Esettanulmány - Case study

Az esettanulmány egy konkrét eset (vagy esetek) mélyreható, részletes vizsgálata valós környezetben. Például az esettanulmányok az orvostudományban egy adott betegre vagy betegségre összpontosíthatnak; az üzleti esettanulmányok kiterjedhetnek egy adott cég stratégiájára vagy egy szélesebb piacra ; Hasonlóképpen, az esettanulmányok a politikában az idő szűk történésétől (pl. egy konkrét politikai kampánytól ) egy hatalmas vállalkozásig (pl . világháború ) terjedhetnek .

Általában egy esettanulmány szinte minden egyént, csoportot, szervezetet, eseményt, hitrendszert vagy cselekvést kiemelhet. Az esettanulmánynak nem feltétlenül kell egy megfigyelésnek lennie ( N = 1), de sok megfigyelést tartalmazhat (egy vagy több személy és entitás több időszakon keresztül, mindezt ugyanazon esettanulmányon belül). A számos esetet magában foglaló kutatási projekteket gyakran cross-case kutatásnak, míg egyetlen eset tanulmányozását eseten belüli kutatásnak nevezik.

Esettanulmány kutatás széles körben gyakorolt mind a szociális és természettudományok .

Meghatározás

Az esettanulmányoknak több definíciója is létezik, amelyek hangsúlyozhatják a megfigyelések számát (kis N), a módszert ( kvalitatív ), a kutatás vastagságát (egy jelenség és összefüggéseinek átfogó vizsgálata) és a naturalizmust (a " a valós élet összefüggéseit "vizsgálják) részt vesznek a kutatásban. Általános egyetértés van a tudósok között abban, hogy egy esettanulmánynak nem feltétlenül kell egyetlen megfigyelést tartalmaznia (N = 1), hanem sok megfigyelést tartalmazhat egyetlen eseten belül vagy számos esetben. Például a francia forradalom esettanulmánya legalább két megfigyelés megfigyelése lenne: Franciaország a forradalom előtt és után. John Gerring azt írja, hogy az N = 1 kutatási terv annyira ritka a gyakorlatban, hogy "mítosznak" minősül.

Az esetek közötti kutatás kifejezést gyakran használják több eset tanulmányozására, míg az eseten belüli kutatást gyakran egyetlen esettanulmányra használják.

John Gerring az esettanulmány -megközelítést úgy határozza meg, mint "egyetlen egység vagy kis számú egység (esetek) intenzív tanulmányozása, a hasonló egységek nagyobb osztályának (esetek sokaságának) megértése céljából". Gerring szerint az esettanulmányok idiográfiai elemzési stílushoz tartoznak, míg a kvantitatív munka nomotetikus elemzési stílushoz. Hozzáteszi, hogy "a minőségi munka meghatározó jellemzője az összehasonlíthatatlan megfigyelések - megfigyelések, amelyek az oksági vagy leíró kérdés különböző aspektusaira vonatkoznak" használata, míg a mennyiségi megfigyelések összehasonlíthatók.

John Gerring szerint a legfontosabb jellemző, amely megkülönbözteti az esettanulmányokat minden más módszertől, az "az egyetlen esetből származó bizonyítékokra való támaszkodás és egyúttal az esetek szélesebb körének jellemzőinek megvilágítására tett kísérletek". A tudósok esettanulmányok segítségével világítják meg a jelenségek "osztályát".

Kutatási tervek

Más társadalomtudományi módszerekhez hasonlóan egyetlen kutatási terv sem uralja az esettanulmány -kutatást. Az esettanulmányok legalább négyféle mintát használhatnak. Először is, létezhet az "elmélet nélkül az első" típusú esettanulmány -tervezés, amely szorosan kapcsolódik Kathleen M. Eisenhardt módszertani munkájához. A kutatástervezés második típusa rávilágít az egy- és többes esettanulmányok megkülönböztetésére, Robert K. Yin iránymutatásait és kiterjedt példáit követve . A harmadik terv a "valóság társadalmi konstrukciójával" foglalkozik, amelyet Robert E. Stake munkája képvisel . Végül az esettanulmány tervezési indoka az "anomáliák" azonosítása lehet. Ennek a kialakításnak a képviselője Michael Burawoy . E négy konstrukció mindegyike különböző alkalmazásokhoz vezethet, és fontos lesz az esetenként egyedi ontológiai és ismeretelméleti feltevéseik megértése . Bár a tervek lényeges módszertani különbségeket tartalmazhatnak, a tervek kifejezetten elismert kombinációkban is használhatók.

Míg az esettanulmányok korlátozott magyarázatokat szolgálhatnak egyetlen esetre vagy jelenségre, gyakran elméleti betekintést nyújtanak egy tágabb populáció jellemzőihez.

Esetválasztás és felépítés

Az esettanulmány -kutatás eseteinek kiválasztása általában azt a célt szolgálja, hogy reprezentatív mintát találjunk, és amelyek eltérnek az elméleti érdeklődés dimenzióitól. Ennek használata kizárólag reprezentatív, például egy átlagos vagy tipikus eset gyakran nem a leggazdagabb információ. A történelem és az okozati összefüggések tisztázása érdekében hasznosabb olyan témákat kiválasztani, amelyek érdekes, szokatlan vagy különösen leleplező körülményeket kínálnak. A reprezentativitáson alapuló esetkiválasztás ritkán lesz képes ilyen jellegű meglátások előállítására.

Míg az esetek véletlenszerű kiválasztása érvényes esetválasztási stratégia a nagyméretű N kutatásban, a tudósok egyetértenek abban, hogy a kis-N kutatásban komoly elfogultságok kialakulását kockáztatja. Az esetek véletlenszerű kiválasztása reprezentatív eseteket és nem informatív eseteket eredményezhet. Általában olyan eseteket kell választani, amelyek nagy várható információnyereséggel rendelkeznek. Például kiugró esetek (azok, amelyek a szélsőséges, deviáns vagy atípusos) kiderülhet több információt, mint a potenciálisan képviselő esetében. Az ügyet az ügy belső érdekei vagy az azt körülvevő körülmények miatt is lehet választani. Alternatívaként a kutatók mélyreható helyismerete miatt is választható; ahol a kutatók rendelkeznek ezzel a helyismerettel, abban a helyzetben vannak, hogy Richard Fenno megfogalmazása szerint "áztatni és piszkálni" tudják, és ezáltal indokolással ellátott magyarázatokat ajánlani a környezet és a körülmények ezen gazdag ismerete alapján.

Az esetválasztással, a tanulmány tárgyával és tárgyával kapcsolatos döntéseken túl döntéseket kell hozni az esettanulmány céljáról, megközelítéséről és folyamatáról is. Gary Thomas ezért tipológiát javasol az esettanulmányhoz, amelyben először azonosítják a célokat (értékelő vagy feltáró), majd körvonalazzák a megközelítéseket (elmélet-tesztelés, elméletépítés vagy szemléltetés), majd döntenek a folyamatokról, a fő választás között az, hogy a vizsgálatnak egyszerinek vagy többszörösnek kell lennie, és választania kell arról is, hogy a vizsgálat retrospektív, pillanatkép vagy diakrón, és beágyazott, párhuzamos vagy szekvenciális.

Egy 2015 -ös cikkben John Gerring és Jason Seawright hét esetválasztási stratégiát sorol fel:

  1. Tipikus esetek azok az esetek, amelyek stabil esetek közötti kapcsolatot példáznak. Ezek az esetek az esetek nagyobb populációját reprezentálják, és a tanulmány célja inkább az ügyen belüli vizsgálat, mintsem más esetekkel való összehasonlítás.
  2. A változatos esetek olyan esetek, amelyek eltérnek a vonatkozó X és Y változóktól. A releváns változók sokfélesége miatt ezek az esetek az esetek teljes populációját reprezentálják.
  3. Extrém esetek azok az esetek, amelyek extrém értékkel rendelkeznek az X vagy Y változóhoz képest más esetekhez képest.
  4. A deviáns esetek olyan esetek, amelyek dacolnak a meglévő elméletekkel és józan ésszel. Nemcsak szélsőséges értékeik vannak X -en vagy Y -n (mint a szélsőséges esetek), de dacolnak az oksági összefüggésekről meglévő ismeretekkel.
  5. Befolyásos esetek azok az esetek, amelyek központi szerepet játszanak egy modellben vagy elméletben (például a náci Németország a fasizmus és a szélsőjobboldal elméleteiben).
  6. A legtöbb hasonló eset olyan eset, amely minden független változó esetében hasonló , kivéve a kutatót érdeklő esetet .
  7. A legtöbb különböző eset olyan eset, amely minden független változótól eltérő, kivéve a kutatót érdeklő esetet.

Jason Seawright elméleti felfedezéshez javasolja a deviáns esetek vagy extrém esetek használatát, amelyek extrém értékkel rendelkeznek az X változón.

Arend Lijphart és Harry Eckstein ötféle esettanulmány -kutatási tervet határoztak meg (a kutatási céloktól függően), Alexander George és Andrew Bennett hozzáadtak egy hatodik kategóriát:

  1. Az elméleti (vagy konfigurációs idiográfiai) esettanulmányok célja, hogy nagyon jól leírjanak egy esetet, de nem járulnak hozzá egy elmélethez.
  2. Az értelmező (vagy fegyelmezett konfigurációs) esettanulmányok célja, hogy megalapozott elméletek segítségével magyarázzák meg egy adott esetet.
  3. A hipotéziseket generáló (vagy heurisztikus) esettanulmányok célja új változók, hipotézisek, ok-okozati mechanizmusok és ok-okozati utak induktív azonosítása.
  4. Az elméletvizsgálati esettanulmányok célja a meglévő elméletek érvényességének és hatályának feltételeinek felmérése.
  5. A valószínűségi szondák célja új hipotézisek és elméletek valószínűségének felmérése.
  6. A típusokra vagy altípusokra vonatkozó építőelem -tanulmányok célja az esetek közös mintáinak azonosítása.

Aaron Rapport a "legkevésbé valószínű" és a "legvalószínűbb" esetválasztási stratégiákat alakította át az "ellensúlyozó feltételek" esetválasztási stratégiájába. A kiegyenlítő feltételek esetválasztási stratégiája három összetevőből áll:

  1. A választott esetek mind a vizsgált elsődleges elmélet, mind a versengő alternatív hipotézisek hatálya alá tartoznak.
  2. A vizsgálandó elméletekhez az elemzőnek egyértelműen megfogalmazott várható eredményeket kell levezetnie.
  3. Annak meghatározásához, hogy mennyire nehéz egy teszt, az elemzőnek azonosítania kell a kiegyenlítő feltételek erősségét a kiválasztott esetekben.

Ami az esetek kiválasztását illeti, Gary King , Robert Keohane és Sidney Verba óva intenek a " függő változó kiválasztásától ". Azzal érvelnek például, hogy a kutatók nem tehetnek érvényes ok -okozati következtetéseket a háború kitöréséről, ha csak azokat az eseteket nézik, ahol a háború valóban megtörtént (a kutatónak azokat az eseteket is meg kell vizsgálnia, amikor a háború nem történt meg). A minőségi módszerek tudósai azonban vitatják ezt az állítást. Azt állítják, hogy a függő változó kiválasztása hasznos lehet a kutatás céljaitól függően. Barbara Geddes osztja aggályait a függő változó kiválasztásával kapcsolatban (érvelése szerint nem használható elméletvizsgálati célokra), de azzal érvel, hogy a függő változó kiválasztása hasznos lehet az elméletalkotás és az elméletmódosítás szempontjából.

King, Keohane és Verba azzal érvel, hogy a magyarázó változó kiválasztásakor nincs módszertani probléma . Figyelmeztetnek a multikollinearitásra (két vagy több magyarázó változó kiválasztására, amelyek tökéletesen korrelálnak egymással).

Felhasználások

Az esettanulmányokat általában gyümölcsöző módszernek tekintették hipotézisek előállítására és elméletek létrehozására. Az elméleteket generáló esettanulmányok klasszikus példái közé tartozik Darwin evolúciós elmélete (a Húsvét -szigeti utazásokból származik) és Douglass North gazdasági fejlődési elméletei (korai fejlődő államok, például Anglia esettanulmányaiból származnak).

Az esettanulmányok hasznosak olyan fogalmak megfogalmazásához is , amelyek az elméletalkotás fontos szempontjai. A kvalitatív kutatásban használt fogalmak általában magasabb fogalmi érvényességgel rendelkeznek, mint a kvantitatív kutatásban használt fogalmak (a fogalmi nyújtás miatt : az eltérő esetek nem szándékos összehasonlítása). Az esettanulmányok leíró gazdagságot adnak, és nagyobb belső érvényességgel bírhatnak, mint a mennyiségi vizsgálatok. Az esettanulmányok alkalmasak arra, hogy megmagyarázzák az egyes esetekben elért eredményeket, amihez a kvantitatív módszerek kevésbé alkalmasak.

Az esettanulmányokat hasznosnak ítélték meg az empirikus szabályszerűségeket megmagyarázó érvek elfogadhatóságának felmérésére.

A jól megszerzett ismeretek és leírás révén az esettanulmányok teljes mértékben meg tudják határozni az ok-okozati mechanizmusokat oly módon, hogy nehezebb lehet egy nagy-N vizsgálatban. Az "ok -okozati mechanizmusok" azonosítása tekintetében egyes tudósok különbséget tesznek a "gyenge" és az "erős lánc" között. Az erős láncok aktívan összekapcsolják az ok -okozati lánc elemeit, hogy eredményt hozzanak, míg a gyenge láncok csak beavatkozó változók.

A meglévő elméleti elvárásokat megcáfoló esetek esettanulmányai hozzájárulhatnak ahhoz, hogy meghatározzák, miért sértik az esetek az elméleti előrejelzéseket, és meghatározzák az elmélet hatókörét. Esettanulmány helyzetekben hasznos oksági komplexitását, ahol lehet equifinality , összetett interakciós hatások és útfüggőség . A racionalista tudományban a stratégiai kölcsönhatások empirikus ellenőrzésére is alkalmasabbak lehetnek, mint a mennyiségi módszerek. Az esettanulmányok azonosíthatják a szükséges és elégtelen feltételeket, valamint a szükséges és elegendő feltételek összetett kombinációit. Azzal érvelnek, hogy az esettanulmányok szintén hasznosak lehetnek az elmélet hatókörének feltárásában: hogy a változók elegendőek -e vagy szükségesek -e az eredmény eléréséhez.

Minőségi kutatásra lehet szükség annak megállapításához, hogy a kezelés véletlenszerű-e vagy sem. Következésképpen a jó kvantitatív megfigyelési kutatás gyakran minőségi összetevőt is magában foglal.

Korlátozások

A Gary King , Robert Keohane és Sidney Verba által írt, befolyásos 1994-es könyv, a Design In Social Inquiry (más néven "KKV")elsősorban a regresszió-orientált elemzés tanulságait alkalmazza a kvalitatív kutatásokra, azzal érvelve, hogy az ok-okozati következtetés ugyanazokat a logikákat is fel lehet használni. mindkét típusú kutatásban. A szerzők javaslata a megfigyelések számának növelése ( Barbara Geddes ajánlásaa Paradigmákban és a homokvárakban is ), mert kevés megfigyelés megnehezíti a több ok -okozati hatás becslését, valamint növeli a mérési hiba előfordulásának kockázatát, és hogy egy eseményt egyetlen esetben véletlen hiba vagy nem megfigyelhető tényezők okoztak. A KKV úgy látja, hogy a folyamatkövetés és a kvalitatív kutatás "nem képes erőteljes ok-okozati következtetést levonni", mivel a minőségi tudósok küzdenének annak megállapításával, hogy a sok beavatkozó változó közül melyik kapcsolja össze valóban a független változót egy függő változóval. Az elsődleges probléma az, hogy a kvalitatív kutatásból hiányzik a kellő számú megfigyelés ahhoz, hogy megfelelően megbecsüljék egy független változó hatásait. Azt írják, hogy a megfigyelések számát különféle eszközökkel lehetne növelni, de ez egyidejűleg egy másik problémához is vezetne: hogy a változók száma növekedne, és ezáltal csökkentené a szabadság fokát . Christopher H. Achen és Duncan Snidal hasonlóan érvel azzal, hogy az esettanulmányok nem hasznosak az elméletalkotásban és az elméletvizsgálatban.

A KKV által azonosított állítólagos "szabadságfok" probléma széles körben hibás; míg a kvantitatív tudósok megpróbálják a változókat összesíteni a változók számának csökkentése és ezáltal a szabadság fokának növelése érdekében, a kvalitatív tudósok szándékosan azt akarják, hogy változóik sokféle tulajdonsággal és összetettséggel rendelkezzenek. Például James Mahoney azt írja: "a folyamatkövetés bayesi jellege megmagyarázza, miért nem helyénvaló úgy tekinteni a minőségi kutatásokra, hogy egy kis N problémával és bizonyos szabványos ok-okozati azonosítási problémákkal küzdenek." A Bayes -valószínűség használatával lehetséges, hogy egy kis adathalmazból erős ok -okozati következtetéseket lehet levonni.

A KKV a kvalitatív kutatás induktív érvelését is problémaként azonosítja, azzal érvelve, hogy a tudósoknak nem szabad felülvizsgálniuk a hipotéziseket az adatgyűjtés alatt vagy után, mert ez lehetővé teszi az összegyűjtött adatokhoz illeszkedő eseti elméleti kiigazításokat. A tudósok azonban visszaszorították ezt az állítást, megjegyezve, hogy az induktív érvelés jogos gyakorlat (mind kvalitatív, mind mennyiségi kutatásban).

Az esettanulmányok általánosan leírt határa az, hogy nem teszik lehetővé az általánosíthatóságot. Az esetek kis száma miatt nehezebb biztosítani, hogy a választott esetek reprezentatívak legyenek a nagyobb népesség számára. Néhány tudós, például Bent Flyvbjerg, visszalépett ehhez a felfogáshoz.

Mivel a kis-N kutatás nem támaszkodhat véletlenszerű mintavételre, a tudósoknak óvatosan kell kerülniük a kiválasztási torzítást a megfelelő esetek kiválasztásakor. A minőségi tudományossággal kapcsolatos gyakori kritika az, hogy az eseteket azért választják, mert összhangban vannak a tudós előzetes elképzeléseivel, ami elfogult kutatást eredményez.

Alexander George és Andrew Bennett megjegyzik, hogy az esettanulmány -kutatás gyakori problémája az azonos adatok egymásnak ellentmondó értelmezéseinek összeegyeztetése.

Az esettanulmányok egyik határa az, hogy nehéz lehet megbecsülni az okozati hatás mértékét.

Esettanulmányok tanítása

A tanárok elkészíthetnek egy esettanulmányt, amelyet azután a tantermekben "tanító" esettanulmány formájában használnak (lásd még az esettanulmányt és az esettanulmány -módszert ). Például 1870-ben a Harvard Law School- ban Christopher Langdell elhagyta a hagyományos előadás-jegyzet módszert a szerződésjog oktatásában, és elkezdte a bíróságok elé terjesztett ügyeket használni az osztálybeszélgetések alapjául. 1920 -ra ez a gyakorlat vált az Egyesült Államok jogi egyetemeinek domináns pedagógiai megközelítésévé .

A mérnöki hallgatók egy esettanulmányi versenyen vesznek részt.

A jogon kívül az esettanulmányok oktatása számos területen és szakmában népszerűvé vált, az üzleti oktatástól a természettudományos oktatásig. A Harvard Business School az esettanulmányok oktatásának legjelentősebb fejlesztői és felhasználói közé tartozott. A tanárok esettanulmányokat készítenek, különös tanulási célokat szem előtt tartva. Az esettanulmányokat gyakran kísérik további releváns dokumentációk, például pénzügyi kimutatások, határidők, rövid életrajzok és multimédiás kiegészítők (például interjúk videofelvételei). Hasonlóképpen, az esettanulmányok oktatása egyre népszerűbbé vált a természettudományos oktatásban, különböző biológiai és fizikai tudományokra kiterjedve. Az Országos Oktatástudományi Esettanulmányok Központja egyre több oktatási esettanulmányt bocsát rendelkezésre tantermi használatra, egyetemi és középiskolai tanfolyamokra.

Lásd még

Hivatkozások

További irodalom

Külső linkek