質的研究の評価 その4 厳密性を高める4つのテクニック
厳密性を高めるための４つのテクニックを学びます．
質的研究の確認可能性、依拠可能性，信用性、客観性を高めるために、多くの方法がある（Liamputtong 2013）．しかし，単一の方法を使用したからといって質的研究の厳密性が保証されるわけではない．
以下のセクションでは、研究のデザインとプロセスのさまざまな構成要素に焦点を当て，参加者の選択や 採用，データ収集，データ分析，解釈と結論の評価方法を抑える
Participant Selection and Recruitment
サンプルの適切性
研究研究の目的を参考にして評価する（Kuper et al）. 参加者の選択には、さまざまな戦略があり，質的研究では一般的に，現象や視点の多様性を捉えるために情報量の豊富な参加者を幅広く取り込もうとするが、これは目的別サンプリングを用いて達成することができる(Sandelowski 1995; Patton 2015)。
雪だるま式サンプリング戦略は最初の参加者にどのようにして包含基準に適合し研究に参加する意思があるかもしれない他の人々を識別するために尋ねることを含む．雪だるま式サンプリングは、例えば薬物使用者（Liamputtong 2007, 2013）など，直接アプローチすることが困難な隠れた集団からの参加者を特定するのに適している．
コンビニエンス・サンプリングは質的研究には推奨されていない．これは経験の範囲を捉えるのではなく単一の経験や視点を持つ均質なサンプルになる可能性があるからである(Liamputtong 2013)．それでも、参加者を選ぶための効率的で安価で簡単な戦略であるため一般的に使用されている．
サンプルサイズ
サンプルの潜在的なバイアスと限界については、研究者が議論すべきである．選択基準は分析プロセス中に変更される可能性があるが，参加者を含める根拠は明確に正当化されるべきである(Giacomini et al. 2000)．サンプリングの限界については特に重要な特徴を持つ参加者の不在について議論されるべきである(Kuper et al. 2008; Patton 2015)
質的研究は通常，現象の完全な理解が達成され，参加者が新たな洞察を提起しなくなった時点でサンプリングを中止するためあらかじめ決められたサンプルサイズを持たない（Kuper et al. 2008; Liamputtong 2013）．実際には，資源の制約や実現可能性のために飽和に達する前に募集を中止する必要があるかもしれない（O'reilly and Parker 2013）．これについては論文で議論すべきである．あるいは，飽和がしばしば引用されるが，これがどのようにして達成されたのかは読者には不明確であり，おそらく研究者の間で飽和を達成するためのプロセスが指導されておらず，明確でないことに起因している（O'reilly and Parker 2013）．初対面の父親の産後経験と産後初期のサポートニーズをインタビューした最近の研究では、13人目の参加者の後に飽和し、新たな知見を特定していないことを確認するために2回の追加インタビューを行ったと報告している（Shorey et al.2017）．また，読者は，サンプルの特徴や結果の幅と深さを調べて、サンプルにばらつきのある症例や参加者が含まれていたかどうかを判断する必要がある．
データ収集
読者は，研究の質問に基づいてデータが適切に収集されたかどうかを問うべきである(Kuper et al. 2008)．例えば、データ収集の方法としてインタビュー，フォーカスグループ，フィールド観察のいずれを選択するかは最終的には研究の目的に依存する．方法の選択は研究報告書の中で明確に正当化されるべきである．
フィールド観察では，自然に起こる出来事を観察するのではなく，研究者の存在が参加者の行動に影響を与える可能性があるかどうかを考慮すべきである(Giacomini et al. 2000)．
個人面接は特に個人的で感情的な話題について，個人的な経験や視点を引き出すのに適している．
フォーカス・グループは，グループの相互作用やダイナミクスを活用したデータの生成に有用である(Krueger 2014)．フォーカス・グループのグループ・ダイナミズムは参加者が同じような経験を持つ人々の間で感情的に敏感な経験について話す力を与えるかもしれないが，グループの不適切な構成は，開示を阻害する可能性がある(Liamputtong 2011)．例えばHIVと共に生きる若者の服薬アドヒアランスの障壁を研究するには，インタビューよりもフォーカスグループ研究の方が適しています．インタビュー研究やフォーカスグループ研究では研究者と参加者の間のパワーアンバランスを最小限に抑えるべきである．例えば，可能であれば，患者のケアに関わる臨床医がインタビューを行うべきではない(Råheim et al. 2016)．このためインタビュアーの属性を報告書に記載すべきである．
これらの問題は，研究報告書の中で探求されるべきである。また、データ収集が体系的、組織的、包括的に行われ、現象の堅牢で詳細な記述を生み出すのに十分なものであったことを読者に示すべきである(Giacomini et al. 2000; Kuper et al. 2008)．これはサンプルサイズだけで判断することはできない。なぜなら，サンプルサイズが大きいと個々の参加者を広範囲に調査できず，参加者との相互作用をより詳細に分析したサンプルサイズの小さい研究に比べて，より浅くニュアンスの乏しい知見が得られる可能性があるからである(Giacomini et al. 2000)．サンプルサイズに加えて観察やインタビューの数，データ収集の期間，データ収集とデータ収集技術の多様性，データ収集に関与した研究者の数など，他の指標にも注目すべきである(Giacomini et al. 2000)
データ分析
質的分析のための様々なフレームワークがあるため選択されたアプローチが正当化され、研究の目的に適したものでなければならない(Kuper et al. 2008)．数式や規則に沿って統計解析ソフトを使って実行できる統計解析とは異なり，質的研究者は，データを分析するために彼らの解釈や専門知識が必要とされるため、分析における「道具」である(Patton 2015)．そのため、定性分析が体系的かつ明確に記述されていることが重要である（Patton 2015）．したがって定性データの収集と分析には，経験豊富な研究者による訓練と指導も必要である（Patton 2015）．練習と経験を必要とする重要なスキルには，質問をすること，さらなる情報を求めるプロンプト，参加者との関係構築，詳細なフィールドノートの記録，分析において重要かつ関連性の高いデータを区別することなどがある（Patton 2015）．ソフトウェアを使用して体系的に分析を行うことができるが，それによって自動的に質の高い分析が実現するわけではない(Giacomini et al. 2000)．
質的分析の目的は，現象の詳細かつ広範な理解を提供する概念的枠組みを構築することである。研究者の三角測量と回答者の検証は、分析の厳密性を高めることにもつながる。複数の研究者が参加することで、分析の枠組みをさらに発展させるための議論が可能となり、すべてのデータが確実に把握され，一人の研究者のバイアスが解釈に過度に影響することを防ぐことができる(Giacomini et al. 2000; Kitto et al. 2008)．
回答者検証（またはメンバーチェック）は，参加者からの解釈に対するフィードバックを求め参加した人にとって意味のあるものであることを確認することを含む(Giacomini et al. 2000; Liamputtong 2013)．これは，分析の信頼性を示す最強のマーカーであることが示唆されている(Lincoln and Guba 1986)．彼らのフィードバックはさらなる分析を必要とする新しいデータを生成する(Mays and Pope 2007)．研究者はまた，分析を洗練させ，発展させるために代替的な説明をテストし，データの予備的な概念に合わない否定的なケースを考慮すべきである(Mays and Pope 2000; Patton 2015)．
フェアディーリングは、参加者の視点が公平に表現されるようにするためのもう一つの手法である。分析では、様々な視点を捉え、あるグループの視点を多数派の意見や経験として提示することは避けなければならない(Mays and Pope 2000)．
Interpretations and Conclusions
研究の解釈的厳密性は，現象の正確で，信頼でき，関連性のある，深い理解が示されているかどうかという点で評価されるべきである（Liamputtong 2013）．所見の分析と解釈に質的研究者が直接関与することを考えると，質的研究の厳密性の基準には研究者のバイアスを最小限に抑え，所見が参加者の視点を確実に捉えているかどうかを確認するための反射的思考（すなわち、反射性）の実証が含まれる(Giacomini et al. 2000; Kuper et al. 2008; Liamputtong 2013)．
反射性は，研究者がデータ収集と研究結果に影響を与える可能性があることを認識し，それに対処し研究に対する社会文化的、政治的、倫理的な影響の可能性を評価することを必要とする(Liamputtong 2013)．研究者の経歴、性別，職業上の役割は，研究のデザインに影響を与え，参加者との相互作用やデータの解釈から収集されるデータを形作る可能性がある(Kuper et al. 2008; Patton 2015)．
例えば、研究者と参加者の間にパワーアンバランスがあるかもしれないし，観察者の存在下で実行したり，望ましい回答を提供したりする傾向があるかもしれない(Anyan 2013)．研究者自身の態度やバイアスがデータ収集中に変化することもある（Patton 2015）．これらの変化は，研究報告書に体系的に記録され，評価されるべきである．読者は，研究者が研究に及ぼす可能性の高い影響についての評価を行うために十分な情報を持っていなければならない．
まとめ
質的研究の信用性、依拠可能性、転用可能性、確認可能性を実証するために使用できる多くのテクニックを説明した．重要なことは、これらの技法は，読者が研究方法や解釈の厳密性を評価できるように，詳細な記述，報告，正当化を必要とすることである．
Author Y