日本心理学会at京都1

質的データをどう扱うか

双子の研究
1万組くらい調査しないと査読してもらえない
100以下では検出力が弱い
変数が多いから？

1人5,000くらいの変数

遺伝よりも環境
環境が母親に影響し、子どもに影響する

データの見方が歪む
量的じゃないから、主観が入るから
経験が邪魔するから

どんどん忘れるような出来事は、後から振り返りで質問しても回答しづらい、できない
外れ値を検討するにしても、質的データを取っておかないと
量的データだけではわからない

こだわらない、ちゃんとそれなりの理由があるはず、データをしゃぶりつくす

質的データはデータのばらつきをよく見る
一方、量的データはあまり見ない傾向
サンプルが多いと正しいだろうという思い込み、誤解

調査手法が日常を変容させる、気づきをもたらす

評定尺度をどういう理由・判断に基づいて回答したかを記述させる
ホントに5なの？なぜ3なの？
個々の追求を大切にする、分析は二の次
データの背後を読み解こうとする執念


質的データ＝verbal and visual data
言語スクリプトとして分析可能

文字、音声、画（映像）、写真としてデータ取得
その後のデータリダクション、取捨選択
ここで意思が入り込む

データリダクションの自覚、生データなんてあり得ない

数量化、代表値、スクリプト化、ビデオ加工、活字化、映像化

データの記述、見せ方
厚い記述、文脈（コンテキスト）絡めて説明
上手に背景事情を説明してあげないと他者には分かりにくい

一般性あり実践性なし　量

一般性あり実践性あり　パスツール

一般性なし実践性あり　質

learning science　学習科学
（2009年8月メモ）