質的研究②インタビュー後の分析マニュアル、コード化・カテゴリ化の方法

はじめに

質的研究では、人の語りや体験、経験の記述を分析し、共通する内容や構造を見出すような分析をしていきます。

ステップ①：分析の準備

1. 逐語録を熟読し、研究目的を常に意識する
   →付箋に目的を書いてモニターの上側に貼るのが効果的

2. ローデータ（生データ）の抽出＝切片化
   → Word（逐語録）にマーカーで研究目的に合致する文を選択して、Excelへ切り取って貼り付ける

ステップ②：コード化（コーディング）

コードとは？

• 一文で意味が伝わるようにローデータの意味を解釈して文章化したもの

• ローデータの文言に忠実にしたほうがベター（抽象化しすぎない）

• 最小の意味単位であることが大切（それだけ読んでも意味がわかる）

 コーディングのコツ

• 主語と述語を意識する（省略しても良いが意味が通るように）

• 目安：分析方法にもよるが20〜50字程度（？）

• 文脈からの妥当な推論（こうゆう意味かな）はしてもよい（ただし想像はNG）

ステップ③：コード全体を見直す

• コードの抽象度（やたらと具体的なコードがないか）や語尾の言い回し（過去形、現在形など）を統一する

• 目的に合わないコードは削除（迷うものは保留）

• 類似内容を統合し、整理・圧縮していく（同じ内容のコードがあればひとつにする）

ポイント：
「もったいない」と感じても、ノイズ（目的と合っていないコード）は思い切って削除。
他者が読んでも「納得できる」分析を目指す。

ステップ④：カテゴリ化

カテゴリ化とは

• コードを似たもの同士で集めて分類する

• 共通点を示す名前を付ける

• カテゴリ名は名詞止め（体言止め）で統一することが多い

• カテゴリ化でも常に研究目的を意識する

サブカテゴリを作る場合のカテゴリ化の順番はどちらでもOK
・コード→サブカテゴリ→カテゴリ
・コード→カテゴリ→サブカテゴリ

カテゴリを見直す視点

• 各コードが正しいカテゴリに入っているか確認

• サブカテゴリ名はカテゴリより具体的に

• カテゴリ名は抽象的すぎないように注意

• カテゴリ数の目安：3から9くらい？

• サブカテゴリ数の目安：10から30くらい？

• カテゴリ化視点：読者が読んだときに役立つように、意義にかなうように分類

よくある失敗

• 研究目的がブレてしまう

• コードに複数の意味が混在（切片化の不足）

• 自分しか意味が分からない表現になる

ステップ⑤：論文・発表への展開

結果のまとめ方

ローデータを示す重要性

• 読者に「リアリティ」を伝える

• コード化の妥当性を裏付ける

• 発表では聴衆を“その世界”へ引き込むことができる

まとめ

• コード化は「データを切り分けて意味を見出す作業」

• カテゴリ化は「意味を構造化する作業」

• 研究目的と意義に立ち返ることが最重要