定量的データ収集の必要性とは？
質的データとは対照的に、量的データは数字や数値がすべてです。 研究者は、調査サンプルにアンケートやインタビューを行い、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で、属性、態度、行動、およびその他の定義された変数を定量化しようとする場合、定量データに頼ることが多いのです。 研究者であれば、オンラインでデータを収集することも、適切な調査によって従来のデータ収集方法を使用することも可能です。
量的データの収集に使用する方法
数えることができるデータ、または数値で表現できるデータが、量的データを構成します。 これは、一般的に事象や一致のレベルを調査するために使用されます。 そして、”how much” や “how many” で始まる質問をする構造化されたアンケートを通じて収集されます。 定量データは数値であるため、確定的かつ客観的なデータである。 また、定量的な情報は、統計的、数学的な分析に適しており、グラフやチャート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、離散は有限の数値を持ち、連続は分数や小数の可能性を持つ数値となる。 例えば、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、これは離散的データの好例である。 もし、身長、体重、年齢、距離など、人口の物理的な測定値の研究に限定した場合、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。
確率サンプリング
何らかの形式の無作為抽出を利用して行われるサンプリングの決定的な方法で、研究者は対象となる人口統計から無作為に収集したデータに基づいて確率的な声明を発表することができます。 確率サンプリングの最も優れた点の1つは、研究者が研究に関心のある集団の代表者からデータを収集できることです。 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が排除されます。
確率サンプリングには3つの重要な種類があります
- 単純無作為抽出（simple random sampling）。 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。 ターゲット層のいずれかがサンプルに含まれることになりますが、サンプルに含めるための最初のユニットがランダムに選択され、残りはリスト上の10人に1人のように順序付けられた方法で選択されます。
- 層別ランダムサンプリング。 これは、サンプルを作成しながら、ターゲットオーディエンス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。 研究者がサンプルに特定の人々を含めることについて選択的である場合、すなわち、男性または女性のみ、管理職または幹部、特定の産業内で働く人々、に便利です。
インタビュー
人々にインタビューすることは、データ収集に使用される標準的な方法です。 しかし、定量的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、研究者は標準的な質問票のセットのみを尋ね、それ以上のことは行いません。
データ収集のために行われるインタビューには、大きく分けて3つのタイプがあります
- 電話インタビュー。 何年もの間、電話インタビューはデータ収集方法のチャートを支配してきました。 しかし、最近では、インターネットやSkypeなどのビデオ通話を利用したビデオインタビューも増えてきています。
- 対面式インタビュー。 参加者から直接データを収集するための実績ある手法です。 詳細な質問をし、豊富で有益なデータを収集するためのプローブが提供されるため、質の高いデータを取得するのに役立ちます。 また、観察を通じて非言語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のに十分な機会を提供するため、参加者の読み書き能力は関係ない。 費用と時間がかかる方法ですが、F2Fインタビューの回答率は高くなることが多いです。
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI)。 面接者がデスクトップやラップトップを持ち歩き、面接で得たデータを直接データベースにアップロードする、対面式面接と同様のセットアップに他なりません。 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ため、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
オンライン調査ソフトウェアを使用して作成されたアンケートや調査票は、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な方法で作成されます。 回答者の態度や行動を単純化し、定量化するのに役立つため、チェックリストや評価尺度タイプの質問が定量調査の大部分を占めています。
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、2つの重要なタイプがあります。
- Web ベースのアンケート。 これは、インターネットベースの調査またはオンライン調査のための支配と最も信頼された方法の1つです。 ウェブベースのアンケートでは、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調査ツールに移動し、そこからアンケートに参加したり、アンケートに記入したりすることができます。 費用対効果が高く、迅速で、より広範囲な調査が可能なため、ウェブベースの調査は、研究者に好まれています。 ウェブベースのアンケートの主な利点は、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、またはモバイルのいずれかを使用して、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。
- メールアンケート。 郵送アンケートでは、アンケートをサンプル集団に郵送し、リサーチャーが幅広い対象者とつながる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の返送状が入ったパケットで構成されています。 郵送アンケートは他の定量的データ収集方法と比較して離脱率が高いが、アンケートに回答するためのリマインダーやインセンティブなどの特典を追加することで、離脱率を劇的に改善することができる。 郵送アンケートの大きな利点は、回答がすべて匿名であり、回答者は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もなく、完全に正直に答えることができることです。
観察
その名が示すように、量的データを収集するための、非常にシンプルでわかりやすい方法です。 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を数える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することができます。 また、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ることが多く、「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る。
自然主義的観察は、質的データと量的データの両方の収集に使用されます。 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用されます。
- 構造化された観察。 このタイプの観察法では、研究者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のみに焦点を当てます。 これによって、研究者は観察している行動を定量化することができる。 観察が観察者の側で判断を必要とする場合、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ことが必要となります。
ドキュメント レビュー
ドキュメント レビューは、既存のドキュメントをレビューした後にデータを収集するために使用されるプロセスです。 文書は管理しやすく、過去から適格なデータを得るための実用的なリソースであるため、データを収集するための効率的かつ効果的な方法となります。 補足的な研究データを提供することによって研究を強化し、サポートすることとは別に、文書レビューは、定量的な研究データを収集するための有益な方法の一つとして浮上している。
補足的な定量研究データを収集するために、3 つの主要なドキュメント タイプが分析されています
- Public Records: この文書レビューでは、組織の公式で継続的な記録が、さらなる研究のために分析されます。 例えば、年次報告書、政策マニュアル、学生活動、大学でのゲーム活動などです。
- 個人的な文書。 公的な文書とは対照的に、このタイプの文書レビューでは、個人の行動、行動、健康、体格などに関する個人の個人的な記録を扱う。 例えば、生徒の身長や体重、生徒が学校に通うために移動している距離など。
- 物理的証拠。 物理的証拠または物理的文書は、金銭的および拡張可能な成長の観点から、個人または組織の以前の成果を扱う。
結論
定量的データは収束的推論についてではなく、発散的思考についてである。 数値と不変のデータに注目し、数値、論理、客観的なスタンスを扱います。 定量的な研究データを収集するために、より多くの場合、データ収集方法が使用され、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。
量的データを収集する方法は他にもたくさんありますが、上記の確率サンプリング、インタビュー、アンケート観察、文書レビューが、オフラインまたはオンラインのデータ収集で最も一般的かつ広く使用されている方法です。
定量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す。 質の高いデータは正確な結果をもたらし、データ分析はおそらく不可欠な要素ですが、データが弱いと、研究の完全性や信憑性が損なわれるだけでなく、調査結果が不安定になります。 したがって、どのような方法で定量データを収集しようとも、収集したデータが良質で、洞察に富み、実用的な洞察をもたらすものであることを確認することが重要です。