Triangulationは単なる検証ではなく、理解を深めたり、広げたりするためのものです。 概念的なフレーミングに革新をもたらすために使用することができます。 複数の立場から研究することで、人間の行動の豊かさや複雑さをマッピングしたり、より完全に説明しようとする試みです。 – Cohen and Manion
Types
Denzin（1973, p.301)は、次の4つの基本的なタイプの三角測量を提案しています。
- データの三角測量：時間、空間、人が関係する
- 研究者の三角測量：複数の研究者が調査に参加する
- 理論の三角測量：現象の解釈に複数の理論的なスキームを使用する
- 方法的な三角測量：インタビュー、観察、アンケート、文書など、データを収集するために複数のオプションを使用する。
三角測量の理由
Carvalho and White (1997)は三角測量を行う4つの理由を提案しています。
- Enriching: さまざまな非公式および公式の手段のアウトプットは、問題のさまざまな側面を説明することで、お互いに価値を高めます
- Refuting: ある選択肢のセットが、別の選択肢のセットによって生成された仮説を否定する場合
- 確認すること。 ある選択肢のセットが、別の選択肢のセットによって生成された仮説を確認する場合
- Explaining:
バイアスを最小化するための三角測量
1つの選択肢だけに頼ることの問題は、バイアスと関係があります。
- 測定値の偏り – 測定値の偏りは、データを収集する方法によって引き起こされます。
- サンプリング バイアス – サンプリング バイアスとは、調査対象となる人口のすべてをカバーしていなかったり (省略バイアス)、便利だからと一部だけをカバーしたり (包含バイアス)することです。
- 手続き的バイアス（Procedural bias） – 手続き的バイアスは、情報を提供するように参加者が何らかの圧力をかけられたときに起こります。 例えば、「vox pop」スタイルの割り込み投票を行うと、参加者が気づかず、その結果、回答に影響を与える可能性があります。
三角関係をチェックするための評価マトリックスの使用
以下に示すような評価マトリックスは、計画されたデータ収集がすべてのKEQをカバーしているかどうかをチェックし、異なるデータソースの間に十分な三角関係があるかどうかを確認し、必要なデータを確実に収集するために、アンケート、インタビューのスケジュール、プロジェクト記録のデータ抽出ツール、観察ツールを設計するのに役立ちます。
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Participant Questionnaire |
Key Informant Interviews |
プロジェクトの記録 |
プログラムの実施状況の観察 |
プログラムの実施状況の観察。 |
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KEQ1 実施の質はどうでしたか？ |
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✔ td |
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KEQ2 プログラムの目的はどの程度達成されましたか？ |
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KEQ3 プログラムは他にどのような影響を与えましたか？ |
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KEQ4 どのようにプログラムを改善することができましたか？ |
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ソース
Carvalho, S. and White, H. (1997). 貧困の測定と分析のための量的および質的アプローチの組み合わせ。 The practice and the potential. World Bank Technical Paper 366. Washington, D.C.: World Bank
Denzin, Norman K. (1973). The research act: A theoretical Introduction to sociological methods. New Jersey: Transaction Publishers.
Kennedy, Patrick. (2009). How to combine multiple research options: 実践的な三角測量（http://johnnyholland.org/2009/08/20/practical-triangulation）
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