Bir araştırma yapmak istediğimizde nitel araştırmalar mı yapmalıyız yoksa nicel araştırma mı? Bu yazımızda nitel araştırma nedir ve nitel araştırma yöntemleri nelerdir bunlardan bahsedeceğiz.
Nitel araştırma, kavramları, fikirleri veya deneyimleri anlamak için sayısal olmayan verilerin (örneğin metin, video ya da ses) toplanmasını ve analiz edilmesini içerir. Bir problem hakkında derinlemesine bilgi toplamak veya araştırma için yeni fikirler üretmek için kullanılabilir.
Nitel araştırma, istatistiksel analiz için sayısal verilerin toplanması ve analiz edilmesini içeren nicel araştırmanın tam tersidir.
Nitel araştırma, beşeri bilimler ve sosyal bilimlerde, antropoloji, sosyoloji, eğitim, sağlık bilimleri, tarih vb. konularda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Genellikle insanların dünyayı nasıl deneyimlediğini anlamak için kullanılır. Nitel araştırmaya yönelik birçok yaklaşım olsa da, bunlar kesin bir sonuç vermez ve verileri yorumlarken öznellik bulunur.
Nitel Araştırma Yöntemleri
Nitel araştırma nedir sorusunun cevabını öğrendiğimize göre şimdi yöntemleri inceleyelim. Araştırma yaklaşımlarının her biri, bir veya daha fazla veri toplama yönteminin kullanılmasını içerir. En yaygın nitel yöntemlerden bazıları şu şekildedir:
- Gözlemler: Gördüklerinizi, duyduklarınızı veya karşılaştıklarınızı ayrıntılı olarak not almak.
- Röportajlar: Bire bir görüşmelerde insanlara kişisel olarak sorular sormak.
- Odak grupları: Sorular sormak ve bir grup insan arasında tartışma oluşturmak.
- Anketler: Açık uçlu sorularla anket dağıtmak.
- İkincil araştırma: Metinler, resimler, ses veya video kayıtları vb. şeklinde mevcut verileri toplamak.
Nitel araştırmacılar genellikle araştırmada kendilerini “araç” olarak görürler çünkü tüm gözlemler, yorumlar ve analizler kendi kişisel mercekleriyle filtrelenir.
Bu nedenle, nitel araştırma için metodolojinizi yazarken, yaklaşımınız üzerinde düşünmek ve verileri toplarken ve analiz ederken yaptığınız seçimleri iyice açıklamak önemlidir.
Nitel Veri Analizi
Nitel veriler metinler, fotoğraflar, videolar ve ses biçiminde olabilir. Örneğin, görüşme transkriptleri, anket yanıtları, saha notları veya doğal ortamlardan kayıtlarla çalışıyor olabilirsiniz.
Çoğu nitel veri analizi türü aynı beş adımla gerçekleşir.
- Verilerinizi hazırlayın ve düzenleyin. Bu, görüşmeleri yazıya dökmek veya saha notlarını yazmak anlamına gelebilir.
- Verilerinizi inceleyin ve keşfedin. Verileri ortaya çıkan kalıplar veya tekrarlanan fikirler için inceleyin.
- Bir veri kodlama sistemi geliştirin. İlk fikirlerinize dayanarak, verilerinizi kategorilere ayırmak için uygulayabileceğiniz bir dizi kod oluşturun.
- Verilere kodlar atayın. Örneğin, nitel anket analizinde bu, her katılımcının yanıtlarının üzerinden geçmek ve bunları bir elektronik tablodaki kodlarla etiketlemek anlamına gelebilir. Verilerinizi incelerken, gerekirse sisteminize eklemek için yeni kodlar oluşturabilirsiniz.
- Yinelenen temaları belirleyin. Kodları birbirine bağlı, kapsayıcı temalara bağlayın.
Nitel Araştırmanın Avantajları
- Esneklik
Veri toplama ve analiz süreci, yeni fikirler veya modeller ortaya çıktıkça uygulanabilir. Önceden kesin olarak karar verilmez.
- Doğallık
Veri toplama, gerçek dünya bağlamlarında veya doğal yollarla gerçekleşir.
- Anlamlı bilgiler
İnsanların deneyimlerinin, duygularının ve algılarının ayrıntılı tanımları, sistemlerin veya ürünlerin tasarlanması, test edilmesi veya iyileştirilmesinde kullanılabilir.
- Yeni fikirlerin üretilmesi
Açık uçlu yanıtlar, araştırmacıların başka türlü düşünemeyeceklerini yeni sorunları veya fırsatları ortaya çıkarabilecekleri anlamına gelir.
Nitel Araştırmanın Dezavantajları
Araştırmacılar, verilerini analiz ederken ve yorumlarken pratik ve teorik sınırlamaları göz önünde bulundurmalıdır. Bu türde araştırma yapanlar genelde şunlardan muzdariptir.
- Güvenilmezlik
Gerçek dünya ortamı, verileri etkileyen kontrolsüz faktörler nedeniyle genellikle araştırmayı güvenilmez hale getirir.
- Öznellik
Araştırmacının verileri analiz etme ve yorumlamadaki birincil rolü nedeniyle, araştırma tekrarlanamaz. Araştırmacı, veri analizinde neyin önemli ve neyin alakasız olduğuna karar verir, bu nedenle aynı verilerin yorumları büyük ölçüde değişebilir.
- Sınırlı genelleştirebilirlik
Küçük örnekler genellikle belirli bağlamlar hakkında ayrıntılı veri toplamak için kullanılır. Titiz analiz prosedürlerine rağmen, genelleştirilebilir sonuçlar çıkarmak zordur çünkü veriler önyargılı olabilir ve daha geniş popülasyonu temsil etmeyebilir.
- Yoğun emek
Yazılım büyük miktarda metni yönetmek ve kaydetmek için kullanılabilse de, veri analizinin genellikle manuel olarak kontrol edilmesi veya gerçekleştirilmesi gerekir.