数字にならないものをどう調べるか——この連載への、内側からの批判

数字にならないものをどう調べるか——質的研究と教育民族誌

この連載は、44本にわたって数字で語ってきました。効果量、信頼区間、異質性、出版バイアス。

そして毎回、こう書いてきました——「効果量はいくつか」「反証はあるか」。

この記事は、その姿勢への内側からの批判です。

教室で起きていることの多くは、数字になりません。ある生徒が質問をためらう理由、保護者が面談で言わなかったこと、教室の空気が変わる瞬間。——これらを調べる方法は、存在します。そしてその方法にも、独自の厳密さの基準があります。

一言でいうと(この記事の性格)
数字にならないものを調べる方法にも、厳密さの基準があります。
信用性・転用可能性・依拠可能性・確認可能性という4基準 [1]、あるいは8つの基準 [2]
ただし——「単一の特定された質の基準は、実行可能でもなければ期待もされていない」とされています [3]
そしてこの分野の中心概念である「飽和」は、定義も理由も説明もないまま使われていると批判されています [4]

結論を先に8点書きます。

  1. 質的研究の質は、4つの基準で判定されてきました [1]
  2. より広い8基準の枠組みも提案されています [2]
  3. 「飽和」の実証的な目安は、面接9〜17件、フォーカスグループ4〜8件です [5]
  4. ただしこれは、対象が等質で目的が絞られている場合に限られます [5]
  5. 反証。「飽和」は定義も根拠もないまま使われる「使い捨ての一行」になっています [4]
  6. 教育技術の60研究のうち、飽和を定義していたのは20研究だけでした [6]
  7. 429の文献を検討しても、飽和は「曖昧で定義の不十分な概念」のままです [7]
  8. そして——単一の質の基準を作ることは、原理的にできません [3]

1. 数字が答えられない問い

この連載で扱ってきた問いを、思い出してください。

量的研究が答えられる問い 答えられない問い
この方法は、平均して何点上げるか その子にとって、勉強とは何か
どの条件で効果が大きいか 教室で実際に何が起きているか
群間に差があるか なぜその子は、そう感じたのか
効果は再現するか 誰の視点から見た「成功」なのか

一言でいうと
「効くか」は数字で答えられます。「何が起きているか」は答えられません。
——そして「効くか」を測るには、何を測るかを先に決める必要があります。その決定自体は、数字からは出てきません。

手法によって、得られる結果の性質が違います [8]

方法 得られるもの
民族誌(ethnography) ある文化の詳細な記述
現象学 生きられた経験の本質
グラウンデッド・セオリー 理論
内容分析 記述的な要約

データの集め方も定まっています——参与観察、対面の詳細な面接、フォーカスグループ討議が最も多く使われます [8]

2. 分析は、どう進むのか

一言でいうと
質的研究の分析は「読んで感想を書く」ことではありません。
段階を踏んだ帰納的な手続き——生のデータから、コード、カテゴリ、テーマへと抽象度を上げていきます [a18]
——そして各段階で、何をどう判断したかを記録します。それが3節の「確認可能性」の材料になります。

標本の取り方から違います [8]

  • データ収集の計画は、最初は広く開かれた形で定義し、収集中に柔軟に変える
  • 標本抽出の方略は、豊かな情報が得られ、用いる方法論と整合するように選ぶ
  • データの飽和が標本の大きさを決める。そしてそれは研究ごとに異なる

一言でいうと(標本の大きさを、先に決めない)
量的研究では、検定力の計算で必要な人数を先に決めます。
質的研究では、集めながら「もう新しいものが出ない」時点を判断します。
——だから5節の「飽和」が、この分野の中心概念になります。そしてそれが曖昧なら、標本の大きさの根拠も曖昧になります。

3段階の帰納的方法

2025年、2人の若手研究者が自分たちの博士研究の分析過程を検討した研究があります [a18]。自分自身を対象とする自己民族誌(autoethnography)の手法です。

彼らが用いたのは3水準の帰納的方法でした。そして著者らは、この方法が次をもたらしたと報告しています。

  • 参加者の経験についての理解を深めた
  • 妥当なテーマの創発を促した
  • 信用性・転用可能性・依拠可能性・確認可能性を強化した

著者らは「質的研究の信頼性を確保することは、教育研究において依然として決定的な課題である」とし、「若手研究者は、質的データ分析の信用性を高めるための構造化された指針を欠いていることが多い」と述べています [a18]

一言でいうと(手続きが公開されていないことの問題)
「どうやってテーマを見つけたか」が書かれていなければ、読者は判断できません。
——量的研究で「統計手法を書かない」のと同じことです。そして質的研究では、これが起きやすいのです。

3. 「信頼性」の4基準

質的研究の質を判定する枠組みとして、最も広く使われているものがあります [1]。1万回以上引用されている論文が、これを整理しています。

基準 問うこと 量的研究での対応
信用性(credibility) 対象の真の姿を提示しているか 内的妥当性
転用可能性(transferability) 読者が「自分の状況に当てはまるか」を判断できるだけの文脈情報があるか 外的妥当性
依拠可能性(dependability) 後の研究者が同じ研究を繰り返せるか 信頼性
確認可能性(confirmability) 所見が研究者の先入観ではなくデータから生じたと示せるか 客観性

一言でいうと(転用可能性という考え方)
量的研究では、研究者が「一般化できる」と主張します。
質的研究では、読者が「自分の場合に当てはまるか」を判断します。
——だから研究者の仕事は、判断できるだけの文脈を書くことになります。「この学校は生徒数◯名、地域は◯◯、教員の構成は……」という記述は、飾りではなく要件です。

同じ論文は、依拠可能性について正直に書いています。「質的研究において依拠可能性の基準を満たすことは難しい」——それでも「研究者は少なくとも、将来の研究者が研究を繰り返せるようにする努力をすべきである」 [1]

この4基準は、その後のレビューでも繰り返し確認されています [a16]「質的研究における信頼性の保証は、その主観的な性質ゆえに、量的研究より複雑である」とされます。

より新しい提案では、真正性(authenticity)という別系統の基準も使われています [9]——公正さ、存在論的真正性、教育的真正性、触媒的真正性、戦術的真正性の5つです。

4. 8つの基準

2010年、より広い枠組みが提案されました(7,190引用)[2]

著者は「質的研究の手段(方法と実践)と、その目的とを区別する」ことで、柔軟でありながら広い枠組みを作ろうとしました。

基準 問うこと
価値ある主題 そもそも調べる価値のある問いか
豊かな厳密さ データ・理論・文脈が十分に豊かか
誠実さ(sincerity) 研究者自身の立場と限界を開示しているか
信用性 厚い記述、多角的な検証があるか
共鳴(resonance) 読者に影響を与え、転用可能な知を提供しているか
有意な貢献 理論・実践・方法のいずれかを前進させたか
倫理 手続き的・状況的・関係的な倫理
意味のある一貫性 目的・方法・結果がつながっているか

一言でいうと(「誠実さ」が基準に入っている)
研究者が自分の立場・利害・限界を開示することが、質の基準の一つです。
——量的研究では、これは「バイアスの除去」として扱われます。質的研究では「除去できないから、開示する」という発想です。
この連載が毎回「当塾にとって不都合な部分」を先に書いているのは、この基準に近い考え方です。

5. 飽和——「もう新しいものが出ない」をどう判定するか

質的研究で最も議論されている概念です。

飽和(saturation)とは、新しいデータを集めても、新しい洞察が出てこなくなる点のことです [7]。ここで「もう十分」と判断します。

2021年、飽和を実証的に検証した研究を統合した系統的レビューがあります(5,705引用)[5]。23の論文——実証データを用いた17本と、統計モデリングを用いた6本——が対象です。

  • 面接では、9〜17件という狭い範囲で飽和に達した
  • フォーカスグループ討議では、4〜8件
  • とくに、対象集団が比較的等質で、目的が狭く定義されている研究で
  • 多国間研究、メタテーマ、「コードの意味」の飽和といった例外では、より大きな標本が必要だった

一言でいうと(思ったより少ない)
9〜17人に丁寧に話を聞けば、新しい話題はほぼ出尽くします。
——これは条件つきの数字です。対象が多様なら、もっと必要になります。
それでも「何人に聞けばよいか」に、実証的な目安が存在することは知っておく価値があります。

飽和には、少なくとも4つの種類があります [10]——理論的飽和、データ飽和、コードまたはテーマの飽和、意味の飽和。同じ論文は「質的研究における飽和は、文脈依存的で主観的な過程であり、詳細で体系的な分析を要する」と述べています。

6. 反証——「飽和」は使い捨ての一行になっている

この節が、この記事で最も重要です。

2025年の論考は、率直に書いています [4]

「飽和という用語は、質的研究の報告において普遍的に使われている。しかしその用語は、しばしば定義も、根拠も、過程の説明もない「使い捨ての一行(throw-away line)」として使われている。その結果、飽和が使われるとき何が意味されているのかについて、疑問が残る」

著者らは、概念の来歴も整理しています。

  • 飽和の概念は、グラウンデッド・セオリーに由来する
  • 時間とともに、この特定かつ単一の用語が、さまざまな種類の飽和を指す一般的な用語へ移行した
  • 飽和の種類のあいだに明確さがなく、報告にも透明性がない
  • そして——飽和は、一部の質的方法論には当てはまらない

一言でいうと(当てはまらない方法に、使われている)
飽和はもともと、理論を作る方法(グラウンデッド・セオリー)のための概念でした。
それが、あらゆる質的研究の「厳密さの印」として使われるようになりました。
——方法論に合わない基準を使うことは、厳密さではありません。

研究者が実際にどう飽和を使っているかを、23人への面接から理論化した研究もあります [a17]。タイトルは「非方法論的な飽和」——厳密さのための手続きが、手続きとして機能していないという含意です。

数字で見ると

2023年、教育技術分野の質的研究について、飽和の扱われ方を調べた研究があります [6]。Scopus の Q1・Q2 に入る20誌から、直近5年の面接に基づく論文を3本ずつ、計60本を選びました。

検討した点 言及していた研究
飽和の定義 60本中20本
なぜ飽和を求めたか 60本中25本
いつ飽和を求めたか 60本中26本
どのように飽和を評価したか 60本すべて

一言でいうと
「どうやって判定したか」は全員が書いています。
「そもそも飽和とは何か」を書いていたのは、3分の1です。
——手続きは書かれているが、その手続きが何を保証するのかは書かれていない。

429の文献を検討した2026年のレビューも、同じ結論です [7]

「飽和は、その決定的な役割と広範な適用にもかかわらず、曖昧で定義の不十分な概念のままであり、実務的な指針も限られている。研究や学問分野を横断して、定義上・方法論上・認識論上の矛盾として現れている」

そして帰結です。「不適切な飽和の実践は、データ収集の早すぎる中止、不完全な理論枠組み、そして誤った結論につながりうる。さらに、飽和について透明性を欠く研究があると、後続の研究がこうした方法論的限界を継承し、永続させうる」

7. 単一の基準は、原理的に作れない

では、基準を統一すればよいのでしょうか。

2021年の包括的レビュー(201引用)は、そうではないと述べています [3]

「質の基準は、社会制度的な手続きと既存のパラダイム的な慣行の産物である。質的研究のパラダイム的な多様性ゆえに、単一の特定された質の基準は、実行可能でもなければ期待もされていない

著者は、こう結論しています。「質的研究は結合した一つの学問分野ではないため、研究者は、質的研究をその起源の理論的・方法論的枠組みの内側から評価するために、適用可能な規範と決定的な要因を自ら学び、習熟する必要がある」

一言でいうと(これは逃げでしょうか)
「基準は一つに決められない」という主張は、便利な言い訳にも使えます。
——しかしこの分野は、その危険を自覚しています。6節の批判は、内部から出ています。
そして3節・4節のとおり、具体的な基準の提案は複数あります。「基準がない」のではなく、「複数あり、方法ごとに選ぶ必要がある」ということです。

基準を簡素化する試みもあります。2023年の提案は信用性・確認可能性・代表性の3つに絞ることを提唱しています [11]。飽和については16項目のチェックリストも提案されています [12]

8. 再帰性——研究者自身を、データに含める

質的研究に固有の要件があります。

2019年のレビュー(956引用)は、こう述べています [13]

「研究者の再帰性(reflexivity)——本質的には、研究が進むにつれての、自分自身のバイアスと意思決定の根拠についての研究者の洞察——は、厳密さにとって決定的である」

2005年の論文(3,577引用)も、パラダイムを超えた基準として次を挙げています [14]——社会的妥当性、主観性と再帰性、データの十分さ、解釈の十分さ。

そして著者自身が、論文の冒頭で「研究者を道具として(researcher-as-instrument)」の自己省察的な陳述を行っています。

一言でいうと(「私はこう見ている」を先に書く)
量的研究では、研究者の立場は結果に影響しないことになっています(実際には影響しますが、そう扱います)。
質的研究では、研究者は観測装置の一部です。だからその装置の性質を開示することが要件になります。
——そしてこれは「自分の見方を書けば免罪される」という意味ではありません。開示は、読者が割り引いて読むための材料です。

9. 報告のしかたが、質を決める

一言でいうと
質的研究の論文は、量的研究より長くなり、構成も違います [a15]
理由は単純です——読者が転用可能性を判断するための文脈を、すべて書く必要があるからです(3節)。
——短く要約すると、質が落ちます。これは量的研究と逆の性質です。

2017年の実務ガイド(2,829引用)は、報告について具体的に述べています [a15]

  • 質的研究の論文は、研究過程の反復的な性質を反映する——執筆しながらデータ分析が続く
  • 論文は主として物語的であり、量的な論文より長くなる傾向がある。時に異なる構成を要する
  • 再帰性は、質的研究の透明性と質を確保することの不可欠な一部である

そして、編集者が実際に使う基準も率直に書かれています。

「編集者は本質的に、次の基準を用いる——それは新しいか、それは真実か、それは関連があるか

一言でいうと(この連載にとっての含意)
当塾がこの連載で書いている記事は、1本あたり1万字を超えます。「長すぎる」と言われることがあります。
——質的な記述については、長さは冗長さではなく要件です。ただしそれは文脈を書いている場合に限ります。
長いだけの文章は、単に長い文章です。

報告の透明性は、その後の研究にも影響します。7節で見たとおり——「飽和について透明性を欠く研究があると、後続の研究がこうした方法論的限界を継承し、永続させうる」 [7]

10. 塾の「事例」は、質的研究ではない

ここからは当塾の実務判断です。研究がそう述べているわけではありません。

塾は、質的なものを大量に発信しています。合格体験記、指導事例、保護者の声。

これらを、3節・4節の基準に当ててみます。

基準 塾の「事例」は満たしているか
信用性 満たさない——多角的な検証も、厚い記述もない
転用可能性 満たさない——読者が当てはまるか判断できる文脈情報がない
依拠可能性 満たさない——どう選んだかが書かれていない
確認可能性 満たさない——塾の見方から独立していない
誠実さ 満たさない——書き手の利害が開示されていない
飽和 そもそも問われていない——選ばれた数例だけ

一言でいうと(「質的」と「印象」は別物です)
塾の事例紹介は、質的研究ではありません。一つの基準も満たしていません。
——そしてそれ自体は問題ではありません。広告は広告です。
問題は、それが「数字では測れない価値」の証拠のように提示されることです。
数字で測れないことは、何を書いてもよいという意味ではありません。

とくに44本目で扱った単一事例研究法と混同されやすい点に注意が必要です。単一事例研究は、反復測定と再現を要件とする実験的方法です。「一人の事例を語る」こととは、まったく違います。

この連載を、4基準に当ててみる

公平を期すために、当塾のこの連載自体を3節の基準に当てます。

基準 この連載は満たしているか
信用性 部分的——出典に直接あたっているが、原著論文の全文ではなく抄録に基づく
転用可能性 部分的——研究の対象・国・年齢・規模は書いているが、日本への適用可能性は判断材料が乏しい
依拠可能性 満たさない——どう検索し、何を除外したかを公開していない
確認可能性 部分的——反証を載せているが、当塾に不都合な文献を探し尽くしたかは検証できない
誠実さ(4節) 満たす——毎回、当塾の利害を先に開示している

一言でいうと(依拠可能性が、最も弱い)
「どういう検索語で、何件ヒットし、どう絞ったか」を、当塾は公開していません。
——だから別の人が同じ手続きを踏んで同じ結論に達するか、確かめられません。
これはこの連載の、最も明確な弱点です。系統的レビューを名乗っていないので要件ではありませんが、弱点であることに変わりはありません。

11. 塾と家庭で、何が使えるか

ここからも当塾の実務判断です。

(1) 体験談を読むときは、選ばれ方を問う

10節のとおりです。何人のうち何人が載っているか。載らなかった人はどうなったか。

(2) 文脈の記述を確認する

3節の転用可能性です [1]「その子の学年・もとの成績・通塾期間・家庭の状況」が書かれていなければ、自分の子に当てはまるか判断できません。

(3) 書き手の立場を確認する

4節の誠実さです [2]誰が、何のために書いているか。

(4) 数字で測れないものを、測ろうとしない

1節のとおり、質的な問いには質的な方法があります。「やる気」を点数化しようとするより、本人の言葉をそのまま記録するほうが情報量が多いことがあります。

(5) ただし、記録は取る

質的であることは、記録しないことではありません。面談の発言を、要約せずに書き留める。それが後から見返せる資料になります。

(6) 自分の見方を、先に書いておく

8節の再帰性です [13]「私はこの子をこう見ている」を先に書いておくと、後で自分がどう歪めていたかが分かります。

12. この記事で言えないこと

  • 「質的研究は量的研究より優れている」とは言えません。答えられる問いが違います。
  • 「質的研究は厳密でない」とも言えません。複数の基準体系が存在します [1][2]
  • ただし単一の基準は、原理的に作れません [3]
  • この分野の中心概念である「飽和」は、曖昧なまま使われています [4][7]
  • 面接9〜17件という目安は、対象が等質で目的が狭い場合に限られます [5]
  • この記事は方法論の紹介であり、個別の質的研究を評価するものではありません。
  • 出典の多くは看護・薬学・心理学の分野のものです。教育民族誌の固有の議論は、この記事では十分に扱えていません。
  • 日本の教育民族誌の蓄積については、この記事では扱えていません。
  • 10節・11節は当塾の実務判断です。

当塾の立場

先に、この記事が当塾にとって不都合な部分を書きます。

10節で、塾の事例紹介が質的研究の基準を一つも満たさないと書きました。当塾のサイトにも、そうした記述があります。

そして、もう一つ。この連載そのものが、6節の批判に当たります。

当塾は45本にわたって「効果量は」「信頼区間は」と書いてきました。しかし——その姿勢が、測れないものを軽く扱う方向に働いていないか。この記事は、その点検です。

そして10節の表のとおり、この連載自体が「依拠可能性」を満たしていません。検索語も除外基準も公開していないため、当塾が都合の良い文献だけを選んでいないことを、読者は確かめられません。

反証を毎回載せているのは、その弱点への対処です。ただし「反証を載せた」こと自体を、公正さの証明としては使えません。載せなかった反証があるかどうかは、外からは見えないからです。

実際、この連載で扱えなかった問いは、たくさんあります。——「その子にとって、この塾に来ることは何なのか」。効果量では答えられません。そして当塾は、答えられないものを、重要でないかのように扱ってきた可能性があります。

この記事の内容は、塾に来なくても実行できます

家庭でできることを書きます。費用はかかりません。

  • 体験談は「何人のうち何人か」を確認してから読む——選ばれ方が分からない話は、判断材料になりません
  • 文脈が書かれているかを見る——学年・元の成績・期間・家庭の状況。なければ当てはめられません
  • 子どもの言葉を、要約せずに書き留める——「やる気がない」ではなく、本人が言った通りに
  • 自分がその子をどう見ているかを、先に書いておく——後から歪みが見えます
  • 数字にならないものを、無理に数字にしない——ただし、記録はする
  • そして——「9〜17人に聞けば新しい話題は出尽くす」という目安を知っておく。塾を3社比べて決める判断は、この基準からは根拠が薄いことになります

これを読んで、塾に通わずに実行する方がいるなら、それでいいと考えています。自分で回せる家庭が月謝を払う必要はありません。

それでも塾に通いたい方へ

塾に通いたい、通わせたいという方には、武蔵野個別指導塾を勧めます。理由を3つ書きます。

  1. 事例を「証拠」として提示しないこと。10節のとおりです。当塾の事例紹介も、質的研究の基準を満たしていません。だから当塾は、事例を「こういう場合もある」という参考としてのみ扱い、効果の根拠としては使いません。
  2. 面談の記録を、要約せずに残すこと。11節のとおりです。「前向きになりました」ではなく、本人が何と言ったか。要約は、要約する側の解釈を混ぜます。
  3. 測れないことを、軽く扱わないこと。この記事を書いた理由です。効果量のある介入だけを並べる指導は、測りやすいものに偏ります。当塾は、測れないが大事なことがあると認めたうえで、それを根拠として売らないという立場を取ります。

塾を検討する際は、次のように聞いてみてください。

  • この体験談は、何人のうちの何人ですか
  • 面談の記録は、どういう形で残っていますか
  • 数字にならないことで、大事だと考えていることは何ですか

当塾がお答えできるようにしておくのが、こちらの仕事だと考えています。

まとめ

  1. 「効くか」は数字で答えられるが、「何が起きているか」は答えられない。
  2. 質的研究の質は、信用性・転用可能性・依拠可能性・確認可能性の4基準で判定されてきた [1]
  3. 転用可能性は、研究者ではなく読者が判断する。だから文脈の記述が要件になる [1]
  4. より広い8基準の枠組みもある。そこには「誠実さ」——研究者の立場と限界の開示——が含まれる [2]
  5. 飽和の実証的な目安は、面接9〜17件、フォーカスグループ4〜8件 [5]
  6. ただし、対象が等質で目的が狭い場合に限られる [5]
  7. 反証。飽和は「定義も根拠も説明もない使い捨ての一行」として使われている [4]
  8. そして飽和は、一部の質的方法論には当てはまらない [4]
  9. 教育技術の60研究のうち、飽和を定義していたのは20本だけ [6]
  10. 429文献を検討しても、飽和は「曖昧で定義の不十分な概念」のまま [7]
  11. 単一の質の基準は、パラダイムの多様性ゆえに原理的に作れない [3]
  12. 再帰性——研究者自身のバイアスへの洞察——が、厳密さにとって決定的である [13]
  13. そして——塾の事例紹介は、これらの基準を一つも満たしていない。数字で測れないことは、何を書いてもよいという意味ではない。
  14. 質的研究の論文が長くなるのは、読者が転用可能性を判断するための文脈を書く必要があるから [a15]短く要約すると質が落ちる。
  15. そして——この連載自体も、4基準のうち「依拠可能性」を満たしていない。検索と除外の手続きを公開していないため。

出典

本文中の番号に対応します。抄録に直接あたって確認したものだけを挙げています。結論に反する研究も、同じ基準で載せています。

  1. 【4基準】Shenton, A. K. (2004). Strategies for ensuring trustworthiness in qualitative research projects. Education for Information. DOI: 10.3233/efi-2004-22201
  2. 【8基準】Tracy, S. J. (2010). Qualitative Quality: Eight “Big-Tent” Criteria for Excellent Qualitative Research. Qualitative Inquiry. DOI: 10.1177/1077800410383121
  3. 【単一基準は作れない】Yadav, D. (2021). Criteria for Good Qualitative Research: A Comprehensive Review. The Asia-Pacific Education Researcher. DOI: 10.1007/s40299-021-00619-0
  4. 【使い捨ての一行】Jennings, B. M. et al. (2025). Re-viewing the concept of saturation in qualitative research. International Journal of Nursing Studies Advances. DOI: 10.1016/j.ijnsa.2025.100298
  5. 【飽和の実証的目安】Hennink, M. & Kaiser, B. N. (2021). Sample sizes for saturation in qualitative research: A systematic review of empirical tests. Social Science & Medicine. DOI: 10.1016/j.socscimed.2021.114523
  6. 【60本中20本】Daher, W. M. (2023). Saturation in Qualitative Educational Technology Research. Education Sciences. DOI: 10.3390/educsci13020098
  7. 【429文献の検討】Moore, O. A. et al. (2026). Defining, assessing, and reporting saturation in qualitative research: Review and recommendations. The Leadership Quarterly. DOI: 10.1016/j.leaqua.2026.101950
  8. Moser, A. & Korstjens, I. (2017). Series: Practical guidance to qualitative research. Part 3: Sampling, data collection and analysis. European Journal of General Practice. DOI: 10.1080/13814788.2017.1375091
  9. Amin, M. E. K. et al. (2020). Establishing trustworthiness and authenticity in qualitative pharmacy research. Research in Social and Administrative Pharmacy. DOI: 10.1016/j.sapharm.2020.02.005
  10. Rahimi, S. & Khatooni, M. (2024). Saturation in qualitative research: An evolutionary concept analysis. International Journal of Nursing Studies Advances. DOI: 10.1016/j.ijnsa.2024.100174
  11. Megheirkouni, M. et al. (2023). Simple but Effective Criteria: Rethinking Excellent Qualitative Research. The Qualitative Report. DOI: 10.46743/2160-3715/2023.5845
  12. Ahmed, S. K. (2024). Sample size for saturation in qualitative research: debates, definitions, and strategies. Journal of Medicine, Surgery, and Public Health. DOI: 10.1016/j.glmedi.2024.100171
  13. 【再帰性】Johnson, J. L. et al. (2019). A Review of the Quality Indicators of Rigor in Qualitative Research. American Journal of Pharmaceutical Education. DOI: 10.5688/ajpe7120
  14. Morrow, S. L. (2005). Quality and trustworthiness in qualitative research in counseling psychology. Journal of Counseling Psychology. DOI: 10.1037/0022-0167.52.2.250
  15. Korstjens, I. & Moser, A. (2017). Series: Practical guidance to qualitative research. Part 4: Trustworthiness and publishing. European Journal of General Practice. DOI: 10.1080/13814788.2017.1375092
  16. Kakar, Z. et al. (2023). Criteria for Assessing and Ensuring the Trustworthiness in Qualitative Research. International Journal of Business Reflections. DOI: 10.56249/ijbr.03.01.44
  17. Peters, H. C. et al. (2023). A-Methodological Saturation: A Grounded Theory Analysis. The Counseling Psychologist. DOI: 10.1177/00110000231179706
  18. Chakma, U. et al. (2025). Ensuring Trustworthiness Using an Inductive Approach in Qualitative Educational Research. International Journal of Educational Methodology. DOI: 10.12973/ijem.11.2.233

教育学・認知心理学・社会心理学・行動経済学・教育経済学の研究をもとにした連載です。

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ryomiyagawa Founder
早稲田大学大学院文学研究科哲学専攻修士号修了、同大学大学院同専攻博士課程中退。日本倫理学会員 早稲田大学大学院文学研究科にてカント哲学を専攻する傍ら、精神分析学、スポーツ科学、文学、心理学など幅広く研究に携わっている。

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