質的研究プロセスとは何ですか？
妥当性と信頼性の概念は、質的研究の分野とは比較的異質である。 概念はちょうど良いフィットではありません。 質的研究者は、信頼性と妥当性に焦点を当てる代わりに、 データの信頼性を置き換えます 。 信頼性は、以下のコンポーネントで構成されています。（a）信頼性。 （b）転写性; （c）; 信頼性; （d）確認可能性。
信頼性と信頼性
信頼性は、以下の属性によってデータの信頼性を信じることに寄与する。 （b） 持続的な観察 ; （c）三角測量; （d） 参照妥当性 。 （e）ピア・ブリーフィング。 （f）メンバーチェック。
三角測量とメンバチェックは、 信頼性に対処するための主要かつ一般的な方法です。
三角測量は、異なる研究参加者の同一の研究課題を尋ね、異なるソースからデータを収集し、それらの研究課題に異なる方法で答えることによって達成される。 メンバーチェックは、研究者が参加者にインタビュアーによって収集されたデータとそのインタビューデータの研究者の解釈の両方をレビューするように求めるときに行われます。 参加者は、一般的にメンバーチェックプロセスを感謝しており、彼らの発言を検証するチャンスがあることを知っているので、参加者は以前のインタビューからのギャップを喜んで記入する傾向があります。 信頼は、メンバーチェックプロセスの重要な側面です。
一般化と信頼性
移転可能性は、研究成果を他の状況や文脈に一般化したものである。 譲渡性は、実行可能な自然主義的な研究目的とは考えられない。
定性的データ収集が行われるコンテキストは、データを定義し、データの解釈に寄与する。 これらの理由から、質的研究の一般化には限界がある。
データ収集が行われるコンテキストに関連して特定の情報が最大化されるので、転送可能性の問題に対処するために、 意図的なサンプリングを使用することができる。
つまり、一般的な量的研究では一般化され集計された情報ではなく、 意図的なサンプリングで特定の多様な情報が強調されている。 目的のサンプリングは、サンプルの個々のメンバーの特徴を、研究の質問と直接的に関連するものとして考慮する必要があります。
信頼性と信頼性
信頼性は妥当性に依存する。 したがって、多くの質的研究者は、信頼性が実証されている場合には、信頼性もまた別個に示す必要はないと考えている。 しかし、研究者が用語の解析を許可すると、信頼性は妥当性に関連しているように見え、信頼性は信頼性に関連しているように見えます。
データの妥当性は、データ監査を使用して評価されることがあります。 データの監査は、データセットが豊富であり、審査員が調査状況がその状況に当てはまるかどうかを判断できるようにするために実施することができます。 十分な詳細や文脈情報がなければ、これは不可能です。 それにかかわらず、目的は標本を超えて一般化することではないことを覚えておくことが重要です。
定性的研究者は、カテゴリー決定が行われる基準を頑健に記録しなければならない（Dey、1993、p。
100）。 質的研究者がデータ分析フレームワークを柔軟に使用し、改ざんされないようにし、重複を避け、以前は利用できない、または観察不可能なカテゴリを検討する能力は、研究者のデータの親密性および理解に大きく依存する。 このレベルのデータ分析は、データを書き込むことによって達成される（Glasser＆Strauss、1967）。
以前の作業を再現するために定性的な研究を行うことができ、それが目標である場合、データカテゴリが内部的に一貫していることが重要です。 これが起こるためには、研究者は、 カテゴリー特性を記述し、最終的にカテゴリーに割り当てられたままの各データビットの包含を正当化し、後の複製可能性試験の基礎を提供するために使用することができる規則を考案しなければならない（Lincoln ＆Guba、1985、p。
347）。
定性的研究と信頼性の芸術
カテゴリ内およびカテゴリ間でデータを精緻化するプロセスは、データが最初に容易に明らかな類似の属性に従ってグループに編成されるように、体系的に実行されなければならない。 そのステップに続いて、データはパイルとサブパイルに入れられ、微分は細かく細かい判別に基づいて行われます。
定性的な研究者は、メモを書くプロセスを通じて、 パターンの出現またはカテゴリー精製プロセスに関連する変化および考慮に関するメモを記録する。 カテゴリーの定義は、 一定の比較プロセスの基本であるため、調査の過程で変更されることが予想される。カテゴリーは、研究の過程でデータがグループ化され、再編成されるにつれて、 したがって、カテゴリーを定義するにあたっては、データに注意を払うとともに注意を払う必要があります （Dey、1993、p.102）。
ソース：
Dye、JG、Schatz、IM、Rosenberg、BA、およびColeman、ST（2000年1月）。 一定の比較方法：データの万華鏡。 定性的な報告、4（1/2）。
Glaser、B.、and Strauss、A.（1967）。 基礎理論の発見：質的研究のための戦略。 シカゴ、イリノイ州：Aldine。
Lincoln、YS、およびGuba、EG（1985）。 自然主義的な調査。 ニューベリーパーク、カリフォルニア州：セージ。