データ収集の手法は、組織化された特定の目標で情報を収集および測定するために使用されるメカニズムと手段です。それらは通常、科学およびビジネスの研究、統計、およびマーケティングで使用されます。
これらの各手法を使用すると、さまざまな種類の情報を収集できます。このため、それらの特性を理解し、適切な情報を収集できるものを選択する目的を明確にすることが重要です。
データ収集手法は、定性的、定量的、および混合に分類されます。
定量的研究は、数値または正確なデータを収集することを目的としています。その技術は標準化され、体系的であり、正確なデータを取得することを目指しています。このため、統計学や生物学や化学などの正確な科学において、より大きな用途があります。
一方、定性的研究は、社会現象の背景と特徴に関する情報を得ようとしています。このため、数値データでは不十分であり、分析対象の現実をより深く理解できる手法が必要です。
その名前が示すように、混合手法は、定性的情報と定量的情報を同時に収集できる手法です。
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7つの効果的なデータ収集手法
1-インタビュー
インタビューは本質的に、よく計画された会話です。その中で、研究者は特定の情報を取得するために、1人以上の人々に一連の質問またはディスカッショントピックを提示します。
直接、電話で、または事実上行うことができます。ただし、場合によっては、非言語的コミュニケーションによって提供された情報を記録するために、インタビュー対象者との個人的なやり取りが重要です。
たとえば、施設での学校中退の原因を調査する調査では、面接を適用できます。
この場合、問題をよりよく理解するために、親や学生などの問題に関係する俳優だけでなく、公務員にインタビューすることが役立つ場合があります。
インタビューの構成に応じて、構造化、半構造化、または非公式にすることができます。
構造化インタビューはインタビュアーは質問の前に定義されたリストを持っており、厳密にそれに限定したものです。
で半構造化面接、質問ガイドや一般的な会話のトピックがあります。ただし、インタビュアーは関心のあるトピックが発生したときに新しい質問を作成できます。
最後に、非公式面接は、特定の質問のリストによって導かれない面接です。インタビュアーは、彼が調べたいトピックについて明確であり、それらを自発的に会話に紹介します。
2-アンケートと調査
アンケートと調査は、正確なデータを取得するために、閉じた質問のリストを提示する手法です。
これらは通常、定量的研究で使用されますが、質的分析を可能にするために未解決の質問を含めることもできます。
多数の人から正確な情報を得ることができるため、非常に普及している手法です。閉じた質問があるという事実は、結果を計算し、それらの迅速な分析を可能にするパーセンテージを得ることを可能にします。
研究者の立会いを必要としないことを考慮すれば、アジャイル手法でもあります。郵送、インターネット、電話でまとめて行うことができます。
ドロップアウトの例を続けると、アンケートは学生から正確な情報を得るのに役立ちます。例：年齢、学校を中退する程度、中退する理由など。
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3-観察
観察とは、分析対象の現象の発生を正確に観察する技術です。この方法は、それが行われた方法に応じて定性的または定量的情報を取得するために使用できます。
質的研究では、彼らの行動と非言語的コミュニケーションの分析のおかげで、参加者間の関係を分析することができます。
定量的研究では、生物現象の頻度や機械の動作を監視することは有用です。
たとえば、中退する理由を理解したい場合は、教師と生徒の関係を調べると役立ちます。この場合、観察手法はどのクラスにも適用できます。
この手法を定性的なアプローチで適用する場合、分析に順序を付けるために、観測をテーマ別のカテゴリに整理する必要があります。
これらのカテゴリは、より有効になるために、他の手法で取得した情報に関連している必要があります。
4-フォーカスグループ
フォーカスグループは、グループインタビューとして説明できます。それは、調査に関連する特徴を共有する人々のグループを集め、あなたが知りたい情報に向けて会話を導くことから成ります。
これは、人々の相互作用から生じる混合意見、矛盾、その他のデータを分析するのに役立つ定性的手法です。
ドロップアウトの例を続けると、教師、保護者、および/または生徒の間のフォーカスグループを適用できます。
これらのいずれの場合でも、参加者は中退の原因を尋ねられ、そこから議論を促進し、その発展を観察することができます。
5-文書と記録
この手法は、データベース、議事録、レポート、出席記録などの既存のドキュメントに存在するデータを調べることで構成されます。
したがって、この方法で最も重要なことは、利用可能な情報を検索、選択、分析する機能です。
収集された情報は、不正確または不完全な情報を提供する可能性があることを考慮する必要があります。このため、調査に役立つように、他のデータとの関連で分析する必要があります。
学校を中退した場合は、既存の統計や中退した生徒の学歴を参照できます。
6-民族誌
エスノグラフィーは、分析される社会集団の継続的な観察が行われる定性的手法です。
その中で、研究者は彼の観察の日記をつけており、補足するためにインタビューやフォーカスグループなどの他のテクニックも使用しています。
その目的は、特定のグループ内で発生する社会的ダイナミクスを深く理解することです。しかし、研究者を研究対象から完全に切り離すことが難しいため、その客観性については論争があります。
学校のドロップアウトの例では、エスノグラフィーは、学校に研究者が引き続き存在する場合に適用されます。
これにより、アカデミックコミュニティのコンテキスト内で、学生についての観察の日記を付けることができます。
7- Delphiテクニック
Delphiの手法は、意思決定を導くために、特定のトピックに関する一連の専門家に質問することで構成されています。
その名前は、ギリシャ人が彼らの将来についての情報を得て意思決定のために彼らを導くために使用した情報源だったDelphiのOracleに由来しています。
正確な結果を得るために、アンケートを通じて専門家に相談します。受け取った応答は定量化され、定量的情報として分析されます。
学校を中退する場合、一連の10の選択肢の中で、この問題の主な原因である専門家の間で相談することができます。
分析がコンテキストで有効であるためには、この結果を調査の他の結果と比較する必要があります。
参考文献
- カウリッチ、B。（2005）。データ収集方法としての参加者の観察。から回復：qualitative-research.net。
- Morgan、G.およびHarmon、R.（2001）。で：アメリカの青年精神医学アカデミーのジャーナル。から回復：appstate.edu。
- ラミレス、J。（SF）。Delphiテクニック：別の定性調査ツール。から回復：academia.ed。
- Saci、N.（2014）。データ収集方法。研究方法。回復元：academia.edu。
- ミネソタ大学。（SF）。データ収集手法。から回復：cyfar.org。