混合研究法とは？量的・質的データを組み合わせる評価の進め方

量的データは、何人に起きたか、どの程度変化したか、属性や時期で差があるかを示すのに向きます。質問紙、利用記録、テスト、行政統計などが代表例です。

質的データは、経験の意味や変化の過程、文脈、想定外の影響を掘り下げるために使えます。因果の理由が語られたからといって、その説明が自動的に確定するわけではありません。量的データも、単に数にしただけで集団を代表するわけではありません。

同時並行型は、アンケートとインタビューを近い時期に行い、結果を並べて比較する方法です。説明逐次型は、まず数字の傾向を把握し、その理由をインタビューで掘り下げます。探索逐次型は、先にインタビューで論点を見つけ、その後にアンケートで広がりを確かめます。

どの型を選ぶかは、最初に分かっていることと、時間・予算・対象者への負担で決めます。大切なのは、後から都合よく二つの結果をつなげるのではなく、統合する場面を設計に組み込むことです。

この三つが全てではなく、実験の中に質的調査を組み込むなどの設計もあります。問いに対して、なぜ両方が必要かを説明できることを優先します。

• 同時並行型: 数字と語りを同時に集めて見比べる
• 説明逐次型: 数字の傾向を、後から語りで説明する
• 探索逐次型: 語りから論点を見つけ、後から数字で確かめる

まず、評価クエスチョンごとに、量的・質的のどちらが必要かを決めます。次に、同じ対象者を扱うのか、別の対象者から補完的に聞くのか、どの時点で結果を統合するのかを設計します。

分析後は、結果を一つの表に置きます。たとえば、アンケートで見えた参加継続率を左に、インタビューで分かった継続の理由と障害を右に置き、両方を踏まえた解釈と改善案を中央に書きます。

1. 評価クエスチョンを量的・質的の観点に分ける
2. 各データの対象、時期、収集方法を決める
3. 結果をどの場面で統合するか決める
4. 量的・質的データをそれぞれ分析する
5. 一致・不一致・補完関係を比較する
6. 統合した解釈を提言と限界に結び付ける

アンケートでは満足度が高いのに、インタビューでは利用上の困りごとが語られることがあります。これはどちらかが間違いとは限りません。平均値に表れない少数者の経験、回答しにくい不満、利用段階ごとの違いを示している可能性があります。

不一致を消そうとせず、対象者の違い、質問の意味、調査時点、データの限界を点検します。その上で、どの利用者にどの改善が必要かという、より具体的な判断に進めます。

• 結果が一致しても、同じ対象や同じ回答傾向に依存していないか確認する
• 結果が食い違う点は、追加で確かめる論点になる
• 片方のデータだけで全体を断定しない
• 統合の過程と限界を報告に残す
• 対象者への負担と個人情報保護を両方で確認する