Статыстыка ў якасных даследаваннях
Якасныя даследаванні часта разумеюцца як падыход, які факусуецца на значэнні, вопыце, кантэксце і сацыяльных працэсах. З-за гэтага некаторыя людзі лічаць статыстыку неістотнай у якасных даследаваннях ці нават супярэчыць якаснаму духу, які робіць акцэнт на глыбіні, а не на лічбах. Аднак на практыцы статыстыка можа адыгрываць вырашальную ролю ў якасных даследаваннях — не ў тым, каб «пераўтварыць» якасныя даследаванні ў колькасныя, а ў тым, каб дапамагчы даследчыкам абагульніць даныя, удакладніць заканамернасці, умацаваць аргументы і павысіць празрыстасць аналізу.
У гэтым артыкуле абмяркоўваецца, як статыстыка можа быць належным чынам выкарыстана ў якасных даследаваннях, якія тыпы статыстыкі звычайна выкарыстоўваюцца, а таксама абмежаванні і этычныя прынцыпы яе выкарыстання, каб гарантаваць яе адпаведнасць мэтам якасных даследаванняў.
1. Зразумець месца статыстыкі ў якасных даследаваннях
Якасныя даследаванні накіраваны на глыбейшае разуменне з'яў з дапамогай такіх дадзеных, як інтэрв'ю, назіранні, дакументы, палявыя нататкі або культурныя артэфакты. Якасныя дадзеныя звычайна маюць форму апавяданняў, а не лічбаў. Аднак апісальная статыстыка можа быць карыснай, калі даследчыкі кадуюць, групуюць тэмы або вылічваюць частату сустракаемасці катэгорый.
Выкарыстанне статыстыкі ў якасных даследаваннях не патрабуе ад даследчыкаў строгай праверкі гіпотэз, як у колькасных даследаваннях. Асноўная ўвага надаецца падтрымцы інтэрпрэтацыі: паказу тэндэнцый, прапорцый або варыяцый, якія вынікаюць з дадзеных, пры гэтым цытаты, кантэкст і тлумачэнні знаходзяцца ў цэнтры абмеркавання.
2. Апісальная статыстыка: найбольш распаўсюджаная форма
Статыстычныя дадзеныя, якія часцей за ўсё сустракаюцца ў якасных даследаваннях, — гэта апісальная статыстыка, напрыклад:
– Колькасць удзельнікаў у залежнасці ад пэўных характарыстык (узрост, прафесія, стаж працы).
– Частата ўзнікнення тэм або кодаў у транскрыпцыі.
– Працэнт рэспандэнтаў, якія згадалі канкрэтную праблему.
– Размеркаванне месцаў назірання або тыпаў аналізаваных дакументаў.
Просты прыклад: у якасным даследаванні вопыту дыстанцыйнай працы даследчык можа заявіць, што «з 20 удзельнікаў 14 вылучылі праблему межаў паміж працай і асабістым жыццём»; затым даследчык дае цытаты і інтэрпрэтацыі таго, чаму гэтая праблема была дамінуючай і чым кантэкст адрозніваўся ў розных групах.
Апісальная статыстыка дапамагае чытачам зразумець «карту» дадзеных: наколькі шырока з'яўляюцца тэмы, якія тэмы абмяркоўваюцца часцей і ці ёсць адрозненні ў заканамернасцях паміж удзельнікамі.
3. Колькасная ацэнка якасных дадзеных: калі яна карысная?
У якасным аналізе колькасная ацэнка можа быць карыснай, калі:
1. Павысіць празрыстасць аналізу
Чытачы бачаць, што высновы заснаваныя не толькі на некалькіх цытатах, а зыходзяць з даволі паслядоўнай заканамернасці.
2. Параўноўвайце групы метадам даследавання
Напрыклад, параўнанне тэм, якія ўзніклі ў інтэрв'ю паміж пачаткоўцамі і вопытнымі настаўнікамі. Гэта не для статыстычнага абагульнення, а хутчэй для стварэння больш тонкіх пытанняў і тлумачэнняў.
3. Падтрымлівае змешаныя метады
У змешаных дызайнах якасныя дадзеныя можна апрацаваць па катэгорыях, якія затым коратка аналізуюцца з дапамогай лічбаў, альбо, наадварот, колькасныя вынікі можна паглыбіць з дапамогай інтэрв'ю.
Аднак колькасная ацэнка не павінна замяняць глыбіню. Рэдка сустракаемыя тэмы могуць быць надзвычай важнымі — напрыклад, досвед дыскрымінацыі, з якім сутыкаюцца толькі некаторыя людзі, але які мае значны ўплыў.
4. Статыстычныя метады, якія можна выкарыстоўваць
Нягледзячы на тое, што якасныя даследаванні не сканцэнтраваны на статыстычных высновах, некаторыя простыя метады можна выкарыстоўваць з асцярожнасцю:
– Частата і працэнт: падлічвайце з'яўленне кодаў або тэм.
– Простае перакрыжаванае падлічэнне: напрыклад, тэма «стрэс на працы» часцей праяўлялася ва ўдзельнікаў, якія працавалі больш за 10 гадзін у дзень.
– Сярэдняе значэнне або медыяна: для дэмаграфічных дадзеных або характарыстык удзельнікаў, якія маюць лікавы характар, такіх як працягласць вопыту.
– Візуалізацыя: слупковыя дыяграмы, зводныя табліцы або тэматычныя карты, якія прадстаўляюць зводку заканамернасцей.
Калі даследчыкі выкарыстоўваюць такое праграмнае забеспячэнне, як NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA або нават электронныя табліцы, функцыі падліку частаты кода і матрыцы параўнання катэгорый вельмі карысныя. Аднак гэтыя лічбы варта чытаць як «прыкметы заканамернасцей у аналізаваных дадзеных», а не як статыстычныя доказы для папуляцыі.
5. Статыстыка і кантэнт-аналіз
Адной з найбольш «статыстычна-спрыяльных» абласцей якасных падыходаў з'яўляецца кантэнт-аналіз, асабліва якасна-колькаснага характару. Даследчыкі могуць кадзіраваць дакументы (напрыклад, навіны, паведамленні ў сацыяльных сетках, інстытуцыйную палітыку), а затым падлічваць частату сустракаемасці пэўных катэгорый.
Прыклад: даследаванне асвятлення праблем псіхічнага здароўя ў анлайн-СМІ. Даследчыкі могуць вызначыць такія катэгорыі, як «стыгма», «прафесійная падтрымка», «апавяданні пра гаенне» або «сенсацыйнасць». Пасля кадавання даследчыкі могуць прадставіць долю катэгорый у залежнасці ад носьбіта інфармацыі або перыяду часу. Пасля гэтага даследчыкам усё яшчэ неабходна правесці паглыбленае вывучэнне мовы, афармлення і асноўнага сацыяльна-палітычнага кантэксту.
6. Захаванне якасці даследаванняў: надзейнасць і валіднасць якаснай версіі
У якасных даследаваннях якасць часта абмяркоўваецца праз такія паняцці, як давер, пераноснасць, надзейнасць і пацверджальнасць. Статыстыка можа дапамагчы ў некаторых аспектах, асабліва ў працэсе кадавання:
– Пагадненне паміж кодэрамі
Калі дадзеныя кадуюць больш за аднаго даследчыка, паказчыкі супадзення (напрыклад, працэнт супадзення або пэўны каэфіцыент) могуць сведчыць аб узгодненасці. Гэта карысна, асабліва пры кантэнт-аналізе або камандных даследаваннях.
Аднак даследчыкам трэба быць асцярожнымі: высокая ступень супадзення не азначае аўтаматычна «правільную» інтэрпрэтацыю. Яна проста сведчыць аб паслядоўнасці ў прымяненні азначэнняў кода. Таму абмеркаванні з праграмістамі, аўдытарскія журналы і рэфлексіўнасць застаюцца неабходнымі.
7. Абмежаванні і рызыкі выкарыстання статыстыкі
Існуе некалькі рызык, калі статыстыка выкарыстоўваецца без уліку метадалогіі:
1. Рэдукцыянізм
Якасныя дадзеныя багатыя на кантэкст; празмерная ўвага да лічбаў можа страціць нюансы, супярэчнасці і дынаміку.
2. Ілюзія абагульнення
Высокая частата ў невялікай выбарцы не абавязкова азначае, што яна датычыцца больш шырокай папуляцыі. Якасныя даследаванні, як правіла, не прызначаны для статыстычнага абагульнення.
3. Ігнараванне нязначных, але значных тэм
Рэдка ўзнікаючыя тэмы могуць сведчыць пра досвед уразлівых груп, схаваныя канфлікты або з'явы, якія цяжка раскрыць.
4. Няправільнае разуменне чытачом
Чытачы могуць спакусіць інтэрпрэтаваць лічбы як меру ўпэўненасці. Таму даследчыкам трэба растлумачыць, што лічбы проста абагульняюць заканамернасці ў аналізаваных дадзеных.
8. Добрая практыка: інтэграцыя лічбаў і апавядання
Каб статыстыка адпавядала якасным даследаванням, можна ўжыць наступныя добрыя практыкі:
– Растлумачце мэту выкарыстання лічбаў: для тэматычнага адлюстравання, даследчага параўнання або празрыстасці.
– Уключыце працэс кадавання: азначэнні кода, прыклады цытат і этапы аналізу.
– Выкарыстоўвайце лічбы прапарцыйна: кароткія табліцы — гэта добра, але інтэрпрэтацыйнае апавяданне застаецца асновай.
– Пераканайцеся, што кантэкст застаецца актуальным: пасля лічбаў заўсёды ідуць тлумачэнні «чаму» і «як».
– Уключыце тыповыя цытаты: не толькі «цікавыя», але і тыя, якія паказваюць заканамернасці і варыяцыі.
Выснова
Статыстыка ў якасных даследаваннях — не вораг, а хутчэй дапаможны інструмент, які пры правільным выкарыстанні можа ўзбагаціць аналіз. Дзякуючы апісальнай статыстыцы, простай колькаснай ацэнцы і візуалізацыі даследчыкі могуць выразна абагульніць дадзеныя і павысіць празрыстасць вынікаў. Аднак якасныя даследаванні застаюцца заснаванымі на значэнні, кантэксце і паглыбленай інтэрпрэтацыі. Таму лічбы варта разглядаць як дадатак, які дапамагае высветліць заканамернасці, не прымяншаючы голас удзельнікаў і складанасць вывучаемых сацыяльных з'яў.
Пры разумным выкарыстанні статыстыка можа стаць мастом: злучаючы наратыўную сілу якасных даследаванняў з больш сістэматычным, зразумелым і адказным спосабам прадстаўлення вынікаў.
