Gradu ja laadullinen tutkimus, kuinka suuri otanta pitäisi olla?

Graduissa otokset eivät yleensä ole kovin suuria. Varmaan jo kymmenellä haastattelulla pääsee pitkälle. Olen nähnyt sellaisiakin, joissa haastatteluja on tehty alle tuon. Laadullinen tutkimus harvoin pyrkii yleistettävyyteen vaan enemmänkin ilmiön kuvaamiseen ja ymmärtämiseen, joten samanlaisia ohjenuoria kuin tilastollisessa tutkimuksessa on vaikea antaa (esim. että jostain ikäluokasta pitäisi otoksessa olla x määrä, jotta tulokset voitaisiin yleistää koko ikäluokkaan).

Kysyt täällä?? Kannattasko ennemmin kysyä omalta ohjaajalta?

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:23"]

Kysyt täällä?? Kannattasko ennemmin kysyä omalta ohjaajalta?

[/quote]En ole vielä edes yliopistossa, sain vain idean graduun, minkä teen jos joskus pääsen opiskelemaan :)

Joskus yksikin riittää eli keskustele ohjaajan kanssa. Yleensä sanotaan, että pitää haastatella niin monta, että alkaa esiintyä toistoa eikä ilmene uutta. Minulla on 31 haastatelvan suuruinen aineisto väikkärissä, siinä on noin 10 liikaa eli eivät tuo mitään uutta.

Otannan suuruus riippuu hirveästi siitä, millaista joukkoa sen pitäisi edustaa. Esim jos haluat "suomalaisten äitien" mielipiteen jostainniin muutama tuhat vastausta varmaan pitäisi saada. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun keskoslasten äitien, niin muutama kymmenen on ihan ok. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun harvinaisia sairauksia sairastavien lasten äitejä niin kymmenkunta on jo paljon ja ehkä et pääse siihenkään asti. 

Kaksi asiaa on oleellisia.

1) aineidtoa pitää olla sen verran että ei ole todennäköistä, että sen lisääminen enää muuttaisi tuloksia merkittävästi. 

2) aineisto ei saa kuvata eri tyhmää kuin mitä väität sen kuvaavan (esim et saa väittää, että tulokšsi koskevat sumalaisia äitejä, jos olet haastatellut vain vammasten lasten vanhempia).

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:33"]

Otannan suuruus riippuu hirveästi siitä, millaista joukkoa sen pitäisi edustaa. Esim jos haluat "suomalaisten äitien" mielipiteen jostainniin muutama tuhat vastausta varmaan pitäisi saada. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun keskoslasten äitien, niin muutama kymmenen on ihan ok. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun harvinaisia sairauksia sairastavien lasten äitejä niin kymmenkunta on jo paljon ja ehkä et pääse siihenkään asti. 

Kaksi asiaa on oleellisia.

1) aineidtoa pitää olla sen verran että ei ole todennäköistä, että sen lisääminen enää muuttaisi tuloksia merkittävästi. 

2) aineisto ei saa kuvata eri tyhmää kuin mitä väität sen kuvaavan (esim et saa väittää, että tulokšsi koskevat sumalaisia äitejä, jos olet haastatellut vain vammasten lasten vanhempia).

[/quote]

Minusta nämä ovat kvantitatiivisen tutkimuksen speksejä...?

Laadullisessa tosiaan yksikin riittää. Jos kuvailet esim. Suomeen muuttaneen Aishan tietä eskarista yliopistoon, et tarvitse siihen muita kuin Suomeen muuttaneen Aishan.

Keskustele ohjaajasi kanssa.

Niin ja omassa laadullisessani oli 8 haastateltavaa, heitä yhdisti harvinainen työnkuva.

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:40"]

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:33"]

Otannan suuruus riippuu hirveästi siitä, millaista joukkoa sen pitäisi edustaa. Esim jos haluat "suomalaisten äitien" mielipiteen jostainniin muutama tuhat vastausta varmaan pitäisi saada. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun keskoslasten äitien, niin muutama kymmenen on ihan ok. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun harvinaisia sairauksia sairastavien lasten äitejä niin kymmenkunta on jo paljon ja ehkä et pääse siihenkään asti. 

Kaksi asiaa on oleellisia.

1) aineidtoa pitää olla sen verran että ei ole todennäköistä, että sen lisääminen enää muuttaisi tuloksia merkittävästi. 

2) aineisto ei saa kuvata eri tyhmää kuin mitä väität sen kuvaavan (esim et saa väittää, että tulokšsi koskevat sumalaisia äitejä, jos olet haastatellut vain vammasten lasten vanhempia).

[/quote]

Minusta nämä ovat kvantitatiivisen tutkimuksen speksejä...?

[/quote]

ei kun nimenomaan kvalitatiivisen. Kvantitutkimusta ei pidä ryhtyä tekemään aiheesta, jossa ei saa useampien satojen tapausten otantaa.  Pelkästään kvantimenetelmiä käyttävän tutkimuksen virhemarginaali jää muuten niin suureksi, että tutkimus on yhtä tyhjän kansssa.

Voi, on teillä helppoa. Tekniikassa puhutaan sadoista ja aiheet PITÄÄ olla käyttökelpoiset suoraan. Käytettävää dataa tai aineistoa ilman lisätutkimuksia joko teollisuudelle tai opetuslinjauksiksi.

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:59"][quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:40"]

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 14:33"]

Otannan suuruus riippuu hirveästi siitä, millaista joukkoa sen pitäisi edustaa. Esim jos haluat "suomalaisten äitien" mielipiteen jostainniin muutama tuhat vastausta varmaan pitäisi saada. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun keskoslasten äitien, niin muutama kymmenen on ihan ok. Jos taas haluat suomalaisten 2010-luvun harvinaisia sairauksia sairastavien lasten äitejä niin kymmenkunta on jo paljon ja ehkä et pääse siihenkään asti. 

Kaksi asiaa on oleellisia.

1) aineidtoa pitää olla sen verran että ei ole todennäköistä, että sen lisääminen enää muuttaisi tuloksia merkittävästi. 

2) aineisto ei saa kuvata eri tyhmää kuin mitä väität sen kuvaavan (esim et saa väittää, että tulokšsi koskevat sumalaisia äitejä, jos olet haastatellut vain vammasten lasten vanhempia).

[/quote]

Minusta nämä ovat kvantitatiivisen tutkimuksen speksejä...?

[/quote]

ei kun nimenomaan kvalitatiivisen. Kvantitutkimusta ei pidä ryhtyä tekemään aiheesta, jossa ei saa useampien satojen tapausten otantaa.  Pelkästään kvantimenetelmiä käyttävän tutkimuksen virhemarginaali jää muuten niin suureksi, että tutkimus on yhtä tyhjän kansssa.

[/quote]

Pöh. Esim. jos mitataan vaikka eeg-käyrästä tietyn komponentin muutosta tiettyyn ärsykkeeseen reagoidessa, niin kyseessä on kvantitatiivinen tutkimus, eikä todellakaan tällaisessa tutkimuksessa käytetä satoja koehenkilöitä.

Haastattelututkimuksessa aineisto alkaa yleensä saturoitumaan jossain vaiheessa. Eli tutkija huomaa, ettei saa enää uusia näkökulmia esiin haastatteluilla.

Menetelmäkurssit ovat tärkeä osa opintoja. Eikä turhaan.

[quote author="Vierailija" time="23.08.2014 klo 15:04"]

Voi, on teillä helppoa. Tekniikassa puhutaan sadoista ja aiheet PITÄÄ olla käyttökelpoiset suoraan. Käytettävää dataa tai aineistoa ilman lisätutkimuksia joko teollisuudelle tai opetuslinjauksiksi.

[/quote]

Miten niin helppoa? Laadullisessa tutkimuksessa yksinomaan vaikkapa haastattelujen litterointi voi viedä tolkuttomia aikoja, puhumattakaan analysoinnista. Eiköhän tekniikassa koneet analysoi kun data syötetään...

Laadullisessa tutkimuksessa se määrä ei sinänsä ole juurikaan tärkeä vaan se laatu :-) 

Eli jos saat mielenkiintoisia tuloksia yhdestä, kahdesta tai kolmesta se riittä aiheesta riippuen.

Tässähän pureudutaan syvemmälle, joten ei laadullisessa tutkimuksessa voi tehdä mitään pinnallisia kysymyksiä juu tai ei -vastauksin sadoilta ihmisiltä kuten muun tyyppisessä tutkimuksessa. Tärkeämpää kuin haastateltavien määrä voikin olla vastausten laatu ja runsaus, ja se että olet valinnut aiheeseen sopivia haastateltavia. Saatko haastatteluista materiaalia analyysillesi?

Jos tutkit vaikkapa millä perusteella ihmiset tekevät päätöksen kännykän ostamisesta, niin sunhan tarkoitus ei ole laskea kuinka monta prosenttia kaikista suomalaisista ostaa kännykän X tai Y vaan pureutua siihen minkälaisia perusteluja he esittävät. Mitkä kriteerit vaikuttavat ja mihin ilmiöön ne liittyvät.

Jos haastatteluaineistossasi ilmenee että joitakin kiinnostaa etenkin kännykän muoto yli kaiken, sitten voitkin rajoittaa aineostosi noihin, jotka puhuvat muodosta. Laitat sitten gradun otsikoksi: Muodon merkitys kännykkämallin valinnassa. Ja pohdit analyysissäsi sitä kuinka jollekin kännykän muoto on tärkeä vain esteettisistä syistä (joku haluaa nimenomaan vain pyöreän kännykän, joku toinen vain kolmion muotoisen ja miten he sen perustelevat), mutta on myös muita jolle kännykän muodossa tärkeintä on käytännöllisyys eli he haluavat kännykän, joka on ergonominen jne...