Статистика во квалитативно истражување
Квалитативното истражување често се сфаќа како пристап што се фокусира на значењето, искуството, контекстот и општествените процеси. Поради ова, некои луѓе сметаат дека статистиката е ирелевантна во квалитативното истражување, или дури и спротивна на квалитативниот дух, кој нагласува длабочина пред бројките. Сепак, во пракса, статистиката може да игра клучна улога во квалитативното истражување - не за да го „трансформира“ квалитативното во квантитативно, туку за да им помогне на истражувачите да сумираат податоци, да разјаснат шеми, да ги зајакнат аргументите и да ја зголемат транспарентноста на анализата.
Оваа статија дискутира за тоа како статистиката може соодветно да се користи во квалитативното истражување, видовите статистика што најчесто се користат и ограничувањата и етиката на нивната употреба за да се осигури дека остануваат во согласност со целите на квалитативното истражување.
1. Разбирање на позицијата на статистиката во квалитативното истражување
Квалитативното истражување има за цел да стекне подлабоко разбирање на феномените преку податоци како што се интервјуа, набљудувања, документи, теренски белешки или културни артефакти. Квалитативните податоци генерално се во форма на наративи, а не на броеви. Сепак, дескриптивната статистика може да биде корисна кога истражувачите кодираат, групираат теми или ја пресметуваат фреквенцијата на појавување на категориите.
Употребата на статистика во квалитативното истражување не бара од истражувачите ригорозно тестирање на хипотезите како во квантитативното истражување. Фокусот е на поддршка на толкувањето: прикажување на трендови, пропорции или варијации што произлегуваат од податоците, додека цитатите, контекстот и објаснувањата се во срцето на дискусијата.
2. Описна статистика: најчестата форма
Статистиката што најчесто се појавува во квалитативното истражување е дескриптивната статистика, на пример:
– Број на учесници врз основа на одредени карактеристики (возраст, професија, стаж).
– Фреквенција на појавување на теми или кодови во транскриптот.
– Процент на испитаници кои споменале одреден проблем.
– Распределба на локациите на набљудување или анализираните типови документи.
Едноставен пример: во квалитативна студија за искуства со работа од далечина, истражувачот може да изјави дека „од 20-те учесници, 14 го истакнале прашањето за границите помеѓу работата и личниот живот“; потоа истражувачот продолжува со цитати и толкувања за тоа зошто тоа прашање било доминантно и како контекстот се разликувал низ групите.
Описната статистика им помага на читателите да ја разберат „мапата“ на податоците: колку широко се појавуваат темите, кои теми се дискутираат почесто и дали постојат разлики во шемите меѓу учесниците.
3. Квантифицирање на квалитативни податоци: кога е корисно?
Во квалитативната анализа, квантификацијата може да биде корисна кога:
1. Зголемување на транспарентноста на анализата
Читателите можат да видат дека наодите не се базираат само на неколку цитати, туку доаѓаат од прилично конзистентен модел.
2. Споредување на групи на истражувачки начин
На пример, споредување на теми што се појавија во интервјуа помеѓу почетници и искусни наставници. Ова не е за статистичка генерализација, туку за генерирање на понијансирани прашања и објаснувања.
3. Поддржува мешани методи
Во мешаните дизајни, квалитативните податоци можат да се обработуваат во категории кои потоа накратко се анализираат со броеви или, обратно, квантитативните резултати можат да се продлабочат преку интервјуа.
Сепак, квантификацијата не треба да ја замени длабочината. Ретко среќаваните теми можат да бидат неверојатно важни - на пример, искуства со дискриминација што ги доживуваат само малку луѓе, но имаат значително влијание.
4. Статистички техники што можат да се користат
Иако квалитативното истражување не се фокусира на статистичко заклучување, некои едноставни техники можат да се користат со претпазливост:
– Фреквенција и процент: пребројте ја појавата на кодови или теми.
– Едноставно вкрстено табелирање: на пример, темата „стрес на работа“ се појавуваше повеќе кај учесниците кои работеа повеќе од 10 часа на ден.
– Просек или медијана: за демографски податоци или карактеристики на учесниците кои се нумерички, како што е должината на искуството.
– Визуелизација: столбести дијаграми, табели со резиме или тематски мапи кои претставуваат резиме на шеми.
Доколку истражувачите користат софтвер како NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA, или дури и табеларни пресметки, функциите за броење на фреквенцијата на кодот и матрицата за споредба на категориите се многу корисни. Сепак, овие бројки треба да се читаат како „индикации за шеми во анализираните податоци“, а не како статистички докази за популацијата.
5. Статистика и анализа на содржина
Една од областите на квалитативните пристапи што се „најпријателски настроени кон статистиката“ е анализата на содржината, особено од квалитативно-квантитативна природа. Истражувачите можат да кодираат документи (на пр., вести, објави на социјалните медиуми, институционални политики), а потоа да ја избројат фреквенцијата на појавување на одредени категории.
Пример: студија за известувањето за менталното здравје во онлајн медиумите. Истражувачите би можеле да идентификуваат категории како што се „стигма“, „професионална поддршка“, „лечечки наративи“ или „сензационализам“. По кодирањето, истражувачите можат да го претстават соодносот на категории по медиум или временски период. Потоа, од истражувачите сè уште се бара да обезбедат длабинско читање на јазикот, рамката и основниот социо-политички контекст.
6. Одржување на квалитетот на истражувањето: сигурност и валидност на квалитативната верзија
Во квалитативното истражување, квалитетот често се дискутира преку концепти како што се кредибилитет, преносливост, доверливост и потврдливост. Статистиката може да помогне со некои аспекти, особено со процесот на кодирање:
– Меѓукодерски договор
Доколку повеќе од еден истражувач ги кодира податоците, бројките за согласност (на пр., процентна согласност или специфичен коефициент) можат да укажуваат на конзистентност. Ова е корисно, особено во анализата на содржината или тимското истражување.
Сепак, истражувачите треба да бидат внимателни: високата согласност не значи автоматски „точна“ интерпретација. Тоа едноставно укажува на конзистентност во примената на дефинициите на кодот. Затоа, дискусиите со програмерите, ревизорските траги и рефлексивноста остануваат од суштинско значење.
7. Ограничувања и ризици од користењето на статистика
Постојат неколку ризици ако статистиката се користи без методолошко разгледување:
1. Редукционизам
Квалитативните податоци се богати со контекст; премногу фокусирање на броеви може да изгуби нијанса, контрадикција и динамика.
2. Илузија на генерализација
Високата фреквенција во мал примерок не мора да значи дека се однесува на пошироката популација. Квалитативното истражување генерално не е дизајнирано за статистичка генерализација.
3. Игнорирање на мали, но значајни теми
Ретко појавените теми може да укажуваат на искуствата на ранливи групи, скриени конфликти или феномени што е тешко да се откријат.
4. Погрешно толкување од страна на читателот
Читателите можат да бидат во искушение да ги толкуваат броевите како мерка на сигурност. Затоа, истражувачите треба да објаснат дека броевите само ги сумираат шемите во податоците што се анализираат.
8. Добра практика: интегрирање на броеви и наратив
За да се усогласи статистиката со квалитативното истражување, може да се применат следниве добри практики:
– Објаснете ја целта на користењето броеви: без разлика дали за мапирање на теми, истражувачко споредување или транспарентност.
– Вклучете го процесот на кодирање: дефиниции на код, примери на цитати и чекори за анализа.
– Користете броеви пропорционално: концизните табели се во ред, но толкувачката нарација останува јадрото.
– Погрижете се контекстот да остане присутен: броевите секогаш се проследени со објаснувања за „зошто“ и „како“.
– Вклучете репрезентативни цитати: не само „интересни“, туку и такви што покажуваат шеми и варијации.
Заклучок
Статистиката во квалитативното истражување не е непријател, туку алатка за поддршка што може да ја збогати анализата кога се користи соодветно. Преку дескриптивна статистика, едноставна квантификација и визуелизација, истражувачите можат јасно да ги сумираат податоците и да ја зголемат транспарентноста на наодите. Сепак, квалитативното истражување останува засновано на значење, контекст и длабинско толкување. Затоа, бројките треба да се третираат како дополнување - помагајќи да се разјаснат шемите без да се намалат гласовите на учесниците и сложеноста на општествените феномени што се проучуваат.
Кога се користи мудро, статистиката може да биде мост: поврзување на наративната моќ на квалитативното истражување со посистематски, разбирлив и поодговорен начин на презентирање на наодите.
