「調査観察研究を行う大学院生のための福祉分野臨床事例研究のガイドライン教育プログラム」研究報告 : 2019年度福祉境域教授技法・教材研究開発事業

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  • Development of the teaching materials for social welfare data analysis : application of Qualitative Comparative Analysis (QCA) to clinically serious, but small-N observation cases
  • 「 チョウサ カンサツ ケンキュウ オ オコナウ ダイガクインセイ ノ タメ ノ フクシ ブンヤ リンショウ ジレイ ケンキュウ ノ ガイドライン キョウイク プログラム 」 ケンキュウ ホウコク : 2019ネンド フクシ キョウイキ キョウジュ ギホウ ・ キョウザイ ケンキュウ カイハツ ジギョウ

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抄録

Social welfare graduate students often study small number, but clinically serious observations. Such observations are characterized by the intersection of several medical, economic, psychological, or social factors. Analysis of such observations using traditional frequency-based statistics, including the process of randomly sampling from the same population, is difficult. In this paper, as one of the procedures to visualize the analysis of small-N observation cases, we discuss the qualitative comparative analysis (QCA), and develop teaching materials related to data analysis for graduate students in the field of social welfare. We have examined QCA from four viewpoints: the international empirical research guidelines, Bayesian inference, the logistic analysis, the association analysis and Bayesian network. The result strongly suggests that informative and robust findings can be obtained from a small-Nobservation cases if a clearly visualized procedure is taken. Tosmana data files and R codes dealt with in this report can be obtained from the Researchmap site of one of the authors. 社会福祉学を学ぶ大学院生は、少数の、しかし、臨床的に重要な観察事例を研究対象とすることが多い。そうした観察事例は、いくつもの関連要因の積集合であるという特徴を持っており、同一の母集団から多数の標本を無作為に抽出するプロセスを含む従来の頻度論的統計学を用いた解析が難しい。本研究では、少数例の分析を可視化する手続きのひとつとして、質的比較分析（QCA）の概要と応用について議論し、社会福祉分野の大学院生に向けた調査・データ分析に係る教材開発を行っている。本稿では、4 つの視点、すなわち国際的な実証研究ガイドライン、ベイズ推定、ロジスティック分析、連関分析とベイジアンネットワークの視点から、QCA についての検討をまとめた。結果、明確な可視化手続きをとれば、少数の観察事例の範囲で、有用で頑健な知見を得られることが強く示唆された。なお、本報告で扱ったデータ・ファイルやプログラムは、筆者の一人である竹内のResearchmap で公開している。

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