Q-sort on psühholoogias ja sotsia alteadustes kasutatav uurimismeetod inimeste "subjektiivsuse" ehk nende vaatenurga uurimiseks. Küsimuse töötas välja psühholoog William Stevenson. Seda on kasutatud nii kliinilises keskkonnas, et hinnata patsiendi arengut aja jooksul (rühmasisene võrdlus) kui ka uurimistöös, et uurida, kuidas inimesed mingist teemast mõtlevad (rühmade võrdluste vahel).
Etümoloogia
Nimi "Q" pärineb faktoranalüüsi vormist, mida kasutatakse andmete analüüsimiseks. Tavaline faktorianalüüs, mida nimetatakse "R-meetodiks", hõlmab muutujate (näiteks pikkus ja vanus) vahel seoste otsimist katsealuste valimi lõikes. Q omakorda otsib muutujate valimis subjektide vahelisi seoseid. Q-faktori analüüs taandab paljude katseisikute individuaalsed vaatenurgad mõnele "tegurile", mis väidetav alt esindavad üldisi mõtteviise. Mõnikord nad ütlevadet Q-teguri analüüs on ümberpööratud andmetabeliga R-teguri analüüs. Kuigi see selgitus on kasulik heuristina Q mõistmiseks, võib see olla eksitav, kuna enamik Q-metoodikuid väidavad, et matemaatilistel põhjustel ei sobi ükski andmemaatriks analüüsiks nii Q kui ka R-ga.
Kuidas see toimib
Kuidas Stephensoni Q-sortimisega hakkama saada? Q-faktori analüüsi andmed pärinevad ühe või mitme katsealuse poolt läbi viidud Q-sortimise seeriast. Q-sorteerimine on muutujate järjestamine, mida tavaliselt esitatakse väikestele kaartidele trükitud väidetena vastav alt mingisugusele "õppimistingimustele". Näiteks küsimuses Q, mis käsitleb inimeste seisukohti kuulsuse kohta, võidakse subjektile anda selliseid väiteid nagu "Ta on sügav alt usklik inimene" ja "Ta on valetaja" ning paluda neid analüüsida nende enda arvamuste põhjal. Pingereate kasutamine selle asemel, et paluda katsealustel hinnata oma nõusolekut väidetega individuaalselt, on mõeldud selleks, et tabada ideed, et inimesed mõtlevad ideedele seoses teiste ideedega, mitte eraldi. Stephensoni Q-sorti parim tõhususe test on sellega töötamine!
Eritunnused
Üks oluline erinevus Q ja teiste sotsia alteaduslike uurimismeetodite, näiteks küsitluste, vahel on see, et tavaliselt kasutatakse palju vähem aineid. Kuna Q-d kasutatakse mõnikord ühe teemaga, teeb see sedauuringud on palju odavamad. Sellistel juhtudel hindab inimene sama väidete kogumit erinevates õpitingimustes. Näiteks võidakse kellelegi anda rida isiksuseomaduste väiteid ja seejärel paluda neid hinnata vastav alt sellele, kui hästi ta kirjeldab ennast, oma ideaalset mina, oma isa, ema jne. Ühe inimesega töötamine on eriti oluline inimese reitingu aja jooksul muutumise uurimisel. See oli Q-metoodika esmakordne kasutamine. Kuna Stephensoni Q-sort põhineb väikesel, mitteesinduslikul valimil, hõlmavad leiud ainult neid, kes osalesid uuringus.
Luureuuringud
Luureuuringutes võib Q-faktori analüüs genereerida otsese mõõdikuna konsensuspõhiseid skoori (CBA). Teise võimalusena on inimese ühik selles kontekstis tema sooritatava Q-sortimise koormustegur.
Tegurid on skeemidega seotud normid. Inimene, kes saab Operendi tegurile kõige rohkem koormust, on see, kes suudab teguri normi paremini mõista. Mida tähendab norm? See küsimus on alati täis oletusi ja eitusi. See võib viidata kõige targemale otsusele või kõige vastutusrikkamale, tähtsaimale või optimeeritud tasakaalustatud otsusele. Need on kõik kontrollimata hüpoteesid, mis nõuavad edasist uurimist. Siiski kasutatakse neid juba Q-tüüpi testides, mis töötavad intelligentsusega.
Alternatiivne meetod, mis määrab sarnasuse üksuste vahel, mis on mõnevõrra sarnasedQ metoodika ja ka testis kasutatud väidete kultuuriline "tõde" on kultuurilise konsensuse teooria.
Tõlgendamine
Q-sorteerimistehnika andmete kogumise protseduur toimub traditsiooniliselt pabermalli ja eraldi kaartidele trükitud näidisavalduste abil. Siiski on olemas ka arvutitarkvararakendused võrgus sorteerimiseks. Näiteks konsultatsioonifirma Davis Brand Capital on loonud oma veebitoote nQue, mida nad kasutavad veebis sortimiseks, mis jäljendab analoogset paberipõhist sortimisprotsessi.
Samas ei ole veebirakendus, mis kasutab teadlaste abistamiseks graafilist kasutajaliidest, kaubanduslikult saadaval. UC Riverside Hiljuti ülikooli poolt välja töötatud Riverside Situational Q-sort (RSQ) on mõeldud olukordade psühholoogiliste omaduste mõõtmiseks. Nende rahvusvaheliste olukordade projekt kasutab tööriista, et uurida olukordade psühholoogiliselt olulisi aspekte ja seda, kuidas need aspektid võivad selle ülikoolis välja töötatud veebirakenduse abil kultuuriti erineda. Seni ei ole arvuti- ja füüsilise sortimise abil toodetud sortide erinevuste kohta uuringuid läbi viidud.
W. Stefansoni üks Q-sorteerimine peaks tootma kaks andmekogumit. Esimene on sorteeritud objektide füüsiline jaotus. Teine on kas pidev "valjuhäälselt mõtlemise" jutt või kohe harjutusele järgnev arutelusorteerimine. Nende narratiivide eesmärk oli eelkõige tuvastada konkreetsete paigutuste põhjused. Kuigi nende kvalitatiivsete andmete asjakohasus on Q-metoodika praegustes rakendustes sageli summutatud, võivad üksuste paigutuse arutluskäigud olla analüütiliselt mõttekamad kui kaardi absoluutne paigutus.
Rakendus
Q-metoodikat on kasutatud uurimisvahendina paljudes valdkondades, sealhulgas õenduses, veterinaarmeditsiinis, rahvatervises, transpordis, hariduses, maaelu sotsioloogias, hüdroloogias ja mobiilsides. Metoodika on eriti kasulik, kui teadlased soovivad mõista ja kirjeldada erinevaid subjektiivseid vaatenurki probleemile.
Tervisepoliitika väljatöötamisel, rakendamisel ja hindamisel on palju väljakutseid. Üks väljakutse on mõista, kuidas erinevad sidusrühmad konkreetsesse poliitikasse suhtuvad ja kuidas need vaated võivad elluviimist mõjutada. Q-metoodika on üks lähenemisviis, mida saab kasutada selleks, et aidata poliitikakujundajatel ja teadlastel aktiivselt suhelda nendega, kes mängivad poliitika rakendamisel olulist rolli.
Eelised
Q-metoodika ühendab kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed uurimismeetodid, et süstemaatiliselt uurida ja kirjeldada erinevaid vaatenurki teemal. Osalejad peavad hindama teemaga seotud etteantud väidete komplekti vastav alt oma vaatenurgale. Faktoranalüüsi meetodid tuvastavad seejärel inimesedmis järgivad mõttekaaslasi selles, kuidas nad teemat näevad, ning võimaldavad selgelt tuvastada üksmeele ja vaadete lahknemise valdkonnad. See seisukohtade kaardistamine võimaldab poliitika rakendamisega tegelevatel isikutel ennetada võimalikke takistusi ja mõju avaldada uue poliitika rakendamisel.
Töö inimestega
W Stefansoni Q-sortimine (tuntud ka kui Q-sortimine) on osalejate seisukohtade süstemaatiline uuring. Q-metoodikat kasutatakse nende osalejate vaatenurkade uurimiseks, kes esindavad küsimuses erinevaid seisukohti, paludes osalejatel rida väiteid järjestada ja sortida.
Osalejate vastuseid analüüsitakse faktoranalüüsi abil. Erinev alt standardsest faktoranalüüsi kasutamisest (mida sageli nimetatakse ka R-metoodikaks) on muutujad üksikisikud, mitte tunnused. Selle metoodika seadistamisel on viis peamist sammu:
- Konkreetse teema diskursuse teemavaldkonna määratlemine.
- Väidete komplekti väljatöötamine (Q-sortimine).
- Valik osalejaid, kes esindavad erinevaid vaatenurki.
- Q sortimine osalejate järgi, samuti analüüs ja tõlgendamine.
- Q-sort on segametoodika.
Tööpõhimõte
See meetod kasutab probleemi määratlemisel uurija kvalitatiivset hinnangut, osalejate vaatenurkade uurimiseks avalduste väljatöötamist (mõned väited saab välja töötada pärast põhiinformantidega küsitlemist) ja nende valimisel. Kasutatakse analüüsi kvantitatiivseid variante. See võib olla väga kasulik vaatenurkade tuvastamiseks, mis ei nõua osalejatelt nende selget sõnastamist. See on kasulik täiendus mitmetele teistele objektiivsetele hindamismeetmetele. Näiteks saab Q-metoodikat kasutada selleks, et uurida õpetajate vaatenurki õpetamisele osana koolipiirkonna hindamisest. Muud hindamismeetmed võivad hõlmata testide hindeid, kohalolekut ja sooritamist.
Uuenduslik lähenemine
Q-sortimise tehnika on uuenduslik tehnika, mis annab faktoranalüüsi abil üksikisikute arvamustele kvantitatiivse struktuuri. Autorid esitlevad juhtumiuuringu tulemusi, kus Q-metoodikat kasutati veebivikidesse suhtumise uurimiseks. Tehnoloogiaentsüklopeedia (TE), 35 tootmisettevõtte inseneri ja tehnilise töötaja seas. Juhtkond soovis mõista, kas töötajad on valmis kasutama sotsiaalse vestluse tehnoloogiaid teadmiste jagamise viisina. Selle näite eesmärk on näidata, kuidas Q-metoodika praktilises keskkonnas töötab. Kes on Q-sortimise tehnika autor? On teada, et selle lõi Ameerika autorite meeskond, kellest olulisim oli mees nimega Stefanson. Autorid vaatavad läbi ka avaldatud ajakirjaartikli, et hinnata, kuidas saab Q-metoodikat kasutada raamatupidamisuuringute parandamiseks.
Tulemused näitavad, et Q-sortimise tehnika võib anda eeliseid andmete kogumisel (vähem koormus vastajale), andmete analüüsimisel (alateadvuse parem mõistminevastaja) ja tulemused (parem vastaja „omavastutus“organisatsiooniliste probleemide ja lahenduste osas). Sellel on aga juhtimisrakenduse osas ka puudusi.
Tööstusvaldkonna partneriga töötades võivad teadlased kaaluda positivistlikumat lähenemist ja olla valmis selgitama väidete taga olevat konteksti.
