Phương pháp "Q-sort": mô tả, ứng dụng, diễn giải

2024 Tác giả: Miguel Ramacey | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 06:31

Q-sort là một phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong tâm lý học và khoa học xã hội để nghiên cứu "tính chủ quan" của con người, tức là quan điểm của họ. Câu hỏi được phát triển bởi nhà tâm lý học William Stevenson. Nó đã được sử dụng cả trong môi trường lâm sàng để đánh giá sự tiến bộ của bệnh nhân theo thời gian (so sánh trong nhóm) và trong môi trường nghiên cứu để nghiên cứu cách mọi người nghĩ về một chủ đề (giữa các so sánh nhóm).

Từ nguyên

Tên "Q" xuất phát từ một dạng phân tích nhân tố được sử dụng để phân tích dữ liệu. Phân tích nhân tố bình thường, được gọi là "phương pháp R", liên quan đến việc tìm kiếm mối tương quan giữa các biến (giả sử, chiều cao và tuổi) trên một mẫu đối tượng. Q, đến lượt nó, tìm kiếm mối tương quan giữa các đối tượng trong mẫu các biến. Phân tích Q-factor làm giảm quan điểm cá nhân của nhiều đối tượng xuống một vài "yếu tố" được cho là đại diện cho cách suy nghĩ chung. Đôi khi họ nóirằng phân tích nhân tố Q là phân tích nhân tố R với bảng dữ liệu lật. Mặc dù giải thích này hữu ích như một phương pháp heuristic để hiểu Q, nhưng nó có thể gây hiểu nhầm vì hầu hết các nhà phương pháp Q lập luận rằng, vì lý do toán học, không có ma trận dữ liệu nào phù hợp để phân tích với cả Q và R.

Cách thức hoạt động

Làm thế nào để xử lý Q-sort của Stephenson? Dữ liệu để phân tích nhân tố Q đến từ một loạt "Các loại Q" được thực hiện bởi một hoặc nhiều đối tượng. Q sắp xếp là một thứ hạng của các biến, thường được biểu diễn dưới dạng các câu lệnh được in trên thẻ nhỏ, theo một số loại "điều kiện học tập". Ví dụ: trong câu hỏi Q về quan điểm của mọi người về một người nổi tiếng, đối tượng có thể được đưa ra những câu như "Anh ấy là một người sùng đạo sâu sắc" và "Anh ấy là một kẻ nói dối" và được yêu cầu phân tích cú pháp dựa trên ý kiến của riêng họ. Việc sử dụng bảng xếp hạng, thay vì yêu cầu các đối tượng đánh giá mức độ đồng ý của họ với các tuyên bố riêng lẻ, nhằm nắm bắt ý tưởng mà mọi người nghĩ về ý tưởng trong mối quan hệ với các ý tưởng khác, thay vì cô lập. Bài kiểm tra tốt nhất về Q-sort của Stephenson về tính hiệu quả là làm việc với nó!

Tính năng Phân biệt

Một điểm khác biệt đáng kể giữa Q và các phương pháp nghiên cứu khoa học xã hội khác như khảo sát là nó thường sử dụng ít đối tượng hơn nhiều. Vì Q đôi khi được sử dụng với một chủ đề duy nhất, điều này làm chonghiên cứu rẻ hơn nhiều. Trong những trường hợp như vậy, một người đánh giá cùng một tập hợp các câu lệnh trong các điều kiện học tập khác nhau. Ví dụ, một người nào đó có thể được đưa cho một loạt các câu nói về đặc điểm tính cách và sau đó được yêu cầu đánh giá họ theo mức độ họ mô tả về bản thân, lý tưởng về bản thân, cha, mẹ của họ, v.v. Làm việc với một người đặc biệt có liên quan trong việc nghiên cứu cách xếp hạng của một người thay đổi theo thời gian. Đây là lần đầu tiên sử dụng phương pháp Q. Vì Q-sort của Stephenson hoạt động trên một mẫu nhỏ, không mang tính đại diện, nên những phát hiện chỉ đề cập đến những người đã tham gia nghiên cứu.

Nghiên cứu Trí tuệ

Trong nghiên cứu trí tuệ, phân tích Q-factor có thể tạo ra điểm số dựa trên sự đồng thuận (CBA) như một thước đo trực tiếp. Ngoài ra, đơn vị của một người trong ngữ cảnh này là hệ số tải của họ đối với Q-sort mà họ thực hiện.

Các yếu tố là các chuẩn mực liên quan đến các kế hoạch. Người nhận được nhiều tải nhất về yếu tố Operent là người có thể hiểu rõ hơn về định mức của yếu tố. Chuẩn mực nghĩa là gì? Câu hỏi này luôn đầy những phỏng đoán và phủ nhận. Nó có thể chỉ ra quyết định khôn ngoan nhất, hoặc có trách nhiệm nhất, quan trọng nhất hoặc quyết định cân bằng được tối ưu hóa. Đây đều là những giả thuyết chưa được kiểm chứng cần được nghiên cứu thêm. Tuy nhiên, chúng đã được sử dụng trong các bài kiểm tra Q-sort hoạt động với trí thông minh.

Một phương pháp thay thế xác định mức độ giống nhau giữa các mặt hàng có phần giống vớiPhương pháp luận của Q, cũng như "chân lý" văn hóa của các tuyên bố được sử dụng trong bài kiểm tra, là lý thuyết đồng thuận văn hóa.

Diễn giải

Quy trình thu thập dữ liệu của kỹ thuật sắp xếp Q thường được thực hiện bằng cách sử dụng mẫu giấy và các câu lệnh mẫu được in trên các thẻ riêng biệt. Tuy nhiên, cũng có những ứng dụng phần mềm máy tính để phân loại trực tuyến. Ví dụ: công ty tư vấn Davis Brand Capital đã tạo ra sản phẩm trực tuyến của riêng mình, nQue, mà họ sử dụng để chạy phân loại trực tuyến bắt chước quy trình phân loại dựa trên giấy tương tự.

Tuy nhiên, ứng dụng web sử dụng giao diện người dùng đồ họa để hỗ trợ các nhà nghiên cứu không có sẵn trên thị trường. UC Riverside Q-sort tình huống Riverside (RSQ), được phát triển gần đây bởi trường đại học, được thiết kế để đo lường các tính chất tâm lý của các tình huống. Dự án Tình huống Quốc tế của họ sử dụng một công cụ để khám phá các khía cạnh tâm lý quan trọng của các tình huống và các khía cạnh đó có thể khác nhau như thế nào giữa các nền văn hóa với ứng dụng web do trường đại học phát triển này. Cho đến nay, không có nghiên cứu nào được thực hiện về sự khác biệt giữa các giống được sản xuất bằng máy tính và phân loại vật lý.

Một Q-sort của W. Stefanson sẽ tạo ra hai bộ dữ liệu. Đầu tiên là sự phân bố vật lý của các đối tượng đã được sắp xếp. Thứ hai là một câu chuyện "suy nghĩ thành tiếng" liên tục hoặc một cuộc thảo luận ngay sau bài tập trongsắp xếp. Mục đích của những tường thuật này chủ yếu là để xác định lý do cho các vị trí cụ thể. Mặc dù mức độ liên quan của những dữ liệu định tính này thường bị hạn chế trong các ứng dụng hiện tại của phương pháp Q, nhưng cách lập luận về vị trí mặt hàng có thể có ý nghĩa phân tích hơn vị trí thẻ tuyệt đối.

Đơn

Phương pháp luậnQ đã được sử dụng như một công cụ nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm điều dưỡng, thú y, y tế công cộng, giao thông vận tải, giáo dục, xã hội học nông thôn, thủy văn và truyền thông di động. Phương pháp luận đặc biệt hữu ích khi các nhà nghiên cứu muốn hiểu và mô tả nhiều quan điểm chủ quan về một vấn đề.

Có nhiều thách thức trong việc xây dựng, thực hiện và đánh giá chính sách y tế. Một thách thức là phải hiểu các bên liên quan khác nhau nhìn nhận một chính sách cụ thể như thế nào và những quan điểm đó có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện như thế nào. Phương pháp Q là một cách tiếp cận có thể được sử dụng để giúp các nhà hoạch định chính sách và các nhà nghiên cứu tích cực tham gia với những người đóng vai trò quan trọng trong việc thực thi chính sách.

Lợi ích

Q-methodology kết hợp các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để khám phá và mô tả một cách có hệ thống một loạt các quan điểm về một chủ đề. Người tham gia phải đánh giá một tập hợp các câu xác định trước liên quan đến chủ đề theo quan điểm riêng của họ. Phương pháp phân tích nhân tố sau đó xác định ngườigiúp thu hút những người cùng chí hướng về cách họ nhìn nhận chủ đề và cho phép xác định rõ ràng các lĩnh vực đồng thuận và phân biệt quan điểm. Việc lập bản đồ quan điểm này cho phép những người làm công tác thực thi chính sách dự đoán các rào cản tiềm ẩn và tạo đòn bẩy trong việc thực hiện một chính sách mới.

Làm việc với mọi người

W. Phân loại Q của Stefanson (còn được gọi là Q-sorting) là một nghiên cứu có hệ thống về quan điểm của những người tham gia. Phương pháp hỏi đáp được sử dụng để khám phá quan điểm của những người tham gia đại diện cho các vị trí khác nhau về một vấn đề bằng cách yêu cầu người tham gia xếp hạng và sắp xếp một loạt các phát biểu.

Câu trả lời của người tham gia được phân tích bằng cách sử dụng phân tích nhân tố. Không giống như cách sử dụng tiêu chuẩn của phân tích nhân tố (thường được gọi là phương pháp luận R), các biến là các cá thể chứ không phải các đặc trưng. Có năm bước chính để thiết lập phương pháp này:

1. Xác định chủ đề của bài nghị luận về một vấn đề cụ thể.
2. Phát triển một tập hợp các khẳng định (Q-sort).
3. Lựa chọn những người tham gia đại diện cho các quan điểm khác nhau.
4. Q sắp xếp theo người tham gia, cũng như phân tích và giải thích.
5. Q-sort là một phương pháp luận hỗn hợp.

Nguyên tắc làm việc

Phương pháp này sử dụng phán đoán định tính của nhà nghiên cứu trong việc xác định vấn đề, phát triển các phát biểu để khám phá quan điểm của người tham gia (một số phát biểu có thể được phát triển sau khi phỏng vấn những người cung cấp thông tin chính) và lựa chọn chúng. Các biến thể định lượng của phân tích được sử dụng. Điều này có thể rất hữu ích để xác định các quan điểm không yêu cầu người tham gia phải trình bày rõ ràng. Đây là một bổ sung hữu ích cho một số biện pháp đánh giá khách quan khác. Ví dụ, phương pháp Q có thể được sử dụng để xem xét quan điểm của giáo viên về việc giảng dạy như là một phần của đánh giá học khu. Các biện pháp đánh giá khác có thể bao gồm điểm kiểm tra, chuyên cần và hoàn thành.

Cách tiếp cận sáng tạo

Kỹ thuật Q-sort là một kỹ thuật sáng tạo cung cấp cấu trúc định lượng cho ý kiến của các cá nhân thông qua phân tích nhân tố. Các tác giả trình bày kết quả của một nghiên cứu điển hình trong đó phương pháp Q được sử dụng để kiểm tra thái độ đối với wiki trực tuyến. Encyclopedia of Technology (TE), trong số 35 kỹ sư và nhân viên kỹ thuật của một công ty sản xuất. Ban lãnh đạo muốn hiểu liệu nhân viên đã sẵn sàng sử dụng các công nghệ trò chuyện xã hội như một cách để chia sẻ kiến thức hay chưa. Mục đích của ví dụ này là để chứng minh cách hoạt động của phương pháp Q trong một môi trường thực tế. Ai là tác giả của kỹ thuật Q-sort? Được biết, nó được tạo ra bởi một nhóm tác giả người Mỹ, trong đó đáng kể nhất là một người đàn ông tên là Stefanson. Các tác giả cũng đang xem xét một bài báo đã xuất bản để đánh giá cách sử dụng phương pháp Q để cải thiện nghiên cứu kế toán.

Kết quả cho thấy kỹ thuật Q-sort có thể mang lại lợi thế trong việc thu thập dữ liệu (ít gánh nặng hơn cho người trả lời), phân tích dữ liệu (hiểu rõ hơn về tiềm thứcngười trả lời) và kết quả (người trả lời “sở hữu” tốt hơn các vấn đề và giải pháp của tổ chức). Tuy nhiên, nó cũng có nhược điểm về ứng dụng quản lý.

Khi làm việc với một đối tác trong ngành, các nhà nghiên cứu có thể cần phải xem xét một cách tiếp cận tích cực hơn và chuẩn bị để giải thích bối cảnh đằng sau những tuyên bố.