ぱどのxoxoBlog ~NPへの道のり~

NP:ナースプラクティショナーを目指す人のための情報共有ブログ

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わかりやすい(自称)修正版グラウンデッドセオリー その5 補講

おはようございます,NPぱどです。今日は珍しく早起きです。というのも,ゼミがあるからなのですが。。。

ツイッターで非公式のアンケートをしたところ,新人看護教育体制は1位プリセプターシップ 2位パートナーシップ 3位病棟全体で育てる という結果でした。興味深いですね。 何十年つまり,何十年も続くプリセプターシップが未だに人気,我こそはとでてきたパートナーシップもそれには勝てず。だからといってプリセプターシップでの成果はいまいち。どっこいということです(笑)

 

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はじめに

今日は補講という形で今まで紹介できなかったことについてご説明していきます。

データの収集段階の話

具体的な手順で説明する前に,ここについても触れておかなければいけないな,と思いました。M-GTAは,起こっている事象を説明するような研究方法です。では,起こっている事象を収集するのには何がいいか,というと,インタビューか,あるいは参加観察法という,まぁ傍らでジーっと行動と言動をみて,その時の気持ちや考えなども聞き出していくという方法もあります。多くはインタビューが多いでしょう。M-GTAは豊富なディテールの情報を分析する研究方法なので記述式アンケートでは十分な量は確保されませんからね。インタビューにもいくつか種類があります。

非構造化面接

非構造化面接とは,あるテーマについて,研究対象者が完全に自由に話すスタイルです。ただし,この方法ではM-GTAには少し合わないのです。というのも,M-GTAが適した研究はプロセス性のある事象なので,話が好きな方向に拡大されては収拾が付かなくなるのです。

半構造化面接

ほとんどのM-GTAを用いた研究では,この半構造化面接というものが採用されています。話の流れ,枠組みを大体きめて,インタビューガイドなるものを作ります。そのインタビューガイドを用いながら,プロセス的にインタビューを進めていきます。この方法は,ある程度流れをもちつつ,研究対象者の考えを自由に表出でき,かつ不足している箇所があれば研究者も合いの手で質問ができるので,M-GTAに適しているのです。ただし,半構造化面接で難しいのは,研究者のリサーチ力に左右されるというところで,必要な情報を聞き出していく,というスキルが必要です。ぱどはここに苦労しました。これについては,数を重ねなければ改善しないかと思います。またチャレンジしたいな,と思いました。

構造化面接

完全に質問事項が決まっているインタビューです。採用なんかでつかわれますね。半構造化面接とは対照的に,研究者の力量に左右されません。一方,研究対象者の自由な考えなどには行き届きません。

以上が情報収集の段階での補講内容です。ちなみに,M-GTAでは情報収集と分析を同時並行で進めていきます。これも分析方法としては特殊ですよね。一人目の情報収集が終わった段階で,分析ワークシートを作っていきます。それでなんとなく方向性が見えてくると思うので,2人目はもっとこの部分の情報が欲しい,というところにフォーカスしていけるのです。この部分が足りないからこの情報を聞きだしたい,というように,不足箇所を補うのです。これ以上意味内容が出てこない状態まで情報を収集する=分析全体の充足度が満たされる=理論的飽和化を目指すのです。まぁそんなことを言っても,1人目から分析を始めるのは大変なので,ある程度数が集まってから,デティールが豊富な対象者から分析をはじめるのがベターだと思いますけど。私はそうしました。その方法でもよいようです。

理論的飽和化

木下先生は,M-GTAにおいて理論的飽和化を2つの意味で使用しています。

先ほどの意味に加え,もう一つは,オープン化が最小化し,収束化が最大化したところが理論的飽和化の達成点だということ。理論的飽和化は分析全体の完成度の判断で重要となるが,概念生成の際に,個々の概念を見極めるためにもこの考え方を導入しています。
個々の概念の完成状態の判断:小さな理論的飽和化
分析結果全体の充足度:大きな理論的飽和化

と述べております。

データの量

話は戻りますが,データの扱いについて。先ほども話しましたように,M-GTAにおいて,情報収集と分析は同時並行で行います。

最初にまとめて収集したデータ⇒ベースデータ
分析過程に基づき追加して収集したデータ⇒追加データ

といった形で,必要な分だけ情報を収集します。もちろん,一気に情報をとってもいいし,段階的である必要はないが,検討する必要がある(追加データ収集が必要かどうかを),とも述べています。

ベースデータの目安⇒10例から20例と木下先生の書籍には書いてありますが,看護系論文で,実際に原著論文として採用されている論文では7例~12例でした。看護師を対象にすると,時間が取れませんからね。実際はそれほどの量は確保できないんです。

研究対象者と分析焦点者

M-GTAでは,研究に参加してくれる人を調査協力者とし,分析の過程で分析焦点者を決めます。たとえば,私の研究では,プリセプターを対象とした研究だったので,
 研究対象者:プリセプター

でした。しかし,M-GTAでは,実際の分析に入る際に,分析焦点者の設定をします。それは,M-GTAで得られる理論の特性にも影響しています。分析焦点者とは,実際の調査協力者がどのような状況に有るのかという視点で見たときに,より限定した言い方ができればそれが分析焦点者となります。今回の研究では,
 分析焦点者:経験年数が10年以下のプリセプター

となりました。

となるわけです。なぜここまで絞るのか,というと,プリセプターを対象としていたが,実際に集まった研究対象者の特性がもっと厳密に絞られた,という場合は,その研究で得られる結果は,その対象者群に応じた理論であるということです。より対象範囲を限定することで,その研究結果である理論が,現実的に応用しうる,というわけです。ただし,データに応じて分析焦点者が絞り込まれることもあるし,拡大されることもあるようなので,そこは適宜やりましょう。分析焦点者の確定により,M-GTAにより得られた理論の対象範囲が限定することができますが,論文では分析焦点者の説明も書くようにしましょう。

分析テーマ

研究テーマに対して分析テーマを決定します。分析焦点者と同様,「あえて」もう一度テーマを決めるのです。研究テーマは,比較的大きくなりやすく,データとの間に距離ができやすいため,あえてもう一度分析テーマというものを設定します。Grounded on data の分析がしやすいように絞ったものが分析テーマです。両者が同じになることもありますが,分析テーマの設定は必要です。論文に記載必須でしょう。書いていないものは原著として採用されないと思います。見た限り。
分析テーマの決定はデータ収集後に行い,分析テーマの設定により,データをどのような角度で分析に入るかを定め,分析の方向性を決めます。
分析テーマには「~のプロセスの研究」と入れるとよいそうです。また,分析テーマの最終確定は分析途中でよいそうです。

おわりに

一気に書き連ねました。疲れました。(笑)補講のくせにものすごい情報量ですね。では,本日のゼミも頑張ります。明日は具体的な分析手順に行ってみましょう!

 

 

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