Como lidar com a generalização na pesquisa qualitativa

A questão de saber se você pode generalizar na pesquisa qualitativa é uma questão de confiabilidade. A fiabilidade é a extensão em que um estudo de uma população mede com precisão e se os resultados podem ser replicados com uma amostra da população diferente ou a uma hora diferente. (Ver referência 1) Se uma pesquisa, conjunto de perguntas da entrevista ou observações podem produzir os mesmos resultados, então os resultados são considerados confiáveis ​​e podem ser generalizados para toda a população ou situação.

  • Decida o que é mais importante em seu estudo, detalhe ou confiabilidade. (Consulte a Referência 2.) Se for mais importante para incluir uma descrição rica de um fenômeno, como bem documenta como respondedores de crise trabalhou durante o terremoto japonês 2011 e tsunami, então você pode não ser capaz de generalizar os resultados da discussão, porque você isolou-se um determinado instância (crise de responder) e discutiu-lo como um estudo de caso. Se você se aproxima de crise de responder em todas as crises ou todas as crises do terremoto, os resultados podem ser generalizados.



  • Utilize um método de investigação que tem sido considerada confiável, em muitos estudos semelhantes. Você ainda não será capaz de dizer definitivamente se o seu estudo é generalizável, mas se você usar um processo de entrevista questionário semelhante ou em seu estudo como outros pesquisadores usaram o estudo de fenômenos semelhantes, você pode supor que os resultados podem ser generalizados. Por exemplo, se você usar um questionário semelhante quando você entrevista respondedores crise no Japão como um outro investigador usado em outra situação de crise, você pode fazer comparações e discutir quais os aspectos dos resultados são semelhantes em outras situações de crise.

  • Replicar o seu estudo em outra situação, se você estiver usando um design inovador de investigação ou de um conjunto de ferramentas de pesquisa que você desenvolveu-se. Com o tempo, você pode comparar os resultados como você ou outros pesquisadores usam métodos semelhantes, e o seu método pode se tornar generalizáveis ​​se outras situações produzir resultados semelhantes.

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