定量的なデータ収集。ベスト5メソッド

定性データとは対照的に、定量データの収集は、数字や数値がすべてです。研究者は、調査対象者へのアンケートやインタビューを通じて得られたデータを文脈化することによって、特定の現象の仮説を支持または反対する動機から、属性、態度、行動、その他の定義された変数を定量化することを意図している場合、しばしば定量データに依存することがあります。

定量的なデータ収集の必要性とは？

研究者であるあなたは、次のいずれかを選択することができます。
オンラインデータ収集
または、適切な調査によって従来のデータ収集方法を使用する。しかし、収集した定量データから結果を導き出すためには、計算機、統計、数学のツールが必要になります。

定量的データ収集に用いた方法

数値で表すことができるデータを定量データといいます。一般的には、同時発生の事象やレベルを調べるために使用される。そして、”how much” または “how many” で始まる質問をする構造化されたアンケートによって収集されます。定量データは数値であるため、確定的なデータであると同時に客観的なデータであることを表しています。さらに、定量的な情報は、統計的・数学的な分析に適しているため、図表やグラフで表現することができます。

定量データには大きく分けて離散と連続があり、離散は有限の数を持ち、連続は分数や小数を持つ可能性を持つデータである。アメリカの家庭の自動車保有台数を調べると、整数となり、これは離散データの好例である。研究が身長、体重、年齢、距離といった母集団の身体的測定値の研究に限定される場合、その結果は連続データの優れた例となる。

数値データの収集に役立つ従来型またはオンライン型のデータ収集方法は、定量データの収集方法として実績があります。

確率的サンプリング

何らかの方法で無作為に抽出することによって行う確定的なサンプリング方法。
無作為抽出
と、対象者から無作為に収集したデータをもとに、研究者が確率論を述べることを可能にします。確率的サンプリングの最も優れた点は、研究者が研究に関心を持つ集団の代表者からデータを集めることができることです。さらに、データは選択されたサンプルからランダムに収集されるため、サンプリングバイアスの可能性は排除されています。

確率的サンプリングには、次の3つの重要なタイプがあります。

単純なランダムサンプリング。より多くの場合、対象となる人口層がサンプルに含まれるように選択されます。
系統的ランダムサンプリング。 対象者のいずれかがサンプルに含まれるが、サンプルに含まれる最初のユニットのみがランダムに選択され、残りはリスト上の10人に1人のように順序よく選択される。
層別無作為抽出。 サンプルを作成しながら、対象者の特定のグループから各ユニットを選択することができます。男性のみ、女性のみ、管理職、経営者、特定の産業で働く人々など、特定の人々をサンプルに含めることを選択する場合に有効です。

インタビュー

インタビューは、データ収集に用いられる標準的な方法です。しかし、定量的なデータを収集するために行われるインタビューは、より構造化されており、研究者は標準的な一連の質問事項のみを尋ね、それ以上のことは何もしません。

データ収集のために行われるインタビューは、大きく分けて3種類あります。

電話インタビュー。 長年、電話インタビューがデータ収集方法の主流でした。しかし、最近ではインターネットやSkypeなどのオンラインビデオ通話を利用したビデオ面接がかなり増えてきています。
対面でのインタビュー。 参加者から直接データを収集する手法として実績があります。詳細な質問をし、さらにプロービングを行うことで、豊富で有益なデータを収集することができるため、質の高いデータを取得することができるのです。 F2F調査では、観察を通じて非言語的なデータを収集したり、複雑で未知の問題を探求したりする機会が十分にあるため、参加者のリテラシー要件は関係ない。費用と時間がかかる方法ですが、F2Fインタビューの方が回答率が高いことが多いようです。
CAPI（Computer-Assisted Personal Interviewing）。 これは、対面インタビューと同じように、インタビュー時にインタビュアーがデスクトップやラップトップを携帯し、インタビューで得たデータを直接データベースにアップロードする仕組みに他なりません。 CAPIは、データの更新や処理にかかる時間を大幅に短縮し、またインタビュアーが大量の書類や質問票を持ち歩かないので、プロセス全体をペーパーレス化することができます。

アンケート／調査票

オンライン調査ソフトで作成された調査票やアンケートは、量的調査であれ質的調査であれ、オンラインデータ収集において極めて重要な役割を担っています。アンケートは、回答者の行動や信頼を正当に評価するように設計されています。定量調査では、回答者の態度や行動を単純化・定量化するために、チェックリストや評価尺度形式の質問が多く用いられます。

定量的な市場調査のためにオンラインデータを収集するために使用される調査アンケートは、大きく2つのタイプがあります。

Webアンケート:これは、インターネットを利用した調査やオンライン調査の方法として、支配的で最も信頼されている方法の一つです。 Webアンケートでは、アンケートのリンクを含む電子メールを受信し、それをクリックすると、回答者は安全なオンラインアンケートツールにアクセスし、そこからアンケートに参加したり、アンケートの質問に答えたりすることができます。費用対効果に優れ、迅速で、より広範囲な調査が可能なウェブベースの調査は、研究者にとってより好ましいものです。 Webアンケートの最大の利点は柔軟性です。回答者はデスクトップ、ラップトップ、タブレット、モバイルのいずれかを使って、空いた時間に自由にアンケートに参加することができます。
郵送でのアンケート 郵送アンケートでは、サンプル集団のホストにアンケートを郵送し、リサーチャーが幅広い対象者と接点を持つことを可能にします。郵送アンケートは通常、調査の種類と実施理由を紹介するカバーシートと、オンラインでデータを収集するための元払い返送用封筒から構成されています。郵送アンケートは他の定量データ収集方法と比較して離脱率が高いが、リマインダーやインセンティブなどの特典を付加することで、離脱率の大幅な改善が期待できる。郵送アンケートの大きなメリットは、回答がすべて匿名であること、回答者が好きなだけ時間をかけてアンケートに答えることができ、偏見を持たれる心配がなく、完全に正直に答えられることです。

観察記録

その名が示すように、量的データを収集するためのかなり単純で簡単な方法です。この方法では、研究者は、特定の時間、特定の会場で特定のイベントに出席している人の数を数える、または指定された場所でイベントに参加している人の数などの技術を使用して、体系的な観察を通じて定量的データを収集します。より多くの場合、定量的なデータ収集のために、研究者は自然主義的な観察アプローチをとっており、「なぜ」「どのように」ではなく「何を」についての数値データを得るために鋭い観察力と感覚が必要とされます。

自然主義的観察は、質的データと量的データの両方を収集するために使用されます。しかし、構造化観察は質的なデータよりも量的なデータを収集するために使われることが多い。

構造化された観察。 このタイプの観察方法では、自然主義的観察または参加型観察と比較して、より包括的または構造化された設定で、研究者は1つまたは複数の特定の行動を注意深く観察する必要があります。構造化観察では、研究者はすべてを観察するのではなく、関心のある非常に特定の行動だけに焦点を当てます。これにより、観察している行動を定量的に把握することができるのです。観察者側の判断が必要な場合 – それはしばしばコーディングと表現され、一連の対象行動を明確に定義する必要があります。

定量的データ収集におけるドキュメントレビュー

ドキュメントレビューとは、既存のドキュメントを確認した上でデータを収集するためのプロセスである。文書は管理しやすく、過去の適格なデータを得るための実用的な資源であるため、効率的かつ効果的なデータ収集方法である。文書レビューは、補足的な研究データを提供することで研究を強化・支援するだけでなく、定量的な研究データを収集するための有益な手法の一つとして浮上しています。

定量的な研究データを収集するために、3つの主要な文書タイプを分析します。

公文書 この文書審査では、組織の公式で継続的な記録を分析し、さらなる調査を行います。例えば、年次報告書ポリシーマニュアル、学生活動、大学でのゲーム活動などです。
個人的な書類 公文書とは異なり、個人の行動、言動、健康状態、体格など、個人の個人的な記録を扱う文書審査です。例えば、生徒の身長や体重、通学距離などです。
物理的証拠。 物理的な証拠や物理的な文書は、個人または組織の金銭的な成長および拡張可能な成長の観点から、以前の成果を扱う。

結論

定量的なデータは収束的な推論ではなく、発散的な思考が必要なのです。数値や不変のデータに着目し、数値的、論理的、客観的なスタンスを扱います。より多くの場合、データ収集方法は定量的な研究データを収集するために使用され、結果は研究者が研究しようとする集団を代表している一般的な大規模なサンプルサイズに依存します。

定量的データの収集方法は他にも多数あるが、上記の確率的サンプリング、インタビュー、質問紙観察、文書調査などが、オフラインまたはオンラインのデータ収集において最も一般的で広く使用されている方法である。

定量的なデータ調査は包括的であり、おそらく分析結果をチャートやグラフで表示できる唯一のデータタイプである。質の高いデータがあれば正確な結果が得られます。データ解析はおそらく不可欠な要素で、研究の完全性や信憑性を阻害するだけでなく、データが弱ければ調査結果も不安定になります。したがって、どのような方法で定量データを収集しても、収集したデータが洞察に富み、実行可能な洞察をもたらす質の高いものであることを確認する必要があります。

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