1。研究者バイアス：
* 個人的な経験と信念： 研究者自身の背景、価値、および仮定は、データの解釈方法を必然的に形成します。
* 先入観： 研究者は、彼らの観察と分析に影響を与える特定の仮説または期待を持って研究に入ることができます。
2。データ収集方法：
* 自由回答形式の質問： インタビューやフォーカスグループなどの定性的方法は、参加者が解釈に開かれた豊かで詳細な回答を提供することを奨励しています。
* 観察： 研究者はイベントを観察して記録しますが、それらの観察は独自のレンズを通してフィルタリングされます。
3。データ分析：
* 解釈： 研究者は、パターン、テーマ、意味を探すことで定性的データを分析します。これらの解釈は主観的であり、研究者の理解に基づいています。
* コンテキスト化： データは特定のコンテキスト内で分析され、その解釈にさらに影響します。
4。参加者の視点：
* 個々の経験： 定性的研究は、多様な視点と経験を探求し、それを本質的に主観的にしています。
* 社会的および文化的影響： 参加者の解釈と対応は、社会的および文化的背景によって形作られます。
ただし、これは質的研究が信頼できないことを意味するものではありません。
客観性対厳密さ：
*定性的研究は主観的ですが、 rigor で実施できます。 および透明性 。
*研究者は、三角測量のような手法を使用します 、反射性 、およびメンバーチェック バイアスを最小限に抑え、彼らの発見の信頼性を高める。
定性的研究の目的：
*定性的研究は、客観的で定量化可能なデータを提供するようには設計されていません。代わりに、個人が現象に帰する生きた経験、視点、意味を理解することを目指しています 。
要約すると、主観的で定性的な研究は、複雑な社会的および人間の経験に関する貴重な洞察を提供します。方法の固有の主観性を理解し、厳密な技術を採用することにより、研究者は信頼できる意味のある発見を達成できます。