研究方法論の種類
研究における「方法論的選択」：包括的な視点からの探究
研究という営みは、単なる情報の集積や知識の記録ではなく、未知なる現象を体系的に理解し、理論を構築し、問題の解決に貢献するプロセスである。その中核にあるのが「研究の方法論」、すなわち「研究をどのように進めるか」という問いに対する明確なアプローチである。本稿では、学術的研究において使用される主要な**研究方法論（リサーチ・メソドロジー）**について、完全かつ包括的な形で検討を行う。以下に示すように、研究方法論は大きく「定量的研究」「定性的研究」「混合研究法（ミックスドメソッド）」の3つに分類され、各々に内包される多様な手法が存在する。
1. 定量的研究（Quantitative Research）
定量的研究とは、数値データを収集・分析することにより、特定の仮説を検証する研究方法である。このアプローチは、自然科学、社会科学、医学など、さまざまな分野で用いられ、因果関係、相関、頻度などを明示的に把握することが可能である。
1.1 実験研究
定義：研究者が変数を操作し、その影響を測定する方法。
例：薬剤の効果を二重盲検法で測定する臨床試験。
特徴：
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対照群と実験群の設定
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独立変数と従属変数の明確化
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再現性が高い
1.2 調査研究（サーベイ法）
定義：質問紙やオンライン調査を用いて、大規模なデータを収集し分析する方法。
利点：
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多くの対象者にアプローチ可能
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コスト効率が高い
注意点： -
回答の信頼性に依存
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無作為抽出の重要性
1.3 相関研究
定義：2つ以上の変数間の相関関係を数値的に分析する手法。
例：睡眠時間と学業成績の関係性の分析。
制限：因果関係を示すものではない。
2. 定性的研究（Qualitative Research）
定性的研究は、個人の経験、価値観、社会的背景など、数値化が困難な「意味」を理解するためのアプローチである。人間の行動の背景にある動機や構造を明らかにする点で、社会学、心理学、人類学などにおいて頻繁に用いられる。
2.1 インタビュー
半構造化インタビューや自由記述インタビューが存在し、研究者は参加者の語りを通じて深い理解を目指す。
利点：
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情報の深度が高い
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新たな仮説の創出が可能
欠点： -
主観性が強い
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分析に時間がかかる
2.2 フィールドワーク（参与観察）
定義：研究対象の生活世界に入り込み、観察や会話を通して情報を得る方法。
例：先住民族の儀式に参与し、その文化的意味を記録する。
倫理的配慮が極めて重要である。
2.3 文献分析（内容分析・談話分析）
内容分析は、メディア記事や政策文書などを系統的に分類・解釈する方法。
談話分析は、言語の使用に着目し、社会的構造との関係を読み解く。
特徴：
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二次データの活用
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対象が歴史的資料やアーカイブに及ぶこともある
3. 混合研究法（Mixed Methods Research）
混合研究法とは、定量的アプローチと定性的アプローチを組み合わせた方法論である。両者の長所を取り入れ、複雑な研究課題に多角的に迫ることを可能とする。
3.1 並列型（Parallel Design）
定量と定性の研究を同時並行的に進める方法。
例：疫学的データと生活体験の語りを同時に収集し統合する。
3.2 順次型（Sequential Design）
定量的研究で得られた結果に基づき、その背景を定性的に探る（あるいはその逆）。
応用例：アンケートの結果をもとに、特異な傾向を示した対象者にインタビューを行う。
3.3 トライアングレーション
異なる手法で得たデータを突き合わせ、結果の妥当性と信頼性を高めるための設計である。
4. 比較表：研究方法論の特徴
| 方法論 | 目的 | データの種類 | 主な手法 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 定量的研究 | 仮説の検証 | 数値・統計 | 実験、調査、相関分析 | 客観性・再現性が高い | 人間の行動の深層に迫りにくい |
| 定性的研究 | 意味の理解 | 言語、映像、記録 | インタビュー、観察、文献分析 | 深い洞察が可能 | 主観的で再現性が低い |
| 混合研究法 | 多角的分析 | 数値＋言語 | 並列・順次・統合 | 柔軟性・信頼性の向上 | 設計が複雑、時間がかかる |
5. 方法論の選択における戦略的考察
研究者は、研究目的、問い、資源、倫理的配慮などを総合的に勘案し、最適な方法論を選択する必要がある。特に近年では、以下のような傾向がみられる：
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学際的研究の増加：異分野の方法論を融合する必要が高まっている。
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エビデンスに基づく実践：定量データによる実証性の重視と、定性データによる現場理解の融合。
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デジタル時代の研究手法：SNSデータの分析や自然言語処理の導入など、新しい研究対象と手法の登場。
6. おわりに：未来を見据えた方法論の進化
研究方法論は、時代の要請とともに進化し続けている。人工知能を活用した定性データの自動分析、統計モデリングによる因果推論の高精度化、市民参加型研究（Participatory Action Research）など、多様な方向性が模索されている。研究者は、既存の枠組みにとどまらず、方法論そのものの革新にも貢献していく責務がある。
以上のように、研究方法論は単なる手段ではなく、研究の哲学、設計、倫理、実践を統合的に捉えるための「知的骨格」である。それを理解し、適切に用いることが、真に価値ある知の創造につながる。
参考文献
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Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.). SAGE Publications.
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Patton, M. Q. (2002). Qualitative Research & Evaluation Methods. SAGE.
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中野毅（2017）『社会調査の考え方』有斐閣アルマ。
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日本質的心理学会（編）（2021）『質的研究入門』新曜社。
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Johnson, R. B., & Onwuegbuzie, A. J. (2004). “Mixed Methods Research: A Research Paradigm Whose Time Has Come”, Educational Researcher, 33(7), 14-26.