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J-GLOBAL ID：202202252172725336   整理番号：22A0464811

社会科学における事例研究メタ分析 大規模N事例研究からのデータ品質と信頼性に関する洞察【JST・京大機械翻訳】

Case study meta-analysis in the social sciences. Insights on data quality and reliability from a large-N case survey

著者 (6件)： Jager Nicolas W. (Research Group on Ecological Economics, Carl von Ossietzky University of Oldenburg, Oldenburg, Germany) ,  Newig Jens (Research Group Governance and Sustainability, Leuphana University of Lueneburg, Lueneburg, Germany) ,  Challies Edward (Research Group Governance and Sustainability, Leuphana University of Lueneburg, Lueneburg, Germany) ,  Challies Edward (Waterways Centre for Freshwater Management, University of Canterbury, Christchurch, New Zealand) ,  Kochskaemper Elisa (IRS Leibniz Institute for Research on Society and Space, Erkner, Germany) ,  von Wehrden Henrik (Faculty of Sustainability, Leuphana University of Lueneburg, Lueneburg, Germany)
資料名： Research Synthesis Methods  (Research Synthesis Methods)
巻： 13  号： 1  ページ： 12-27  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2735A  ISSN： 1759-2879  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Meta分析法は,社会的および政治的研究のような研究分野における特別な課題に直面しており,そこでは,研究は,主に定性的および事例研究に関して,しばしば休 restする。このような状況において,研究知見が標準化され,構造化合成が容易である場合,データ生成と解析の手段として,事例調査法を提案した。この方法は,大量の定性的事例研究を合成するためのメタ分析ツールを提供し,大きなN分析に準拠するデータをもたらした。しかし,得られたデータは,出版タイプ,速度者行動,および可変特性によるバイアスを含む妥当性に対する特定の脅威になりやすく,研究者は認識する必要がある。これらのバイアスは理論でよく知られており,典型的には一次調査のために探索されているが,事例調査メタ解析における罹患率は比較的未調査のままである。公共環境意思決定の305の公表された定性的事例研究の事例研究を描き,得られたデータにおけるこれらのバイアスを系統的に解析した。本知見は,事例調査が高品質で信頼できる結果を提供できることを示した。しかし,これらのバイアスは,複雑性の小さい程度または特定の条件下でも,実際に発生することを見出した。事例調査メタ分析において妥当性を脅かす可能性があるバイアスを緩和するための多くの設計選択を同定した。著者らの知見は,事例調査方法を用いるもの,および政策と実践を知らせるために,この方法によって導かれる洞察を適用する可能性があるものにとって重要である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *信頼性 ,  標準化 ,  社会科学 ,  *事例研究 ,  バイアス ,  メタ分析
準シソーラス用語： 複雑性 ,  ガバナンス ,  高品質 ,  *データ品質 ,  質的調査 ,  データ生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 事例研究法 ,  証拠に基づくガバナンス ,  レート間信頼性 ,  メタ分析 ,  出版バイアス

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 社会 ,  科学 ,  研究 ,  メタ分析 ,  大規模 ,  データ品質 ,  洞察