あらゆる言葉に耳を傾けているか？質的データを検討するための複数の分析方法の使用

科学分野:

• 心理学
• 質的研究方法

背景:

• 質的研究における方法論的整合性を高めることが、ますます注目されている。
• コンピュータ化されたテキスト分析ツールは、手動コーディングと並んで補完的な価値を提供する。

研究 の 目的:

• 言語的調査と単語数（LIWC）および意味抽出法（MEM）が、従来のテーマ分析と比較して提供する独自の洞察を探求すること。
• これらの方法が他のアプローチでは明らかでない情報をもたらすかどうかを評価すること。

主な方法:

• 短期心理介入（BPI）を提供するパラプロフェッショナルからの質的インタビューデータの分析。
• 2つのテキスト分析方法の適用：LIWCおよびMEM。
• 従来のテーマ分析との結果の比較。

主要な成果:

• LIWC、MEM、およびテーマ分析は互いに補完的であり、それぞれが独自の洞察を提供する。
• 単一の方法のみを実施すると、情報の見落としが生じる可能性がある。
• テキスト分析は、従来の質的アプローチを検証できる。

結論:

• 複数のテキスト分析方法を統合することで、質的所見の深さと妥当性が向上する。
• 組み合わせたアプローチは、テキストデータ内の複雑な関係とパターンを明らかにする。
• この研究は、心理学研究における計算的および従来のメソッドの相乗的な使用を支持する。