質的研究の分析方法は？量的研究との違いやテーマ例も解説

この記事では、「質的研究では、入手したデータをどのように分析するのか？」「量的研究との違いや、テーマ設定にはどんなものがあるのか？」といった内容を紹介します。

質的研究の定義から順に説明しますので、分析方法を今すぐ知りたい方は目次から「質的研究の分析方法」の節をご覧ください。

質的データ、質的研究とは
1. 量的研究との違い
2. 質的データの具体例
質的研究が用いられる研究分野
質的研究の種類　
質的研究の分析方法
まとめ

質的データ、質的研究とは

心理学者のやまだようこ氏は『ワードマップ質的心理学』で、質的研究の考え方について次のように述べています。

「具体的な事例を重視し、それを文化・社会・時間的文脈の中でとらえようとし、人びと自身の行為や語りを、その人びとが生きているフィールドの中で理解しようとする。」
引用：やまだようこ（2004）「質的研究の核心とは」『ワードマップ質的心理学』

質的データには、手紙や日記などの個人的文書に書かれた内容あるいはインタビューにおける語りなどが含まれます。
質的研究では、人びとの行為がもつ個人的あるいは社会・文化的な「意味」を読み取って明らかにしていくことを目指します。

主にインフォーマル・インタビューや参与観察、あるいは文書資料や歴史史料、文字、テキストや文章のデータを中心に考えると、これらは質的調査や質的研究(qualitative research)を指すものだと考えられます。
もう一つの対比される表現として「定性的研究」「定量的研究」という訳語で区別されることもありますが、このコラムでは同じ対比を表したものとして扱います。

扱うデータの性質にしたがって、質的研究の論文は、数値による記述や統計の分析というよりは日常の言語に近い言葉を頻用する傾向が生まれます。
こうした定性的で物語のような質的研究と、数学や物理学や統計学を連想させる文体の量的研究とは、そのムードでも分類できますが、実際には混合されたり境界が曖昧だったりします。
両方のアプローチが双方を補完する役割を持つと考えるのが適切です。

質的研究の目的はさまざまですが、インタビュイーや患者などの参加者の経験と生活世界を、客観的に説明・理解すること、さらには少数のデータから新たな理論を構築することが、どの分野にも概ね共通しています。

量的研究との違い

質的研究は、まずデータの収集を行って、その収集したデータを解析することで新たな科学的事実や理論、仮説を構築していく「仮説生成型」の研究の形をとることが、量的研究と比較して多いです。
この理由を、量的研究との違いから考えてみましょう。

数値に基づいた仮説を立てて、実験の結果がある程度想定できる状態に実験デザインができること、さらに検証できることが量的研究の強みです。

量的研究には以下のようなメリットがあります。

大量に質問紙を配布できる
無作為対象抽出で一般性を確保する
人工的環境における観察データで外部からの影響を受けにくい
統計的検定や分析が可能

量的研究のメリットは、アンケートに対する尺度での回答や、統計資料、あるいは心理テストの結果など、簡単に数値データに還元してしまうことができる調査資料を扱える、という点にあります。

しかし、あらかじめ測定する数値や評価・検定の仕方を決めておく量的研究では、測定する予定のなかった物質や現象、語りなどのデータに対応することができません。

一方、質的研究では想定外（想定以上）の結果が得られることもあり、それが研究の独自性を高める重要なメリットとして働くことがあります。そのため、どのような結果が出るかわからない研究対象や、量的データを入手できないタイプの問いに、質的研究が適しています。

質的データの具体例

それでは、質的データと呼ばれるものには具体的にどのようなものがあるでしょうか。

量的データは身長や年齢、年収など、数量で測定可能なものが含まれます。

一方、質的データは分類（カテゴリー）として把握されるもので、大きく「名義尺度」と「順序尺度」に分けられます。
たとえばアンケート調査をするとき、名義尺度では、「男性／女性／答えたくない／どちらでもない…」などの回答がありえますが、これを数字に置き換えて分析することはできません。

加えて、「賛成／どちらかといえば賛成／どちらともいえない／どちらかというと反対／反対」のような５択から選ぶような設問でも、数直線の上で連続的に把握して数値化することはできません。
このように隣り合うカテゴリーの程度によって順序関係を定める尺度を、順序尺度と呼びます。

これらは直接には数値で測定できませんが、カテゴリーの間で間隔や差がもつ意味を疑い、同じか違うかだけは意味をなす「名義尺度」と、大きいか小さいかだけは判断できる「順序尺度」の違いで区別されます。

質的データは、日常生活を取材の対象にする場合には、極めて自然に入手することになるデータです。
つまり、実験室とは違い、自然な場でなされる会話やジェスチャーなどのコミュニケーションを得られるのが、質的データの特徴なのです。

質的研究が用いられる研究分野

質的研究の手法の代表格となる、臨床心理学、看護学、社会学の分野で、それぞれどのような目的で、どのような対象に質的研究が選択されているのかを解説します。

臨床心理学

臨床心理学とは、私たちの生活と社会で生じている心の諸問題のメカニズムを解きあかし、実践的な解決策を検討する学問です。

研究対象となる人々へのプライバシー保護の観点で、秘密保持が求められることもあります。
看護学・臨床心理学はいずれも治療やリハビリの要素と地続きであり、インフォームド・コンセントがとられていることが重視される分野です。

看護学

看護学での質的研究は、研究対象の一つひとつの症例や個々人の患者を事例として重視すること、事例をそのコンテクスト（文脈）から切り離さないこと、の２点が重要とされています。

看護学や看護師の研修の場では、対象となる患者に対して個別の看護計画を立てて実践し、行った看護についてフィードバックするという学習スタイルが使われています。
主に看護学生や新人看護師が、看護技術を向上させたり、「気づき」を得られたりするように、多くの現場にあります。

大切にされているのは、臨床看護や地域看護の実践の場面では、患者や住民の一人ひとりを大切に扱うこと、訴えや要望を真摯に受け止めること、文化や地域社会のコンテクストを理解した実践をすること、などに配慮することです。

アセスメントや看護診断を自力でできるようになり、主体的に解決のプロセスや倫理的な思考を涵養することが期待されています。

参考：岡村純（2004）「質的研究の看護学領域への展開」沖縄県立看護大学紀要5号、p3-15.　

社会学

社会学は、計量社会学が勢いを誇っている領域ですが、参与観察やナラティブ・インタビュー、ライフヒストリーにもとづく質的調査が非常に重視されています。

たとえば、ジェンダー社会学が性別役割分業がどのような領域や社会で広がっているのかをサーベイ調査することは、ランダムサンプリングによる質問紙調査と統計的処理を行うことができます。

しかし、実際にマイノリティとなる女性や性的マイノリティの数の増加が、意思決定における参画をも進めているかどうかは、「権力」や「ジェンダー規範」「異性愛規範」といったキー概念を当事者がどのように受け取っているかを聞くことでしか迫れません。

他にも、教育社会学の分野では、学校現場や施設、若者集団にフィールドワークを行なってそこでの「文化」を究明しようとしています。
教育に関わる子どもや若者、そして学校現場に対して偏ったバイアスやイメージが流布しています。
インタビューやエスノグラフィと呼ばれる手法を駆使して、生徒集団をはじめとした教育現場における生活様式や文化を明らかにするために、教育社会学の分野で積極的に用いられています。

参考：関めぐみ（2014）「女性割合の増加とジェンダー秩序の変化」スポーツとジェンダー研究
参考：間山広朗　他（2018）「教育フィールドワーク研究の到達点」教育社会学研究

質的研究の種類　

ここでは、人文社会科学系の質的研究の研究手法として、インタビュー、ケーススタディ、グラウンデッド・セオリー・アプローチの3種類について解説します。

インタビュー

インタビューというと、マスメディアの街頭インタビューやプロスポーツの試合後インタビューのようにアポ無しで行うものをイメージするかもしれませんが、質的研究におけるインタビューではアポイントメントをとり、インタビュイーの合意をとった手続きで行うものです。

質的研究を行う研究者の間では、人数によって区別するのが一般的で、個別のインタビューとグループインタビュー（集団面接法）に分けられます。

個別のインタビューは先述の全ての学問分野で普遍的に使われますし、特にライフヒストリーや生活史、プライベートな心情を尋ねる際には「単独」でなされることが必須になります。

一方でグループインタビューは、企業が自社の商品を売るために、消費者の動向調査を行う際の一般的な方法を指す用語でもあります。

しかし、研究におけるグループインタビューは、複数の人間がダイナミックに関わる中で発信される情報を収集し、系統的に整理する点で個別のインタビューと異なります。

つまり、同じテーマを複数のインタビュイーが、対話的に、相互作用しながら語っている点が、ユニークな知見を引き出す手がかりとなるので、個別インタビューと異なる機能が期待されるのです。

さらに、「構造化面接／半構造化面接／非構造化面接」といった種類も覚えておくとよいでしょう。

構造化面接とは、あらかじめ評価基準や質問項目を決めておいて、その順に過不足なく質問をしていく手法です。
一方、その反対にあたるのが非構造化面接で、質問項目をまえもって用意せず、会話の流れやインタビュイーの希望に応じて自由に質問の内容や数を変えていく面接のやり方です。
半構造化面接はこの中間にあたるイメージで、あらかじめ質問項目を設定しつつ、深掘りしたい部分に質問を追加するなど、調整しながら進める面接法です。

個人的な印象にはなりますが、質的研究を行う研究者は、半構造化面接か非構造化面接のどちらかを採用する例が多いです。

ちなみに就職活動で学生の多くが経験する面接も、構造化面接・半構造化面接・非構造化面接のいずれかに当てはまります。

質的研究において、どのインタビュー形式を採用しても、逐語録（インタビュー中の会話を録音したものを聞いてテキストにしたもの）を作成することは共通して必要な作業となります。

ケーススタディ（事例研究法）

ケーススタディとは、社会科学や人文科学で採用される方法で、単一または少数の事例（ケース）を取り上げて分析することで、一般的な法則や原理を導き出す手法です。

ケーススタディが多く用いられるのは、臨床心理学です。
先行研究が乏しい分野で仮説生成型の研究を行うのに活用されます。

グラウンデッド・セオリー・アプローチ

現場で集めたデータにもとづいて作る理論のことをグラウンデッド・セオリー（データ密着型理論）と呼びます。

実証する分析と、新たな理論の構築を促進するためにデザインされた質的な調査法がこれです。

これはグランド・セオリー（総合理論、誇大理論）に対比させられた表現です。

いわば「天下り式」のアプローチではなく、「たたき上げ式」の少数事例からのアプローチが、名称のイメージに合っています。

グラウンデッド・セオリー・アプローチを提唱したのはバーニー・グレイザーとアンセルム・ストラウスという2人の社会学者です。
彼らは病院でフィールドワークを行ない、入院中のがん終末期の患者・家族と周りの医療関係者がどのような相互行為をしているのか分析しました。

自然科学での数学や統計という道具を使った「実証主義」が全盛だった時代に、研究者自らが行う調査の事例から理論をつくるという野心的な試みでした。

フィールドワーカーが、自ら理論を作る芸術家あるいは実践家として輝くことができる好例を、グラウンデッド・セオリー・アプローチの誕生から感じることができます。

参考：グレイザー, B. G. & ストラウス, A. L.（1996）『データ対話型理論の発見：調査からいかに理論をうみだすか』新曜社.

フィールドワーク

「フィールドワーク」とは、日本語に訳せば「現地調査」もしくは「現場調査」です。
「参与観察」と呼ばれる手法を使った調査を代表とするような、調べようとする出来事が起きているその「現場」（＝フィールド）に身をおいて調査をおこなう時の作業（＝ワーク）一般のことを指します。

広義では、参与観察以外にも資料収集を行ったり、アンケートなどのサーベイ調査を組み合わせたりして、現場にアプローチする手法です。

現地で得られる情報・データ集めが、フィールドワークの主だった目的になります。
そしてその多くは、未発見・未確認の物事を観察したのち、大学や在野の研究者など、フィールド以外の人々に情報・データを持ち帰ることが目標になります。

質的研究の分析方法

ここからは質的データをもとに分析を行う方法について説明していきます。
ここでは、「フィールドノートの通読」、「コード化とカテゴリー化」、「トライアンギュレーションと倫理規程」、の3項目について順に説明します。

フィールドノートの通読

筆者はフィールドに携わる人々が行う講演や啓発のためのイベントに参加し、図式や表を用いたフィールドワークを継続しています。このとき、大学ノートやタブレットにメモをとり、気づいたことを書き溜めます。このようなメモを含めて、フィールドノーツ（フィールドノート）と呼ばれるものが研究のタネになります。

こうしたフィールドノートを一文一文熟読し、コード化していきます。

研究日誌、観察ノート、トランスクリプト等を、分類や検索がスムーズになるように整理しておくことが重要です。
例えば、ページ番号を振る、日付順に整理する、ファイルやバインダーに綴じる、タイトルをつけて並べる、という作業をしておけば、いつでも取り出すことができます。

コード化

前提として、質的研究では概念を表す言葉をもって論文にすることが当面のゴールとなります。
論文の本文に使うのは、膨大な質的データのほんの一部分になります。
文書化するためには、録音・録画のデータを文字に起こす、つまり「逐語録」をつくることがデータ収集直後の課題となります。

質的研究ではデータ収集と逐語録作成ののちに、繰り返し現れるパターンに着目するのが一般的です。
繰り返し現れる名称や文句、モチーフは、コード（code、符号）と呼ばれます。
データを丹念に読み、コードを考えぬき、データに目印のコードを振っていく作業を、「コード化」と呼びます。
まずは暫定的にコード化し、「設定・背景」にあたる先行条件で分類するところから、語り手の戦略を考えてコードにしたり、人間関係や社会的構造にもとづいてコードを振ったりして、徐々に精緻化します。
詳細については、各分野のコーディングの教科書をあたることを推奨します。

厳密には「理論的コード化」という過程を経ていて、データに密着したコードから、抽象度を高めたコードへと変換することで、まとまりは抽象度を高めるほど、一般化に値するものへと向上します。

コーディングは、1回分の逐語録ごとに行うことが推奨されます。
逐語録を通読し、語りのまとまりごとにコーディングしても、興味のある発言を含む部分からコーディングを始めてもよいです。

カテゴリー化

カテゴリー化とは、人々や社会で観察できる物事や行動などを、妥当で直観に合った分類体系の中に当てはめて分類することを指し、コード化をさらに「抽象度を高めたもの」と考えるとよいでしょう。
たとえば、本村・八代（2009）ではバーンアウト得点（バーンアウト経験のしやすさ）を高める要因として、「神経症傾向」「共依存傾向が強い」などのコードを見出しています。
同様に、「調和性」「自己主張性」「誠実性」などのコードは、バーンアウト得点が低い要素です。
これらのコード化されたバーンアウトの傾向を、「性格」というさらに大きな枠組みで囲みます。
この「性格」というのが、さらに大きなカテゴリー化の具体例であり、性格について考察された事例研究を網羅的に眺めることができるようになっています。

この節の最後に、分析方法について1点、注意を促しておきます。
「チェリー・ピッキング」という用語をご存知でしょうか。
これは、自らの論証に有利な事例のみを並べ立てて命題を論証する方法のことで、詭弁の一種です。

質的研究では、量的なデータよりも研究者のコード化・カテゴリー化の恣意性にオリジナリティが表れるため、自説を主張したいがために少数事例を持ち上げたり、都合の悪いコードに言及しなかったりしてしまうことがあります。
語源を考えれば、「果実」になるような少数事例を「収穫」してスマートな研究に見せかけることは、研究者倫理に反する不適切な研究となりますので注意が必要となります。

参考：本村良美・八代利香（2009）「看護師のバーンアウトに関連する要因」『日本職業・災害医学会会誌』

トライアンギュレーションと倫理規程

質的研究は、日記やインタビューに含まれる個人情報にアクセスするため、研究の倫理的配慮を必要とします。
研究対象が私人や集団、民間の機関である場合、たいていの場合は依頼文書を出すことになり、「研究テーマ」「研究者および指導教員の所属・身分・氏名」「研究目的」「研究方法と依頼内容」「個人情報保護のための配慮」などで構成される文書を作成します。

「倫理規程」「倫理綱領」といった項目を知らないまま研究を進めることは危険です。

たとえば日本心理学諸学会連合では、多数の学会の倫理綱領をまとめており、いずれもインターネット上でアクセスすることができます。

これらの倫理綱領自体のページ数はせいぜい4〜5ページです。
ただし、注意しておかなければならないことは、倫理に関する規定（＝規程）はガイドラインを設定しているに過ぎません。
そのため、調査における倫理に関しては、研究を行う個人が自分の頭で判断して責任を背負うことになります。

参考：日本心理学諸学会連合（2017）「倫理規程等のリンク集」

また、研究の妥当性を高めるためには、単一の研究手法だけを用いた分析を行うのではなく、複数の視座・手法を用いて研究することが望ましいです。これを「トライアンギュレーション（トリアンギュレーション、三角測量）」と言います。