Photo by Unsplash, Alexander Schimmeck
ずっと質的研究が続いていましたが、今回は量的研究のお話です。
どうも今回1回きりのようです。
量的研究とは？
仮説を立てて検証します。そして得られた結果を一般化します。
これを実現するために、大量のデータを定型化された方法を使い精製します。
大量のデータは、アンケート調査などで入手します。
なお「大量のデータ」とは、研究に必要とされる量をカバーするにふさわしいという意味です。(授業では、ふさわしい量についての詳細な説明はありませんでした。)
大量のデータを入手後は、アンケート調査などの質問項目に対する回答がどのような分布となっているかを確認します。(「アンケート調査などの質問項目」のことを「変数」と呼んでいます。)
度数分布表を作る、全体に対する割合を示す、平均値・中央値・最頻値などの代表値を確認します。
続いて2つの変数、または3つ以上の変数の関連性を調べます。
(例)最高気温が高くなるにつれて、アイスクリームの売上個数が増える。
2つの変数の関連性は単変量解析(クロス集計・平均値の比較)、3つ以上の変数の関連性は多変量解析(重回帰分析・ロジスティック回帰分析)をそれぞれ使い、調べます。
以上がざっくりまとめでした。
積み重ねの上に
TOU時代に大苦戦した統計学系の科目で学んだことがここにきて、また再登場です。
詳細は覚えている以前に理解できないまま、落単しなくてよかったね★ というさんざんな結果でした。
まずはこのあたりを再復習する必要がありそうです。
単位認定試験までに今一度TOU時代の資料を見つつ、復習をしようと思います。
大学院生見習いやってる感をヒシヒシと感じますね。
やはり大学院の学びとは、学部の学びの積み重ねの上にあるものだということを実感します。
コメント