kvalitativ metode

Mens formålet med kvantitative studier gjerne er statistisk generalisering, er analytisk beskrivelse et vanligere formål med kvalitative studier. Hensikten med kvalitative studier er gjerne å oppnå dybdekunnskap og helhetlig forståelse av spesifikke kontekster, eller å utvikle begreper, kategorier og typologier. Slike studier kan også ta sikte på å formulere hypoteser og teorier, eller å foreta teoretisk generalisering.

Kvantitative studier kjennetegnes ved sterkt strukturerte metodiske opplegg, mens de metodiske oppleggene i kvalitative studier er mer fleksible. I kvalitative studier foregår datainnsamling og data-analyse parallelt, og det metodiske opplegget kan endres underveis i studien, med sikte på å få med de data som etter hvert viser seg å være mest relevante for studiens problemstilling.

Forskerens forhold til kildene er også forskjellig, preget av avstand og selektivitet i kvantitative studier, og nærhet og sensitivitet i kvalitative studier. Nærhet og sensitivitet innebærer at forskeren selv vanligvis arbeider direkte med sine kilder, slik at datainnsamlingen kan tilpasses de ulike kildene, basert på en spesiell forståelse av hva slags relevant informasjon hver enkelt kilde kan bidra til.

Mens kvantitative studier legger vekt på mest mulig presise empiriske funn, er kvalitative studier særlig innrettet mot empiriske funn som er mest mulig relevante. Kvalitative studier baseres ikke nødvendigvis på presise og sammenliknbare opplysninger om alle enhetene, men legger større vekt på at det samlede datamaterialet gir grunnlag for en mest mulig relevant forståelse av de fenomenene som studeres.

Rapporteringen og formidlingen av analyseresultatene er forskjellig for de to datatypene. I kvantitative studier dokumenteres empiriske funn ved hjelp av tabeller, mens det i kvalitative studier er vanlig å illustrere ulike funn med typiske sitater fra datamaterialet.

Kvalitative studier omfatter gjerne få enheter, av og til bare én enhet, slik som i case-studier. Enhetene kan være individer, organisasjoner, lokalsamfunn eller stater. Studiene baseres gjerne på strategiske utvalg av enheter og mye data om hver enhet.

I kvalitative studier foregår datainnsamling og data-analyse vanligvis parallelt og utgjør ikke to atskilte faser, slik som i kvantitative studier. Hva slags data som skal samles inn, er ikke nødvendigvis helt bestemt før datainnsamlingen starter, men kan avklares løpende gjennom hele studien. Analysen av innsamlede data vil ikke bare resultere i empiriske funn, men kan også avdekke behov for nye data. Som regel er det forskeren selv som foretar datainnsamlingen.

Metoder for innsamling av kvalitative data kan være

• deltakende observasjon, der forskeren deltar i for eksempel en utvalgt gruppe eller organisasjon og observerer hendelser og handlinger som er relevante for studiens problemstilling
• ustrukturert intervjuing, som innebærer at forskeren stiller spørsmål til utvalgte personer om forhold som skal studeres, med vekt på spørsmål som i løpet av intervjuet viser seg å være relevante for studiens problemstilling
• fokusgrupper, der forskeren leder en samtale mellom utvalgte gruppemedlemmer, med sikte på å dekke tema som i løpet av samtalen framstår som relevante og interessante for å belyse problemstillingen i studien
• kvalitativ innholdsanalyse, som består i å identifisere, registrere og tolke ulike deler av foreliggende tekster som er relevante for en bestemt problemstilling

De innsamlede data kan være feltnotater fra deltakende observasjon, utskrifter av fokusgruppesamtaler eller spørsmål og svar fra ustrukturerte intervjuer, eller systematiske registreringer av artikler eller andre tekster som innholdsanalyseres.

Analyse av kvalitative data er ikke basert på standardiserte teknikker, slik kvantitativ data-analyse er. Det finnes imidlertid en rekke systematiske metoder for kvalitativ data-analyse. Slike metoder omfatter blant annet koding av datamaterialet. Dette innebærer at større eller mindre elementer av teksten merkes med stikkord (koder), som beskriver eller karakteriserer innholdet i hvert element. Ved hjelp av disse kodene blir ulike tekstelementer sammenliknet og inndelt i kategorier, med sikte på å finne typiske og generelle mønstre i datamaterialet, eller for å utvikle generelle begreper. For å ordne materialet brukes ofte figurer og matriser. Matriser er i denne sammenhengen tabeller som ikke inneholder tall, men tekst, i form av koder eller sitater fra datamaterialet.

Gjentatte systematiske sammenlikninger av dataelementer (constant comparative method) er en metode som gjerne brukes i utvikling av hypoteser og teorier. En liknende framgangsmåte er analytisk induksjon, som legger vekt på løpende tolkning av dataelementene, i tillegg til beskrivelser og sammenlikninger av dem. På denne måten utvikles empirisk fundert teori (grounded theory). En analysestrategi som brukes for å utvikle stadig mer holdbare hypoteser, kalles jakt på avvikende tilfeller. Dette dreier seg om å lete etter tilfeller i datamaterialet som avviker fra hypotesen, for så å revidere hypotesen, slik at den er gyldig også for disse tilfellene.

Kvalitativ analyse kan også innebære at teksten ordnes eller systematiseres i form av fortellinger (narrativ analyse) eller diskurser (diskursanalyse).

Det er mer og mer vanlig å bruke datamaskiner til både innsamling og analyse av tekstdata i kvalitative studier. Det er utviklet en rekke spesielle programpakker for dette formålet.

De vanligste kriteriene for vurdering av datakvalitet er reliabilitet, som refererer til datamaterialets pålitelighet, og validitet, som er et uttrykk for datamaterialets gyldighet eller relevans for de problemstillingene som skal undersøkes. I kvalitative studier er det som regel ikke mulig å beregne reliabilitet eller validitet ved hjelp av standardiserte tester, slik en ofte gjør i kvantitative studier. Kvalitetskravene knyttet til pålitelighet og gyldighet gjelder imidlertid for både kvalitative og kvantitative data.

I en del litteratur om kvalitativ forskning brukes begrepet troverdighet i stedet for reliabilitet. Reliabiliteten eller troverdigheten baseres på vurderinger av stabilitet i forskerens beskrivelser av samme fenomener på ulike tidspunkter, eller ekvivalens mellom ulike forskeres beskrivelser av samme fenomener. I tillegg kan reliabilitet eller troverdighet vurderes ut fra intern konsistens mellom ulike deler av datamaterialet eller ekstern konsistens mellom datamaterialet og annen informasjon om de fenomenene eller kontekstene som undersøkes.

Gyldigheten eller relevansen av kvalitative data vurderes gjerne med referanse til tre typer validitet:

• Kompetansevaliditet, som dreier seg om forskerens kompetanse for innsamling av kvalitative data på det aktuelle forskningsfeltet.
• Kommunikativ validitet, som bygger på forskerens dialog med sine kilder eller kolleger om hvorvidt datamaterialet er treffende for det som skal studeres.
• Pragmatisk validitet, som innebærer at undersøkelsens data og resultater gir et godt grunnlag for bestemte handlinger, for eksempel at en studie av arbeidsmiljøet i en bedrift kan anvendes til forbedring av dette arbeidsmiljøet.

Teoretisk generalisering kalles også analytisk generalisering. Dette omfatter strategier for å vurdere om empiriske funn basert på et strategisk utvalg i en kvalitativ studie kan overføres til andre enheter og kontekster enn de som inngår i studien. I denne forbindelse vurderes også under hvilke betingelser de empiriske funnene er gyldige. Disse strategiene baseres på systematisk og teoretisk drøfting med vekt på noen sentrale prinsipper og antakelser:

Under visse forutsetninger kan empiriske funn fra en studie generaliseres til andre enheter som likner på enhetene i studien eller til andre kontekster som likner på kontekstene i studien. Et annet grunnlag for slik generalisering av funn fra en kvalitativ studie er at disse funnene er konsistente med relevante teorier fra tidligere forskning.

Kvalitative og kvantitative data utfyller hverandre og kan kombineres i form av såkalt metodetriangulering (mixed methods). De ulike datatypene kan gi informasjon og innsikt om ulike aspekter ved de fenomenene som studeres. Metodetriangulering kan for eksempel brukes i studier av politiske debatter. Kvalitativ metode kan gi innsikt i hvilke standpunkter og argumenter som inngår i debatten, mens kvantitativ metode kan avklare hvor utbredt de ulike standpunktene er i befolkningen, og hvor stor vekt de ulike argumentene tillegges av ulike grupper.

• kvalitet
• metode
• forskningsmetode
• kvantitativ metode