙の意図を理解するために「なぜこの質問項目を入れたのか」ということを伺っていくと、

「この内容を聞いたら面白いかなと思って」とか

「差が出るかなと思って」（性別での差とか、年齢別、経験年数別での差とか）とか

言われることが多いのですが、

それが、先行研究などを背景として説明がつくならばよいのですが、

なんとなく感覚的に思いついたという質問内容ではおよそ意味のない、というか意味のとれないデータになってしまうことがほとんどです。

場合によっては、

質問内容が重なっていたり、

統計分析で意味のある結果は「たまたま」でたけれど、

これどう解釈する？とか、

もう質問項目が多すぎて、かつ構造化されてなくて、

どこを切り取って後付け解釈作る？とか、もう分析とその解釈の段階で収拾つかなくなります。

とにかく、提出できる形に何が何でも引き上げていきますが、せっかくこれだけの対象者を集められて時間もかけられたのに、残念だなぁと思います。

なんとなく感覚的に、といった質問紙調査ではほぼ失敗します。

質問紙調査をされる場合は、当たり前のことですが

質問内容とその構成命

です。

まずは先行研究を読み込んで、

作成する質問項目の論拠を自分の中で理解して

自分が計画している研究の目的に沿っていることを十分に確認して、

その内容妥当性をよくよく検討されてくださいね。