Quy trình nghiên cứu định tính là gì?
Các khái niệm về tính hợp lệ và độ tin cậy tương đối xa lạ đối với lĩnh vực nghiên cứu định tính. Các khái niệm chỉ là không phù hợp. Thay vì tập trung vào độ tin cậy và hiệu lực, các nhà nghiên cứu định tính thay thế độ tin cậy của dữ liệu . Độ tin cậy bao gồm các thành phần sau: (a) Độ tin cậy; (b) khả năng chuyển nhượng; (c); sự tin cậy; và (d) xác nhận.
Sự tin cậy và tin cậy
Sự tín nhiệm góp phần vào niềm tin vào độ tin cậy của dữ liệu thông qua các thuộc tính sau: (a) sự tham gia kéo dài; (b) quan sát liên tục ; (c) triangulation; (d) độ an toàn tham chiếu ; (e) phân tích ngang hàng; và (f) kiểm tra thành viên.
Triangulation và kiểm tra thành viên là chính và thường được sử dụng phương pháp để giải quyết sự tín nhiệm .
Triangulation được thực hiện bằng cách hỏi các câu hỏi nghiên cứu tương tự của những người tham gia nghiên cứu khác nhau và bằng cách thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và bằng cách sử dụng các phương pháp khác nhau để trả lời các câu hỏi nghiên cứu đó. Kiểm tra thành viên xảy ra khi nhà nghiên cứu yêu cầu người tham gia xem xét cả dữ liệu do người phỏng vấn thu thập và thông tin phỏng vấn của các nhà nghiên cứu về dữ liệu phỏng vấn đó. Những người tham gia thường đánh giá cao quá trình kiểm tra thành viên và biết rằng họ sẽ có cơ hội để xác minh các tuyên bố của họ có xu hướng khiến người tham gia nghiên cứu sẵn lòng lấp đầy khoảng trống từ các cuộc phỏng vấn trước đó . Tin tưởng là một khía cạnh quan trọng của quá trình kiểm tra thành viên.
Tổng quát và tin cậy
Khả năng chuyển giao là sự khái quát hóa các kết quả nghiên cứu cho các tình huống và ngữ cảnh khác. Khả năng chuyển nhượng không được coi là một mục tiêu nghiên cứu tự nhiên khả thi.
Các bối cảnh trong đó thu thập dữ liệu định tính xảy ra xác định dữ liệu và góp phần giải thích dữ liệu . Vì những lý do này, tổng quát trong nghiên cứu định tính bị hạn chế.
Lấy mẫu có chủ đích có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề chuyển giao vì thông tin cụ thể được tối đa hóa liên quan đến bối cảnh trong đó việc thu thập dữ liệu xảy ra.
Đó là, thông tin cụ thể và đa dạng được nhấn mạnh trong việc lấy mẫu có mục đích , chứ không phải là thông tin tổng quát và tổng hợp, trong trường hợp này, nói chung, trong nghiên cứu định lượng. Lấy mẫu có mục đích đòi hỏi phải xem xét các đặc tính của từng thành viên trong một mẫu giống như các đặc tính đó liên quan trực tiếp đến các câu hỏi nghiên cứu.
Độ tin cậy và tin cậy
Độ tin cậy phụ thuộc vào tính hợp lệ . Do đó, nhiều nhà nghiên cứu định tính tin rằng nếu độ tin cậy đã được chứng minh, thì cũng không cần thiết phải thể hiện sự tin cậy và riêng biệt. Tuy nhiên, nếu một nhà nghiên cứu cho phép phân tích cú pháp của các điều khoản, thì độ tin cậy dường như có liên quan nhiều hơn đến tính hợp lệ và độ tin cậy dường như có liên quan nhiều hơn đến độ tin cậy.
Đôi khi hiệu lực dữ liệu được đánh giá thông qua việc sử dụng kiểm toán dữ liệu. Một kiểm toán dữ liệu có thể được thực hiện nếu tập hợp dữ liệu vừa đủ dày để kiểm toán viên có thể xác định xem tình hình nghiên cứu có áp dụng cho hoàn cảnh của họ hay không. Nếu không có đầy đủ chi tiết và thông tin theo ngữ cảnh, điều này là không thể. Bất kể, điều quan trọng cần nhớ là mục tiêu không phải là khái quát hóa vượt ra ngoài mẫu.
Một nhà nghiên cứu định tính phải kiên định ghi lại các tiêu chí về quyết định loại nào sẽ được thực hiện (Dey, 1993, tr.
100). Khả năng của một nhà nghiên cứu định tính sử dụng khung phân tích dữ liệu một cách linh hoạt để duy trì sự thay đổi, tránh trùng lặp và xem xét các danh mục không có sẵn hoặc không thể truy cập trước đó. Phần lớn phụ thuộc vào sự hiểu biết và hiểu biết của dữ liệu. Mức độ phân tích dữ liệu này đạt được bằng cách khoanh vùng dữ liệu (Glasser & Strauss, 1967).
Nghiên cứu định tính có thể được thực hiện để nhân rộng công việc trước đó, và khi đó là mục tiêu, điều quan trọng là các loại dữ liệu phải được thực hiện nội bộ phù hợp. Để điều này xảy ra, nhà nghiên cứu phải đưa ra các quy tắc mô tả các thuộc tính thể loại và cuối cùng có thể được sử dụng để biện minh cho mỗi bit dữ liệu vẫn được gán cho thể loại cũng như cung cấp cơ sở cho các thử nghiệm sau này về khả năng sao chép (Lincoln) & Guba, 1985, tr.
347).
Nghệ thuật nghiên cứu định tính và tin cậy
Quá trình tinh chỉnh dữ liệu trong và trên các danh mục phải được thực hiện một cách hệ thống, sao cho dữ liệu được tổ chức lần đầu tiên thành các nhóm theo các thuộc tính tương tự dễ thấy. Sau bước đó, dữ liệu được đưa vào cọc và cọc phụ, sao cho sự phân biệt dựa trên phân biệt tốt hơn và tốt hơn.
Thông qua quá trình viết các bản ghi nhớ, một nhà nghiên cứu định tính ghi lại các lưu ý về sự xuất hiện của các mẫu hoặc các thay đổi và cân nhắc có liên quan đến quá trình lọc danh mục. Các định nghĩa phân loại có thể được dự kiến thay đổi trong quá trình nghiên cứu vì đó là nền tảng cho các loại quy trình so sánh không đổi trở nên ít chung chung hơn và cụ thể hơn khi dữ liệu được nhóm lại và nhóm lại trong quá trình nghiên cứu. Do đó, trong việc xác định các loại, chúng ta phải chú ý và thận trọng - chú ý đến dữ liệu và dự kiến trong các khái niệm hóa của chúng về chúng (Dey, 1993, p. 102).
Nguồn:
Thuốc nhuộm, JG, Schatz, IM, Rosenberg, BA và Coleman, ST (2000, tháng 1). Phương pháp so sánh không đổi: Kính vạn hoa của dữ liệu. Báo cáo định tính, 4 (1/2).
Glaser, B., và Strauss, A. (1967). Việc phát hiện lý thuyết căn cứ: Chiến lược nghiên cứu định tính. Chicago, IL: Aldine.
Lincoln, YS và Guba, EG (1985). Điều tra tự nhiên. Newbury Park, CA: Sage.