KJ法的アプローチにいくつかの制限をおくことで、「空間配置図」から数量的な分
析図とラベル構造の分析図を生成できます。そのための「方法論上の位置
付け」と「分析の実際」については2007年度後期の研究紀要に発表する予定です。
関連性評定に基づく質的解析では、長田先生による形式概念解析ソフトを用いることによって、要約モデルを的確に可視化するだけではなく、次に展開される解釈モデ
ルへの道筋を見通すために用いることができます。
また、形式概念解析は「一人から少人数に対する質問紙の質的分析」についても用いることが可能です。
現時点では心理学的研究などに十分に活用されていないようですが、「形式概念解析」は、質的データの質的解析方法として極めて有効なものとなっています。心理学や看護、教育、福祉な
どの領域において質的分析を行う際には「形式概念解析」を試みてみることをお勧めいたします。以下に形式概念解析に関する四つの論文を掲
載しますのでご利用下さい。
質的重回帰分析といわれる数量化理論T類、あるいは質的判別分析といわれる数量化U類を用いる際、カテゴリーへの所属の有無による{1,0}の対応表をデータから作成し、それを形式概念解析によって分析することによって、複雑な状況をコンパクトに可視化することができます。データの詳細を統計的処理によって潰してしまうのではなく、データの複雑な状況を適確に把握するのに極めて有効です。
GTAやIPAのコード化作業によって失われがちな現場の実際的情報を維持しながら質的研究を行う「関連性評定
質的分析」の理論化と実際的方法が整って
きましたので、修論や博士論文あるいは質的研究を用いる心理・看護・教育などの領域における研究をサポート中です。

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