Statistics-dc-case-study-method
提供：Dev Guides
統計-データ収集-事例研究方法
ケーススタディ調査は、現代の現実の状況を調べ、ケースの調査結果を調査中の問題に適用するために使用される定性的な調査方法です。 ケーススタディには、限られた数のイベントまたは条件とそれらの関係の詳細なコンテキスト分析が含まれます。 これは、アイデアの適用とメソッドの拡張の基礎を提供します。 これは、研究者が複雑な問題やオブジェクトを理解し、以前の研究ですでにわかっていることを強化するのに役立ちます。
ケーススタディ方法のステップ
客観性と明確性を確保するために、研究者はケーススタディ研究に系統的なアプローチを採用する必要があります。 次の手順を実行できます。
- 研究の質問を特定および定義-研究者は、研究対象とそれを取り巻く問題を特定することにより、研究の焦点を確立することから始めます。 研究対象は、人、プログラム、イベント、またはエンティティです。
- ケースの選択-このステップでは、研究者は選択するケースの数（単一または複数）、選択するケースのタイプ（固有または典型的）、およびデータを収集、保存、分析する方法を決定します。 これは、ケーススタディ手法の設計段階です。
- データを収集-研究者は現在、研究中の問題に関して複数の証拠源を収集する目的でデータを収集しています。 このエビデンスは、照会とパターンの収束ラインが明らかになるように、簡単に参照およびソートできる形式で包括的かつ体系的に保存されます。
- データの評価と分析-このステップでは、研究者はさまざまな方法を使用して、定性的データと定量的データを分析します。 データは分類され、表にされ、クロスチェックされて、研究の最初の命題または目的に対処します。 配列に情報を配置する、カテゴリのマトリックスを作成する、フローチャートを作成するなどのグラフィック技術 調査者がさまざまな方法でデータにアプローチし、結論を早めるのを避けるために使用されます。 複数の調査員を使用してデータを調べ、利用可能なデータに対するさまざまな洞察を開発することもできます。
- 結果の提示-結果は、読者がレポートに提示された証拠に照らして調査結果を評価できるように提示されます。 結果は、問題のすべての側面が適切に調査されたことを示す十分な証拠で裏付けられています。 新たに得られた洞察と明らかになった矛盾する命題は、レポートで適切に強調されています。
