控えめな措置

控えめな措置は、研究者が研究の文脈に侵入することを必要としない措置です。直接および参加者の観察には、研究者が物理的に存在する必要があります。これは、回答者が研究者の目によく見えるように行動を変えるように導く可能性があります。アンケートは、行動の自然な流れの中断です。回答者は、アンケートに記入するのに疲れたり、質問に憤慨したりすることがあります。

控えめな測定は、おそらく研究者または測定機器の侵入に起因するバイアスを減少させます。しかし、控えめな措置は、研究者が収集されたデータの種類を制御する程度を低下させる。いくつかの構成要素では、単に利用可能な控えめな手段がないかもしれません。

ここでは、三つのタイプの目立たない測定について説明します。

間接的な尺度

間接的な尺度は、研究の文脈で自然に発生する控えめな尺度です。研究者は、正式な測定手順を導入することなくデータを収集することができます。

利用可能な間接措置の種類は、研究者の想像力と独創性によってのみ制限されます。たとえば、博物館でのさまざまな展示品の人気を測定したいとしましょう。博物館の常連客には見えない機械的測定システムのいくつかのタイプを設定することが可能かもしれません。ある研究では、システムは簡単でした。博物館は、彼らが測定を望んでいた各展示の前に新しい床タイルを設置し、一定期間後に、パトロンの交通と関心の間接的な尺度としてタイルの損耗を測定した。電子的な対策を使用して、このアプローチを大幅に改善できるかもしれません。例えば、展示物の前での動きを感知する電気装置を構築することができます。あるいは隠しカメラを置いてビデオ録画された証拠に基づいてパトロンの利益をコード化することもできます

私のお気に入りの間接的な措置の一つは、ラジオ局のリスニングの好みの研究で発生しました。お気に入りのラジオ局についての目障りな調査やインタビューを行うのではなく、研究者は地元の自動車ディーラーやガレージに行き、ラジオが現在調整されている局を見るためにサービスされていたすべての車をチェックしました。雑誌の好みを知りたいと思えば同じような方法で、あなたのサンプルの屑を通ってかき回すか、または努力をリサイクルする各戸ごとの雑誌を上演

これらの例は、間接測定に関する最も重要な点の1つを示しています。間接的な措置では、定義上、回答者の知識なしに情報を収集しています。そうすることで、あなたはプライバシーに対する権利を侵害している可能性があり、あなたは確かにインフォームドコンセントを使用していません。もちろん、一部の種類の情報は公開されているため、プライバシーの侵害を伴わない場合があります。

間接的な措置が適切であり、容易に利用可能であり、倫理的である場合があるかもしれません。ただし、すべての測定と同様に、測定の信頼性と有効性を推定するようにしてください。たとえば、2つの異なる時間帯で無線局の設定を収集し、結果を相関させることは、テスト再テストの信頼性を評価するのに役立つ可能性があります。または、構成要素の妥当性を確立するのに役立つように、同じ構成要素の他の直接的な構成要素と一緒に間接的な構成要素を含めることができます（

コンテンツ分析

コンテンツ分析は、テキスト文書の分析です。分析は、定量的、定性的またはその両方であり得る。通常、コンテンツ分析の主な目的は、テキスト内のパターンを識別することです。コンテンツ分析は、研究の非常に広い領域です。それは含んでいます:

テキストの主題分析。ドキュメントまたはドキュメントのセット内のテーマや主要なアイデアの識別。文書は、フィールドノート、新聞記事、技術論文や組織メモを含むテキストの任意の種類にすることができます。
テキスト文書を迅速に索引付けするための自動化された方法は多種多様です。たとえば、Kwic（Key Words in Context）分析は、テキストデータのコンピュータ分析です。コンピュータプログラムは、テキストをスキャンし、すべてのキーワードを索引付けします。キーワードは、例外辞書に含まれていないテキスト内の任意の用語です。通常、「is」、「and」、「of」などの必須ではないすべての単語を含む例外辞書を設定します。すべてのキーワードはアルファベット順に並べられ、研究者は、それがテキストで発生した文脈で単語を見ることができるように、それに先行し、次のテキたとえば、インタビューテキストの分析では、”虐待”という用語のすべての使用法と、それらが使用された文脈を簡単に特定することができます。
ここでは、テキストの特徴を定量的に記述することを目的としています。たとえば、テキストで最も頻繁に使用された単語やフレーズを調べることができます。繰り返しになりますが、このタイプの分析は、コンピュータプログラムで直接行われることが最も多いです。

コンテンツ分析にはいくつかの問題があります。まず、テキスト形式で利用可能な情報の種類に制限されています。ニュース記事がニュース媒体によって扱われている方法を調査すれば、おそらくあなたが見本抽出できるニュース記事の準備ができた人口を有する。しかし、死刑に関する人々の見解を研究することに興味があるなら、適切なテキスト文書のアーカイブを見つける可能性は低くなります。第二に、バイアスを避けるためにサンプリングに特に注意する必要があります。例えば、癌の治療法に関する現在の研究の研究は、公開された文献を集団として使用するかもしれません。これは、何らかの理由で出版されなかった癌に関する執筆と、まだ出版されていない最新の研究の両方を除外するでしょう。最後に、自動化されたコンテンツ分析の結果を解釈することに注意する必要があります。コンピュータプログラムは、誰かが用語やフレーズが何を意味するかを決定することはできません。大規模な分析では、意味の微妙さを考慮していないため、結果を誤って解釈するのは比較的簡単です。

しかし、コンテンツ分析には邪魔にならないという利点があり、自動化された方法が存在するかどうかによっては、大量のテキストを分析するための比較的迅速な方法になる可能性があります。

データの二次分析

二次分析は、コンテンツ分析と同様に、既存のデータソースを利用します。しかし、二次分析は、通常、テキストではなく定量的データの再分析を指します。

私たちの現代世界には、政府、企業、学校、その他の組織によって日常的に収集される信じられないほどの大量のデータがあります。この情報の多くは、アクセスして分析できる電子データベースに格納されています。さらに、多くの研究プロジェクトは、生データを電子形式でコンピュータアーカイブに保存し、他の人もデータを分析できるようにします。二次分析に利用可能なデータの中には、次のものがあります:

国勢調査局のデータ
犯罪記録
標準化されたテストデータ
経済データ
消費者データ

二次分析は、多くの場合、複数のデータベースからの情報を組たとえば、犯罪データと国勢調査情報を結合して、地理的な場所とグループごとに犯罪行動のパターンを評価することができます。

二次分析にはいくつかの利点があります。まず、それは効率的です。これは、すでに他の誰かによって収集されたデータを利用しています。それはリサイクルの研究に相当します。第二に、それは多くの場合、あなたがかなりあなたの研究の範囲を拡張することができます。多くの小規模な研究プロジェクトでは、費用がかかるため、国のサンプルを取ることを検討することは不可能です。アーカイブされたデータベースの多くはすでに国家的な範囲であり、それらを使用することで、データを自分で収集した場合よりも比較的小さな予算をはるかに広範な研究に活用することができます。

しかし、二次分析には困難がないわけではありません。多くの場合、大規模な複雑なデータベースからデータにアクセスしてリンクするのは簡単なことではありません。多くの場合、研究者は、どのデータを結合するか、どの変数が適切にインデックスに集計されるかを仮定する必要があります。さらに重要なことに、他の人が収集したデータを使用する場合、元のデータ収集でどのような問題が発生したのかわからないことがよくあります。大規模な、十分に資金を供給された国家研究は、通常、非常に徹底的に文書化されていますが、手順のさえ詳細な文書化は、多くの場合、データを収集する直接

二次分析の最も重要かつ最も利用されていない目的の1つは、以前の研究成果を複製することです。元のデータ分析では、エラーの可能性があります。さらに、各データアナリストは、使い慣れた分析ツールを使用して、独自の視点から分析にアプローチする傾向があります。ほとんどの研究では、データは元の研究チームによって一度だけ分析されます。それはひどい廃棄物のようです。収集するのに数ヶ月または数年かかった可能性のあるデータは、比較的簡単な方法で、あるアナリストの視点から一度だけ検査されます。社会調査では、一般的に、個々の研究からのデータを文書化し、アーカイブし、他の人が再分析するための電子形式でこれらを利用できるようにするひどい仕そして、私たちは再分析である研究にはほとんど専門的な信用を与えない傾向があります。それにもかかわらず、ハード科学では、結果の複製可能性の伝統が重要なものであり、応用社会科学の私たちは、既存のデータの二次分析に私たちの努力の