Сапалық зерттеулердегі статистика
Сапалы зерттеу көбінесе мағынаға, тәжірибеге, контекстке және әлеуметтік процестерге бағытталған тәсіл ретінде түсініледі. Осыған байланысты кейбір адамдар статистиканы сапалық зерттеулерде маңызды емес немесе тіпті сандарға қарағанда тереңдікті баса көрсететін сапалық рухқа қайшы деп санайды. Дегенмен, іс жүзінде статистика сапалық зерттеулерде маңызды рөл атқара алады — сапалықты сандыққа «айландыру» үшін емес, керісінше зерттеушілерге деректерді қорытындылауға, заңдылықтарды нақтылауға, дәлелдерді нығайтуға және талдаудың ашықтығын арттыруға көмектеседі.
Бұл мақалада статистиканы сапалық зерттеулерде қалай дұрыс пайдалануға болатыны, жиі қолданылатын статистика түрлері және оларды пайдаланудың шектеулері мен этикасы, олардың сапалық зерттеулердің мақсаттарына сәйкес келуін қамтамасыз ету үшін талқыланады.
1. Сапалық зерттеулердегі статистиканың орнын түсіну
Сапалы зерттеу сұхбаттар, бақылаулар, құжаттар, далалық жазбалар немесе мәдени артефактілер сияқты деректер арқылы құбылыстарды тереңірек түсінуге бағытталған. Сапалы деректер әдетте сандар емес, баяндау түрінде болады. Дегенмен, зерттеушілер санаттарды кодтаған, топтастырған немесе жиі кездесетін санаттарды есептеген кезде сипаттамалық статистика пайдалы болуы мүмкін.
Сапалық зерттеулерде статистиканы пайдалану зерттеушілерден сандық зерттеулердегідей гипотезаларды мұқият тексеруді талап етпейді. Негізгі назар түсіндірмені қолдауға аударылады: дәйексөздерді, контекстті және түсіндірмелерді талқылаудың негізінде сақтай отырып, деректерден туындайтын үрдістерді, пропорцияларды немесе ауытқуларды көрсету.
2. Сипаттамалық статистика: ең көп таралған түрі
Сапалық зерттеулерде жиі кездесетін статистика сипаттамалық статистика болып табылады, мысалы:
– Белгілі бір сипаттамаларға (жасына, мамандығына, еңбек өтіліне) негізделген қатысушылар саны.
– Транскриптте тақырыптардың немесе кодтардың пайда болу жиілігі.
– Белгілі бір мәселені айтқан респонденттердің пайызы.
– Бақылау орындарының немесе талданған құжаттар түрлерінің таралуы.
Қарапайым мысал: қашықтан жұмыс тәжірибесін сапалы зерттеу барысында зерттеуші «20 қатысушының 14-і жұмыс пен жеке өмір арасындағы шекара мәселесін атап өтті» деп айтуы мүмкін; содан кейін зерттеуші бұл мәселенің неліктен басым болғанын және контекст топтар арасында қалай ерекшеленетінін дәйексөздер мен түсіндірмелермен түсіндіреді.
Сипаттамалық статистика оқырмандарға деректердің «картасын» түсінуге көмектеседі: тақырыптар қаншалықты кең таралғанын, қандай тақырыптар жиі талқыланатынын және қатысушылар арасында үлгілерде айырмашылықтар бар-жоғын.
3. Сапалық деректерді сандық бағалау: ол қашан пайдалы?
Сапалық талдауда сандық бағалау келесі жағдайларда пайдалы болуы мүмкін:
1. Талдаудың ашықтығын арттыру
Оқырмандар зерттеу нәтижелерінің бірнеше дәйексөзге ғана емес, біркелкі үлгіге негізделгенін көре алады.
2. Топтарды зерттеушілік тұрғыдан салыстырыңыз
Мысалы, жаңадан бастаған және тәжірибелі мұғалімдер арасындағы сұхбаттарда туындаған тақырыптарды салыстыру. Бұл статистикалық жалпылау үшін емес, керісінше, егжей-тегжейлі сұрақтар мен түсіндірмелер жасау үшін жасалған.
3. Аралас әдістерді қолдайды
Аралас дизайндарда сапалық деректерді санаттар бойынша өңдеуге болады, содан кейін олар сандармен қысқаша талданады немесе керісінше сандық нәтижелерді сұхбаттар арқылы тереңдетуге болады.
Дегенмен, сандық бағалау тереңдікті алмастырмауы керек. Сирек кездесетін тақырыптар өте маңызды болуы мүмкін, мысалы, аз ғана адам бастан кешіретін, бірақ айтарлықтай әсер ететін кемсітушілік тәжірибелері.
4. Қолдануға болатын статистикалық әдістер
Сапалық зерттеулер статистикалық қорытындыға бағытталмаса да, кейбір қарапайым әдістерді сақтықпен қолдануға болады:
– Жиілік және пайыз: кодтардың немесе тақырыптардың пайда болу санын есептеңіз.
– Қарапайым айқас кесте: мысалы, «жұмыс стрессі» тақырыбы күніне 10 сағаттан артық жұмыс істейтін қатысушыларда көбірек пайда болды.
– Орташа немесе медиана: демографиялық деректер немесе қатысушының сандық сипаттамалары, мысалы, тәжірибе ұзақтығы үшін.
– Визуализация: үлгілердің қысқаша мазмұнын көрсететін бағандық диаграммалар, жиынтық кестелер немесе тақырыптық карталар.
Егер зерттеушілер NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA немесе тіпті электрондық кестелер сияқты бағдарламалық жасақтаманы пайдаланса, код жиілігінің саны және санатты салыстыру матрицасы өте пайдалы. Дегенмен, бұл сандар популяцияның статистикалық дәлелі емес, «талданған деректердегі үлгілердің көрсеткіштері» ретінде оқылуы керек.
5. Статистика және контент-талдау
Сапалық тәсілдердің ең «статистикаға қолайлы» салаларының бірі - контентті талдау, әсіресе сапалық-сандық сипаттағы. Зерттеушілер құжаттарды (мысалы, жаңалықтар, әлеуметтік желілердегі жазбалар, институционалдық саясат) кодтай алады, содан кейін белгілі бір санаттардың пайда болу жиілігін есептей алады.
Мысал: онлайн БАҚ-тағы психикалық денсаулық туралы хабарландыруларды зерттеу. Зерттеушілер «стигма», «кәсіби қолдау», «емдік әңгімелер» немесе «сенсация» сияқты санаттарды анықтай алады. Кодтаудан кейін зерттеушілер орта немесе уақыт кезеңіне шаққандағы санаттардың үлесін ұсына алады. Осыдан кейін зерттеушілер тілді, құрылымды және негізгі әлеуметтік-саяси контекстті тереңірек оқуы керек.
6. Зерттеу сапасын сақтау: сапалық нұсқаның сенімділігі мен жарамдылығы
Сапалық зерттеулерде сапа көбінесе сенімділік, берілгіштік, сенімділік және растау сияқты ұғымдар арқылы талқыланады. Статистика кейбір аспектілерге, әсіресе кодтау процесіне көмектесе алады:
– Кодтаушылар арасындағы келісім
Егер деректерді бірнеше зерттеуші кодтаса, сәйкестік көрсеткіштері (мысалы, пайыздық сәйкестік немесе белгілі бір коэффициент) сәйкестікті көрсете алады. Бұл, әсіресе, мазмұнды талдауда немесе топтық зерттеуде пайдалы.
Дегенмен, зерттеушілер абай болулары керек: жоғары келісім автоматты түрде «дұрыс» түсіндіруді білдірмейді. Бұл жай ғана код анықтамаларын қолданудағы бірізділікті көрсетеді. Сондықтан, кодтаушының талқылаулары, аудит іздері және рефлексивтілік маңызды болып қала береді.
7. Статистиканы пайдаланудың шектеулері мен тәуекелдері
Егер статистика әдіснамалық ескерусіз пайдаланылса, бірнеше қауіптер туындауы мүмкін:
1. Редукционизм
Сапалы деректер контекстке бай; сандарға тым көп назар аудару нюанстарды, қарама-қайшылықтарды және динамиканы жоғалтуы мүмкін.
2. Жалпылау иллюзиясы
Шағын үлгідегі жоғары жиілік міндетті түрде оның кеңірек популяцияға қатысты екенін білдірмейді. Сапалы зерттеу, әдетте, статистикалық жалпылауға арналмаған.
3. Кішігірім, бірақ маңызды тақырыптарды елемеу
Сирек кездесетін тақырыптар осал топтардың басынан өткен оқиғаларды, жасырын қақтығыстарды немесе ашу қиын құбылыстарды көрсетуі мүмкін.
4. Оқырманның қате түсіндіруі
Оқырмандар сандарды сенімділік өлшемі ретінде түсіндіруге азғырылуы мүмкін. Сондықтан зерттеушілер сандар талданатын деректердегі заңдылықтарды ғана қорытындылайтынын түсіндіруі керек.
8. Жақсы тәжірибе: сандар мен баяндауды біріктіру
Статистиканың сапалық зерттеулермен сәйкес келуі үшін келесі жақсы тәжірибелерді қолдануға болады:
– Сандарды пайдалану мақсатын түсіндіріңіз: тақырыптық картаға түсіру, зерттеушілік салыстыру немесе ашықтық үшін болсын.
– Кодтау процесін қосыңыз: код анықтамалары, мысал келтіретін дәйексөздер және талдау қадамдары.
– Сандарды пропорционалды түрде қолданыңыз: қысқаша кестелер жақсы, бірақ түсіндірмелі баяндау негізгі болып қала береді.
– Контексттің сақталуын қамтамасыз етіңіз: сандардан кейін әрқашан «неге» және «қалай» деген түсініктемелер беріледі.
– Тек «қызықты» ғана емес, сонымен қатар үлгілер мен вариацияларды көрсететін репрезентативтік дәйексөздерді қосыңыз.
Қорытынды
Сапалық зерттеулердегі статистика жау емес, керісінше, тиісті түрде қолданылған кезде талдауды байыта алатын көмекші құрал болып табылады. Сипаттамалық статистика, қарапайым сандық бағалау және визуализация арқылы зерттеушілер деректерді анық қорытындылай алады және нәтижелердің ашықтығын арттыра алады. Дегенмен, сапалық зерттеулер мағынаға, контекстке және терең түсіндіруге негізделген болып қала береді. Сондықтан сандарды толықтырушы ретінде қарастыру керек, бұл қатысушылардың дауыстарын және зерттеліп жатқан әлеуметтік құбылыстардың күрделілігін төмендетпей, заңдылықтарды нақтылауға көмектеседі.
Ақылмен қолданылған кезде статистика көпір бола алады: сапалық зерттеудің баяндау күшін нәтижелерді ұсынудың жүйелі, түсінікті және есеп беруші тәсілімен байланыстырады.
