mooncircle

今の時期、多くの方がデータ分析を終えて、論文執筆、特に考察部分に取り組んでいるかと思います。

統計分析を行った結果、

仮説通りの有意な結果が得られなかった…

そんな経験をされた方も多いのではないでしょうか。

パニックになってしまうこともあるかもしれませんが、

それも一つの結果です。

重要なのは、冷静にその結果を受け止め、

「なぜ仮説通りの結果が得られなかったのか」を考えること。これが「考察」です。

仮説が実証されるかどうかは論文全体に大きな影響を与えますが、

仮説に関連する小さな結果が予測通りにいかないこともよくあります。

多くの方は「ただの付随結果」として流してしまいがちですが、

そこにこそ重要な学びがあります。

以前、ある発表会で、付随する結果をスルーされた発表がありましたが、聴衆にいた有名な教授が指摘しました。

「小さなことにも目を向け、なぜそうなったかを考えることが、今後の研究者としての質を左右する」と。

私はその言葉に深く感銘を受けました。

予測から外れた結果には、思いもよらない発見が隠れているかもしれません。

がっかりせず、またスルーせず、

なぜそのような結果になったのかを改めて考える姿勢を大切にしてください。

前回「ただのおしゃべりに終わってしまったインタビュー調査？を研究へと補修（その１）」を書きました。
うまくいかなかったと思ったら

予備調査に位置付けて、再度本調査をする､というような記事。

今日は第２弾。
再度調査をする時間がない、

取ったデータを使って何とかまとめたいという場合。

ベクトルを反対に向けて、

リサーチクエスチョンや

仮説、あるいは

目的を見直してみる。

もちろん、本来の研究から言えば、やり方としては大×なのだけども、

基本的に卒論・修論は論文を書く練習なので、こういうやり方は私的には有りだと思います。

しかしながら、おしゃべりで終わったようなインタビュー調査はこの、応急処置の作戦でも、おうおうにしてうまくいかない場合が多い。

ではどうするか・・・・

とにかく収集したデーターを切片化して、分析対象のデータの数を多くして、

色々な角度からカテゴライズを試みる。

もちろん考えられるカテゴリーセットは一つではなく複数ある場合がほとんど。
それはそれとしてOKというスタンスで

複数のカテゴライズ・バージョンをつくっていく。

もちろん何が何でも切片化するのでなく、

明らかに関係のない切片化は時間の無駄です。

一緒に分析してそのプロセスを共有したほうがわかりやすいのですが、

その匙加減というかバランスが難しい。

ちゃんとした研究者の方から見れば何を言ってんだかということかもしれませんが、

基礎基本を学ぶ段階では、四苦八苦、右往左往しながら、

あきらめずにとったデータに食らいついていって、格闘する心意気は大切だと思う次第です。

インタビュー調査をして、もう一度やり直す時間がない時、ちょっと思い出していただいて参考になればうれしいです。

先日、KJ法の基本講座を某所で受講して、そこで教わったことをもとに、現在行っている調査データを分析したのだけど、一緒にみてもらいたい、というご依頼が受講生の方からあり、セッションでデスカッションしました。

基礎・基本を学ぶ講座、特に

集団授業でよくあることですが、わかりやすく説明するためにまずはシンプルな分析の方法からご説明されることがあります。

本ケースの場合も、個々人の主要な意見を３つにまとめて、それをもとに３つのグループに分類するというご指導でした。

しかし、受講生の方が持ってこられた分類は、若干、無理やり３つにまとめたり、あるいは個々人の主要な意見として一つの意見の中に複数の要素が混在したりと、混乱があり、また、グループ名と中に含まれるデータの内容がうまく合致していなかったり。

ひょっとしたら最終的な形としての

インデックス図解のご説明として、３つという数字がご教示されたのかもしれません。

とにかく、受講生の方は

３つという数字に引っ張られてしまったのですね。

できるだけ最小数でシンプルにという事は重要ですが、具体的に数字を最初から決める必要はなかったかと思います。

KJ法では結論に至る根拠として最終的な図のみならず、

それに至るプロセスを開示することが重要で、その際に

読み手が十分に理解できる結論の説明をして、また当たり前ですが

その結論と説明は研究目的に沿った内容でなければいけません。

基礎基本を学ばずに最初から主観的な思い込みで分析をするのは論外ですが、概説書や講義を受けたときは、

そこでの説明が基礎・基本であることを踏まえたうえで、

柔軟に自分の研究にとっての妥当な応用をしていくことが重要なことではないかと思います。

でないと本末転倒になりますね。

これから分析をされる方は気を付けられてくださいね。

MGTAの分析を検証していてふと思ったことを書き留めておきます。

一般的に概説書では、

「概念」から「カテゴリー」の生成、

場合によっては「サブカテゴリ―」の生成もありと説明されています。

ところが、さらにもう一つカテゴリーを増やした方が、

いわゆる「大カテゴリー」、「中カテゴリー」、「小カテゴリー」という形の方が論理的に説明がつく場合があります。
これはありか、無しか、色々な考え方があるかと思いますが、私的には、このカテゴリ分類が最もしっくりするならばこれを採用したほうが良いと思います。
実際、投稿論文でもそのようにしているケースも見受けられます。

これまでのケースではすべて、このカテゴリー分類をしても、特に問題は指摘されず、良い評価を得て、合格されました。

結局は論理的に説明が可能かどうか、

方法として確実に客観性を上げる手順を踏んでいるか

が重要であって、

先に正しい型ありきで発想するのは本末転倒のように思います。

もちろん、「大大ゴリー」、「大中カテゴリー」、「大小カテゴリー」とかいくらでも増やしていいのではなく、それこそ、また、何のためにMGTAをしているのか、別の意味で本末転倒ですね。

あるいは、リサーチクエスチョンからもう一度検討しなおして、そこから分けてみるとか、下位構造を考えてみるということも考えて有りかと思います。
過去にはそのようにリサーチクエスチョンから見直してうまくいったケースもあります。

なんでもそうですが

型から入ってしまうと本質を見失うことがあります。

気をつけられてください。

今日の記事がどなたかのヒントになれば幸いです。