Q 方法論

Q 法は、心理学や社会科学で人々の「主観性」、つまり人々の視点を研究するために使用される研究方法です。Q 法は心理学者ウィリアム・スティーブンソンによって開発されました。臨床現場では患者の進行を経時的に評価するために (評価者内比較)、研究現場では人々が特定のトピックについてどのように考えているかを調べるために (評価者間比較) 使用されています。

「Q」という名前は、データを分析するために使用される因子分析の形式に由来しています。「R 法」と呼ばれる通常の因子分析では、被験者のサンプル全体にわたって変数(身長と年齢など)間の相関関係を見つけます。一方、Q では、変数のサンプル全体にわたって被験者間の相関関係を探します。Q 因子分析では、被験者の多くの個別の視点を、共通の考え方を表すとされる少数の「因子」にまで減らします。Q 因子分析は、データ テーブルを横向きにした R 因子分析であると言われることがあります。Q を理解するための経験則としては役立ちますが、この説明は誤解を招く可能性があります。ほとんどの Q 方法論者^[誰? ]は、数学的な理由から、1 つのデータ マトリックスが Q と R の両方で分析するのに適していることはないと主張しているからです^{。[引用が必要]}

Q 因子分析のデータは、1 人以上の被験者が行った一連の「Q ソート」から得られます。Q ソートとは、通常、小さなカードに印刷された文として提示される変数を、何らかの「指示条件」に従ってランク付けすることです。たとえば、有名人に対する人々の見解に関する Q 調査では、被験者に「彼は非常に信心深い人だ」や「彼は嘘つきだ」などの文が与えられ、それらを「この有名人についての私の考えに最も近いもの」から「この有名人についての私の考えに最も近いもの」まで並べ替えるように求められます。被験者に文に対する同意を個別に評価するように求めるのではなく、ランク付けを使用するのは、人々がアイデアを単独で考えるのではなく、他のアイデアとの関係で考えるという考えを捉えるためです。通常、このランク付けはスコアシートで行われ、シートの両端に「最も同意する」や「最も同意しない」などの最も顕著な選択肢が配置されます。^[1]このスコアシートは通常ベル曲線の形をしており、回答者はスコアシートの中央に最も多くのQの種類を配置し、端に最も少ないQの種類を配置することができます。

Q ソートの発言サンプルは、調査対象の問題に関して人々が言っ​​たり考えたりするすべてのことの総体である「コンコース」から抽出され、研究者によって代表されるものであると主張されます。通常、Q 方法論者は、コンコースの全範囲を代表しようとするために、構造化されたサンプリング アプローチを使用します。

Q とその他の社会科学研究方法 (アンケートなど) との顕著な違いは、通常、使用する被験者がはるかに少ないことです。これは強みになる可能性があり、Q は単一の被験者で使用される場合があり、研究のコストがはるかに低くなります。このような場合、人は異なる指導条件下で同じ一連のステートメントをランク付けします。たとえば、ある人に性格特性に関する一連のステートメントが与えられ、それらが自分自身、理想の自分、父親、母親などをどの程度よく表しているかに応じてランク付けするように求められる場合があります。単一の個人を扱うことは、個人のランク付けが時間の経過とともにどのように変化するかを研究する場合に特に重要であり、これが Q 方法論の最初の使用でした。Q 方法論は代表性のない小さなサンプルで機能するため、結論は研究に参加した人に限定されます。

知能の研究では、Q因子分析により、直接的な尺度として合意に基づく評価(CBA) スコアを生成できます。あるいは、この文脈における人の測定単位は、その人の行うQソートの因子負荷です。因子は、スキーマに関する規範を表します。オペラント因子に最も高い因子負荷を与える個人は、その因子の規範を最もよく理解できる人物です。規範が意味するものは、常に推測と反論の対象です (ポパー)。規範は、最も賢明な解決策、最も責任ある解決策、最も重要な解決策、または最適化されたバランスのとれた解決策を示している可能性があります。これらはすべて、将来の研究を必要とする未検証の仮説です。

Q 方法論に似た、被験者間の類似性、およびテストで使用されるステートメントの文化的「真実」を判断する代替方法は、文化コンセンサス理論です。

「Q ソート」データ収集手順は、従来、紙のテンプレートと、個々のカードに印刷された文やその他の刺激のサンプルを使用して行われます。ただし、オンラインで Q ソートを実行するためのコンピュータ ソフトウェア アプリケーションもあります。たとえば、カリフォルニア大学リバーサイド校の Riverside Situational Q-sort (RSQ) は、状況の心理的特性を測定すると主張しています。同校の International Situations Project ^[2]では、この大学が開発した Web ベースのアプリケーションを使用して、状況の心理的に顕著な側面と、それらの側面が文化間でどのように異なるかを調査しています。現在まで、コンピュータ ベースのソートと物理的なソートの使用によって生成されるソートの違いについての研究はありません。

1 回の Q ソートで 2 セットのデータが生成されます。1 つ目は、ソートされたオブジェクトの物理的な分布です。2 つ目は、進行中の「考えを声に出して」のナレーション、またはソート作業の直後に行われるディスカッションです。これらのナレーションの目的は、まず第一に、特定の配置の理由について議論を促すことでした。この質的データの関連性は、現在の Q 方法論の使用ではしばしば無視されますが、アイテムの配置の背後にある推論モードは、カードの絶対的な配置よりも分析的に関連性が高い場合があります。

Q法は、看護、獣医学、公衆衛生、交通、教育、農村社会学、水文学、モバイル通信、さらにはロボット工学など、幅広い分野で研究ツールとして使用されてきました。^{[3] [4] [5] [6] [7] [8]}この方法論は、研究者が問題に対する主観的な視点 の多様性を理解し、説明したい場合に特に役立ちます。 ^[1]

この方法の妥当性に関する情報はいくつかある。^[9]さらに、Q法の妥当性の問題はさまざまな議論がなされている。しかし、Lundbergらは「参加者のQ分類は正しいわけでも間違っているわけでもなく、回答者の自己言及項目の順位付けによって構築されるので、Q法では定量的研究の原則に沿った妥当性は問題にならない」と指摘している。^[10]

2013年に、ヤール・K・カンペンとピーター・タマーシュによる「野心的すぎる：Q法の貢献と現状」というタイトルの記事が出版されました。^[11]カンペンとタマーシュは、「Q法は、約束された人間の主観性に関する洞察を提供せず、正当に主張できる主張の妥当性に対する脅威を適切に説明していない」と述べています。^[11]これにより、著者によると、この方法は「宣言された目的には不適切」になります。^[11]

カンペンとタマーシュの批判に応えて、スティーブン・R・ブラウン、ステントール・ダニエルソン、ジョブ・ファン・エクセルは「野心的な批評家とメディチ効果：カンペンとタマーシュへの返答」という回答記事を発表しました。^[12]ブラウンらは、Q法は発足以来「急いでまとめられた批判の標的にされてきた」と述べており、^{[12]他の研究者や読者に誤った情報を与える以外の目的を果たしていません。Q法に対する批判の量が多いため、ブラウンらはこれらの批判を}メディチ効果という用語でまとめています。これは、ガリレオ・ガリレイの証拠を否定し、望遠鏡を覗くことを拒否した有名な一族にちなんで名付けられました。

Brown らは、Kampen と Tamás の批判のいくつかの点に応答し続けます。

1. 主観性の本質について
2. コンコースとQサンプル
3. 因子分析と解釈
4. 力のQソート分布
5. 項目:人数比率
6. 研究者の偏見
7. 雑多な

3節で著者らが指摘している点の1つは、カンペンとタマースが「Qが生成できる因子の数の限界」^[12]は論理に反すると主張しようとしていることである。なぜなら「QはQのステートメントの数以上の因子を識別できない」からである。^[12]しかし、ブラウンらはこの議論に「これまで出会ったことがない」。^[12]著者らはこの議論を続け、「Q方法論のデータは個々のステートメントのみに対する応答ではなく、順位付けされている場合など、それらの関係においてより重要である」と述べている。^[12]

ブラウンらは結論として、メディチがガリレオの望遠鏡を覗くことを拒否したのと同様に、「これらの批評家は、彼らの抽象的な批判が実際に成り立つかどうかを見るためにQと個人的に関わることに失敗した」と指摘している。^[12]

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