アフィニティダイアグラム：ブレーンストーミングだけでなく
アフィニティダイアグラムは主に、ブレインストーミングセッション中にコンパイルされた情報を整理するために使用されます。 問題と解決策は、 アフィニティ・ダイアグラムを使用することで、しばしば「作業」されます。 アフィニティダイアグラムは、アイデアや属性を整理するための1つの方法です。 親和性図の使用は、 品質向上サークルでこの方法を一般化したKawakita Jiroにちなんで命名されたKJ法とも呼ばれます。
アフィニティダイアグラムを作成するには、6つのステップが必要です。
- 分類に関連する要因を列挙する。
- 各要因またはアイデアを分類の下に置きます。
- 結合と簡略化による分類を減らす 。
- 図を分析する - 分類の総グループ 。
カードの並べ替え：研究の洞察力を得るための低技術の方法
カードソート研究は、第二次世界大戦の前後に軍隊が兵士を試験して以来、/心理学や認知研究に用いられてきました。
現在、カードソート戦略は、ソフトウェアアーキテクチャのユーザビリティをテストするためによく使用されます。 カードソート方法は、回答者がアイデア、コンストラクト、または製品をどのように関連させ、グループ化するかに関する情報を生成します。 定性的なプロセスとして、カードソートは洞察の発展を支援するのに役立ちます。
カードソート活動に参加するには、回答者は未分類のカードをグループにまとめる必要があります。
また、作成したカテゴリにラベルを付けるよう依頼することもできます。 カードソート活動には、クローズドカードソートとオープンカードソートという2つのバージョンがあります。 オープンカードのソート活動では 、 回答者が独自のカテゴリを作成します 。 クローズドカードソートでは、回答者はカードを市場調査者が事前に特定したカテゴリに分類するよう求められます。
カードソートは、Post-It™ノートまたはインデックスカードを使用する、非常にローテクな方法です。 ご想像のとおり、デジタルカートのソート活動の作成をサポートするソフトウェアパッケージがあります。 カードソートは、個々の回答者、 小グループの並行したカードソート、または回答者が個別にカードソートを行った後にグループに集まり、どのようにタスクにアプローチし、結果。
カードソーティング研究は、一連の類似性スコアの形で定量データを生成する。 類似性スコアは、様々なカード対に対する一致の尺度である。 例えば、1対のカードがある場合、すべての回答者が1対のカードを同じカテゴリに分類すると、類似度スコアは100％になります。 回答者のちょうど半分が2つのカードを同じカテゴリに分類し、残りの半数がカードを異なるカテゴリに分類すると、類似度スコアは50％になります。
興味深いのは、定性的研究プロセスであるカードソーティング手法が、探索的因子分析として知られる定量的技術を置き換えるために使用されていることです。 この研究の引用は以下の通りである：Santos、GJ（2006）。 定量的探索的因子分析のための定性的代替物としてのカードソート技術、コーポレートコミュニケーション：国際誌、11（3）、288-302。
自然な研究データをコード化するための定数比較
定数比較法は、Glaser＆StraussやLincoln＆Gubaのような自然主義研究チームによって最初に記述され、洗練されたよく知られた定性的な研究方法である。 定数比較方法は、（a）カテゴリーが出現するにつれて、各カテゴリーに適用可能なデータを比較するステップと、 （b）カテゴリとその特性を統合してデータセットとデータノイズを低減する。 （c）縮小されたデータセットに基づいて理論をさらに画定する。 （d）理論を書く。
研究が始まる前に仮説が生成される定量的な研究方法とは異なり、一定の比較方法は進行するにつれて理論を生成する。 研究を指揮するという仮説を立てる代わりに、データがコード化され分析されるにつれてテーマが浮かび上がる。 これは、自然主義研究または基礎理論と呼ばれています。 分析を通じて理論を継続的に構築するため、最初の観察が分析されるときに関係の発見が始まります。 コーディングがデータ収集およびデータ分析に不可欠であるため、連続的な細分化のプロセスが発生します。
インタビューやオープンエンド調査の質問の内容は、主要パターンについて分析されます。 テーマを明らかにするために、パターンを識別し、分類し、コード化する。 一定の比較プロセスは誘導研究です。 つまり、カテゴリのカテゴリと意味は、データが収集または分析される前にデータに課されるのではなく、データから出現します。