2020年度福祉領域教授技法・教材研究開発事業 「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

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  • 2020ネンド フクシ リョウイキ 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 「 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

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抄録

Following the 2019 report, we examined methods to obtain 1/0 data from qualitative or non-fixed-form text data. Data are dichotomized into 1/0 data by the after-coding in many analyses, which has ambiguities. We pointed out that Bayesian network analysis is helpful to visualize the 1/0 dichotomization more objectively. We also focused on the constellation-type QCA approach: Most Different cases, Similar Outcome-Most Similar cases, Different Outcome (MDSOMSDO). Compared to the multi-regression-type QCA, more variants and causal factors can be extracted by this approach due to the absence of constraints. Using the association analysis or the correspondence analysis with MDSO-MSDO is found to help investigate the outcomes. 2019 年度に続き、臨床的に重要な、複数の関連要因の積集合から成る、少数の 観察事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）に注目し た。今年度は、観察事例が文章型データ（非定型テキスト・データ）である場合、ＱＣＡ の入力データの二値化がしばしばアフター・コーディングによって不明瞭になっているこ とを批判的に検討し、また、ベイジアンネットワーク分析によるアフター・コーディング の変数吟味の可能性を指摘した。さらに、「重回帰型」ＱＣＡに付随する「変数の数」と 「原因条件」という制約のない「布置連関型」のＱＣＡである Most Different cases, Similar Outcome-Most Similar cases, Different Outcome（MDSO-MSDO） アプローチに注目し、アソシエーション分析、コレスポンデンス分析との併用の有用性を 指摘した。

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