Millised on kvalitatiivsed uurimisprotsessid?
Kehtivuse ja usaldusväärsuse mõisted on kvalitatiivsete uuringute valdkonnas suhteliselt välistavad. Mõisted pole lihtsalt sobivad. Selle asemel, et keskenduda usaldusväärsusele ja kehtivusele, asendavad kvalitatiivsed teadlased andmete usaldusväärsust . Usaldusväärsus koosneb järgmistest komponentidest: a) usaldusväärsus; b) võõrandatavus; (c); töökindlus; ja (d) kinnitatavus.
Usaldusväärsus ja usaldusväärsus
Usaldusväärsus aitab uskuda andmete usaldusväärsust järgmiste atribuutide kaudu: a) pikaajaline kaasamine; b) püsivad tähelepanekud ; (c) triangulatsioon; d) viidete adekvaatsus ; e) vastastikune arutelu; ja f) liikmete kontroll.
Triangulatsiooni ja liikmete kontroll on esmased ja üldiselt kasutatavad meetodid usaldusväärsuse parandamiseks .
Triangulatsiooni tehakse, küsides samu uurimisküsimusi erinevatele osalejatele ja kogudes andmeid erinevatest allikatest ja kasutades erinevaid meetodeid nendele uurimisküsimustele vastamiseks. Riiklike kontrollide läbiviimine toimub siis, kui teadlane palub osalejatel läbi vaadata intervjueerija kogutud andmed ja küsitluse andmete tõlgendamine teadlaste poolt. Osalejad hindavad üldiselt liikme kontrollimise protsessi ning teades, et neil on võimalus oma avalduste kontrollimiseks, kipub osalejatel vabatahtlikult täitma varasemate intervjuude lünki . Usaldus on liikme kontrollimise protsessi oluline aspekt.
Üldistamine ja usaldusväärsus
Teisaldatavus on uuringu tulemuste üldistamine teistele olukordadele ja kontekstidele. Ülekandmist ei peeta elujõuliseks loodusteadusliku uurimistöö eesmärgiks.
Andmed määratlevad kvalitatiivse andmekogumise kontekstid ja aitavad kaasa andmete tõlgendamisele . Nendel põhjustel on kvalitatiivsete uuringute üldistamine piiratud.
Ülekandmisteabe käsitlemiseks võib kasutada sihtotstarbelist valimit , kuna konkreetne teave on maksimeeritud seoses andmete kogumise kontekstiga.
See tähendab, et spetsiifiline ja mitmekülgne teave on suunatud eesmärgipärase valimi võtmise asemel üldise ja koondatud teabe esitamisele, mis üldjuhul toimub kvantitatiivsete uuringute puhul. Sihtotstarbeline proovide võtmine eeldab valimi üksikute liikmete eripära arvestamist, kuna need omadused on otseselt seotud uurimisküsimustega.
Usaldusväärsus ja usaldusväärsus
Usaldusväärsus sõltub kehtivusest . Seepärast usuvad paljud kvalitatiivsed teadurid, et kui usaldusväärsust on tõestatud, ei ole vaja ka usaldusväärsust eraldi näidata. Kuid kui teadlane lubab tingimuste parsimist, siis usaldusväärsus tundub olevat rohkem seotud kehtivusega ja usaldusväärsus tundub rohkem seotud usaldusväärsusega.
Mõnikord hinnatakse andmete õigsust, kasutades andmete auditit. Kui andmekogum on mõlemal rikas, võib auditi läbi viia, nii et audiitor saaks otsustada, kas uurimisolukord mõjutab nende olukorda. Ilma piisavate üksikasjade ja kontekstuaalse teabeta ei ole see võimalik. Sõltumata sellest on oluline meeles pidada, et eesmärgiks ei ole üldistus valimisest kaugemale minekust.
Kvalitatiivne teadlane peab järjekindlalt registreerima kriteeriumid, mille alusel kategooria otsuseid võetakse (Dey, 1993, lk.
100). Kvalitatiivse teadlase võimalus kasutada paindlikult andmeanalüüsi raamistikku, jääda muudatuste avamisele, kattumise vältimiseks ja kaaluda varem puudumatuid või mitte vaadatavaid kategooriaid, sõltub suurel määral teadlase teadmisest ja andmete mõistmisest. See andmeanalüüsi tase saavutatakse andmetes (Glasser & Strauss, 1967).
Varasema töö koopiate tegemiseks võib läbi viia kvalitatiivseid uuringuid, ja kui see on eesmärk, on oluline, et andmekategooriad oleksid omavahel kooskõlas. Selleks peab teadlane töötama välja reegleid, mis kirjeldavad kategooria omadusi ja mida võib lõpuks kasutada, et õigustada iga kategooria jaoks alles jääva andmekogu lisamist ning anda alust hiljem korratavuse katsetamiseks (Lincoln & Guba, 1985, lk.
347).
Kvalitatiivsete uuringute kunst ja usaldusväärsus
Andmete rafineerimise protsessi kategooriate kaupa ja nende kaupa tuleb süstemaatiliselt läbi viia, nii et andmed esmakordselt grupeeritakse sarnaste omaduste järgi, mis on kergesti nähtavad. Selle etapi järel pannakse andmed varbadesse ja alamarjadesse, nii et diferentseerimine põhineb peenematel ja peenematel diskrimineerimisel.
Mälestusmärkide koostamise protsessi käigus kirjutab kvalitatiivne teadlane märkmeid mustrite kujunemise või muudatuste ja kaalutluste kohta, mis on seotud kategooria rafineerimisprotsessiga. Uuringu käigus võib eeldada, et kategooriate määratlused muutuvad, kuna see on pideva võrdlusprotsessi põhikategooriate jaoks muutunud vähem üldiseks ja täpsemaks, kuna andmed on uuringu käigus rühmitatud ja ümber liigitatud. Seega kategooriate määratlemisel peame olema nii tähelepanelikud kui ka esialgsetel - andmetele tähelepanelik ja esialgne nende kontseptuaalis (Dey, 1993, lk 102).
Allikad:
Dye, JG, Schatz, IM, Rosenberg, BA ja Coleman, ST (2000, jaanuar). Pidev võrdlemismeetod: Andmete kaleidoskoop. Kvalitatiivne aruanne, 4 (1/2).
Glaser, B. ja Strauss, A. (1967). Maandatud teooria avastamine: kvalitatiivsete uuringute strateegiad. Chicago, IL: Aldine.
Lincoln, YS ja Guba, EG (1985). Naturalistlik uurimine. Newbury Park, CA: Sage.