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プロセストレーシングは、理論の開発とテストに使用される定性的な研究方法です。 [1] [2] [3]プロセストレーシングは、次のように定義できます。調査者が提起した研究上の質問と仮説に照らして選択および分析された診断証拠の体系的な調査です (Collier、2011)。したがって、プロセストレーシングは、独立変数と従属変数の結果との間の (複雑な) 因果関係に焦点を当て、既存の仮説を評価し、新しい仮説を発見します。これは、因果メカニズムに基づいて推論を導く「ケース内」手法として一般的に理解されていますが、表意文字研究や小規模な N ケーススタディにも使用できます。[4] [5]これは、社会科学(心理学[2]など) だけでなく、自然科学でも使用されています。[5]
プロセストレーシングを使用する学者は、テストの強度（特に、風に流されたストローテスト、フープテスト、決定的証拠テスト、二重決定テスト）に基づいて証拠の重みを評価します。[5]結果として、重要なのは観察の量だけではなく、観察の質と方法です。[5] [6]ベイズ確率を使用すると、プロセストレーシングを通じて少量のデータから強力な因果推論を行うことができます。[5] [7]結果として、プロセストレーシングは著名なケーススタディ手法です。[8]プロセストレーシングは、1つまたはいくつかのケースを研究するために使用して、これらのケース内で時間の経過とともに発生した変化と、この変化の原因となる因果メカニズムを特定できます。[1]
プロセストレース
プロセストレーシングは、帰納的（理論生成）と演繹的（理論テスト）の両方の目的に使用できます。[5]プロセストレーシングは3つのバリエーションに分けられます。すべてのバリエーションは因果メカニズムをトレースしますが、私たちの実践を私たちの主張と一致させるためには、これらのバリエーションを考慮する必要があります。[9]プロセストレーシングの3つの変種は、「理論検証型プロセストレーシング」、「理論構築型プロセストレーシング」、「結果説明型プロセストレーシング」である。これらの変種は、理論または事例に基づく設計であること、理論的な因果メカニズムをテストまたは構築すること、因果メカニズムの一般性を異なる方法で理解すること、および異なる推論を行うことで互いに異なっている。[9]「理論検証型プロセストレーシング」では、既存の理論とその中で想定されている因果メカニズムをテストすることが目標である。[9] [10]対照的に、「理論構築型プロセストレーシング」では、特定の現象のより広い集団に適用できる因果メカニズムに関する理論を構築する。[9]経験的証拠を通じて、因果メカニズムについての理論的説明が展開される。[10]「結果説明型プロセストレーシング」では、理論的メカニズムをテストまたは構築するのではなく、与えられた結果に対する満足のいく説明。[9]この変種は、特定の結果または一連の出来事がどのようにして生じたかを説明する詳細な物語を構築します。[10]
プロセス トレーシングは、因果メカニズムがどのように機能するかに焦点を当てているため、他の定性分析方法とは異なります。他の定性分析方法は、従属変数と独立変数の相関関係に焦点を当てています (Beach & Pedersen、2012)。プロセス トレーシングは、2 つの変数の相関関係を超えて考察します。
理論検証の観点から見ると、プロセストレーシング法は、理論の観察可能な含意（仮説）と、理論と矛盾する代替説明を提示することによって機能します。これらの観察可能な含意と代替説明は、理論に基づく仮説と主要なイベントに基づいています。[11]これらの観察可能な含意が提示されると、どの観察可能な含意が観察可能で、どの含意が観察できないかを確認するために経験的にテストされます。[1] [12]代替説明が存在するかどうかをテストすることも重要です。[11]プロセストレーシングは、イベントの時間的なシーケンスを重視し、きめ細かい事例知識を必要とします。[1]
仮説理論を検証するために、因果メカニズムにはさまざまなタイプの要件があります。必要な要件では、1 つの変数の存在が常に従属変数に影響を及ぼします。[1]これは、必要な要件が欠如している場合、メカニズムの残りの部分も欠如していることを意味します。2 つ目のタイプの要件は十分な要件で、要件が存在することで、可能性のあるメカニズムの存在が確認されます。[1] Stephen Van Everaの影響力のあるプロセス追跡テストの類型論では、理論的期待をどのように判断するかによってテストを区別しています。[5] [13]
- 空論テスト: このテストに合格しても不合格でも、理論を支持する強い根拠にはなりません。つまり、これらのテストは、テストされた仮説が証明されたときに、ライバルの仮説をわずかに弱めるだけです。このテストでは、仮説の因果関係を証明するために要件は必要でも十分でもありません。[1]
- フープテスト: フープテストに合格しないと理論が不適格になる可能性があるが、フープテストに合格しても必ずしも理論を強力に裏付けるわけではない。これは必要条件と呼ばれる。フープテストでは、変数と要件は仮説のその部分を検証するために必要な部分である。つまり、必要な要件が欠けていると、仮説は直ちに反証される。; [1] [14]
- 決定的証拠: 決定的証拠に合格すると理論を強力に支持する一方、不合格は必ずしも理論に反する強力な支持を与えるわけではない。これは十分条件と呼ばれる。決定的証拠の要件は十分ではあるが必要条件ではなく、このテストに合格すると、異なるメカニズムが予想される競合仮説が大幅に弱まる。; [1] [14]
- 二重決定テスト: 二重決定テストに合格すると、理論が強力に支持されると同時に、代替理論に対しても強力な支持が与えられます。二重決定テストでは、因果メカニズムの検証に十分な要件と必要な要件の両方がテストされます。テストに合格すると、競合する仮説が完全に排除されますが、不合格の場合は、競合する仮説が大幅に強化されます。[1]
これは比較ケーススタディ法を補完するためによく使用されます。関心のある独立変数から従属変数までの因果プロセスをたどることで、不完全な一致のケースで介在する可能性のある変数を排除できる可能性があります。これにより、残りの独立変数に因果的重要性を帰属させるためのより強力な根拠を作成できます。[15]
プロセストレーシングの限界は無限後退の問題である。[16] [17]方法論学者による影響力のある研究の中には、因果関係を主張するプロセストレーシングの能力は自由度の低さによって制限されると主張するものもあるが、[18]方法論学者は、質的研究は量的研究（学者は自由度に注意する必要がある）とは異なる論理を伴うことを考慮して、プロセストレーシングを使用する研究に「自由度」の問題が当てはまることを広く否定している。[16] [5]その他の欠点としては、
- プロセス トレースは、確率的な関係を扱うのが困難です。確率は定量的に表現するのが最適だからです。したがって、プロセス トレースは、要件や存在するさまざまな要因を考慮する決定論的な関係を扱う場合に最適です。
- プロセス トレースでは、すべてのケースの詳細 (たとえば、ケースの履歴など) が必要になるため、変数が欠落するリスクがあります。
- データの解釈（つまり、テストの選択）は主観的です。どのプロセス追跡テストを使用するかについて疑問が生じる可能性があります[1]研究者がテストの選択に関する思考プロセスを実証することが非常に重要です。
- プロセス トレーシングは特定のケースに焦点を当てているため、外部妥当性が低くなります。
- プロセストレーシングには、研究に十分なデータが必要です。プロセストレーシングでは、事例内の因果メカニズムのすべての部分について証拠が必要なので、メカニズムのすべての部分に研究に十分な証拠がある場合にのみ、この方法を実行できます。[1]
定量的方法に対するプロセストレーシングの利点の1つは、推論のてこ作用を提供することです。[1]因果メカニズムの発見とテストを支援することに加えて、プロセストレーシングは記述の豊かさにも貢献します。[1]それに加えて、プロセストレーシングは、特定のプロセス内で発生するコンテキスト条件を提示することもできます。[19]もう1つの重要な利点は、プロセストレーシングが理論的多元性に対処できることです。つまり、仮説または概念モデルには複数の従属（非）従属変数と因果関係があります。したがって、この分析方法は、固有の複雑さを理解するのに適しています（Kay＆Baker、2015）。プロセストレーシングが他の定性的研究方法と異なる理由も利点です。
特定の条件下での結果に確率を割り当てることにより、学者はプロセス トレーシングでベイズのルールを使用して、結果の原因について堅牢な結論を導き出すことができます。 [20] [21] [5] [8] [22] [23] [7]たとえば、学者の理論が、特定の条件下では多くの観察可能な影響が発生すると想定している場合、理論化された条件下でのそれらの結果の繰り返しの発生は、学者の理論を強力に裏付けます。なぜなら、理論が誤っている場合、観察された結果が学者の予想どおりに発生する可能性は低いためです。[20]ベイズの確率を使用すると、少量のデータから強力な因果推論を行うことができます。[5]たとえば、銀行強盗を犯した人物のビデオ録画は、それが 1 つの証拠であっても、特定の人物が強盗を犯したという非常に強力な証拠になると同時に、他の潜在的な容疑者が犯した可能性を排除することもできます。[5]
学者はプロセスの追跡に集合論を使うこともできる。 [24]
参照
参考文献
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さらに読む
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