論文ガイド:定量と定性は、優劣ではなく「2つの文化」(Mahoney & Goertz, 2006)
書誌情報: Mahoney, J., & Goertz, G. (2006). A tale of two cultures: Contrasting quantitative and qualitative research. Political Analysis, 14(3), 227-249. https://doi.org/10.1093/pan/mpj017
要点: 定量研究と定性研究を、優劣ではなく「ゴールが違う2つの文化」として整理した論文です。リサーチ設計する際の指針になる必読論文として推奨します。自分の問いがどちらなのかを先に決めると、分析手法を選びやすくなることが分かります。
概要
「平均的な効果」を知りたい統計学をベースにした定量研究と、「特定の出来事が起きた原因」を突き止めたい事例研究（定性研究）とでは、そもそも問いが違います。相対的には、定量研究は「原因が平均してどれだけ効くか」を、定性研究は「この事例で、なぜその結果が起きたか」を問うています。この論文は、双方のやり方が、それぞれのゴールに対して合理的であることを示しています。
この論文を選んだ理由
MBAの研究やビジネスリサーチでは、こんな壁に当たることがあります。A/B テストや回帰分析で全体の傾向はつかめるのに、一番大事な顧客がなぜ離脱したのかは分からない。
この論文は、その理由を考える手がかりになります。全体の「平均的な傾向」を測る頭の使い方と、個別の出来事の「原因のメカニズム」を追う頭の使い方は、別のものだからです。自分の知りたい問いに合わせて分析手法を選ぶための、「思考の地図」として読めます。MBAの院生であれば、各自の研究を始める前に読んでおくべき論文の一つだと考え、この論文を選びました。
この論文の骨子
この論文は、2つの伝統の違いを、10の領域(説明への接近法、因果概念、多変量モデル、等結果性、適用範囲、事例選定、観察値の重み付け、実質的に重要な事例の扱い、適合不足、概念と測定)で比べています。このメモでは、全体像をつかみやすいように、問いの目的、因果の捉え方、事例の選び方の3つに絞ります。残りの領域は、論文で確かめてください。
| 3つの軸 | 定性的研究の文化(探偵の視点) | 定量的研究の文化(実験者の視点) |
|---|---|---|
| 問いの目的 | 特定の事例で、なぜその結果が起きたかを解明する | 要因が、平均してどれくらい影響を与えるかを測る |
| 因果の捉え方 | 条件の「掛け算」(組み合わせ)で考える | 典型的には、変数の「足し算」(平均的な影響度)で考える |
| 事例の選び方 | 結果が起きた事例を中心に、深く調べる | 偏りを防ぐため、結果(従属変数)では事例を選ばない |
表を左から順に読むと、2つの文化の違いが、1本の筋でつながっていることが分かります。論文は、定性研究を探偵になぞらえて説明しています。定量研究は、統計の手法が統制実験の考え方をモデルにしている、という説明です。この記事の「実験者の視点」は、その対比のための呼び名です。
探偵は、起きてしまった事件の原因を知りたいので、事件が起きた事例を深く調べます。そして、原因は1つではなく、いくつかの条件の組み合わせだと考えます。
一方、実験者は、要因の平均的な効果を知りたいので、結果で事例を選んで偏らないように気をつけます。そして、各要因の影響を足し合わせて考えます。
ゴールが違えば、事例の選び方も、因果の捉え方も変わる、という関係です。
本論文の貢献
1つ目は、「問いのゴール」の違いを、はっきり見えるようにした点です。「なぜこの事案が起きたのか」を解き明かす問いと、「この要因は、平均してどんな効果を持つか」を測る問いは、別物です。分析手法をめぐる議論がかみ合わない原因の多くは、手法の良し悪しではなく、この目的の違いにあります。
2つ目は、「条件の組み合わせ」に光を当てた点です。ある要因が単独で効くのではなく、「条件 A・B・C がそろったときだけ結果が出る」ことがあります。また、同じ結果に至るルートが、1つとは限りません(これを等結果性と呼びます)。平均的な足し算のモデルでは見落としやすい、こうした現実の構造を、論理的に整理しています。
ここからは、論文を踏まえた私見です。
注目すべきと感じた部分
私がこの論文で特に大事だと思うのは、定性研究と定量研究を対比しながら理解できることです。2つを並べて見ると、それぞれが何を目指し、なぜそのやり方を取るのかが、はっきりします。
もう1つは、QCA という手法を理解する上での基礎になりうることです。定性研究の論理(条件の組み合わせ、複数のルート)を押さえておくと、QCA が何を引き継いだ手法なのかが見えてきます。
ビジネスへの応用を考える:顧客離脱のケース
論文を離れ、応用を考えてみます。たとえば、E コマース企業で、顧客の離脱を分析する場面を考えてみましょう(数字は、理解を助けるための架空の例です)。
統計や A/B テストのような定量的なアプローチは、「クーポンを発行すると、顧客全体の離脱率が、平均で3%下がる」といった、全体の傾向を導くのに向いています。ただし、これだけでは、購入額が最も大きかった優良顧客の A さんが、なぜ突然利用をやめたのかという個別の理由は見えてきません。
そこで定性的・論理的なアプローチの出番になります。「配送の遅れ」「問い合わせ対応への不満」「競合の割引キャンペーン」のように、複数の条件が重なったときに離脱が起きやすい、という組み合わせの候補を浮かび上がらせることができます。ただし、これは原因を確定するものではなく、あとで確かめるべき仮説の材料です。
QCA への接続
この論文は、定性と定量の文化の違いを整理したものでした。両者をつなぐ方法のひとつに、QCA(質的比較分析)があります。定性研究の「条件の組み合わせと、複数のルートを重視する考え方」を保ちながら、データセットを使って、体系的に分析する手法です。QCA の考え方は、「なぜ QCA は意思決定に向くのか」の記事（Yuki Toyoda’s Blog）でも紹介しています。
※以下、ポイントの整理
見返すときのポイント
- 分析に入る前に、自分の問いが「この事例はなぜ起きたか」なのか、「この要因は平均してどう効くか」なのかを決める。
- 問いが決まれば、事例の選び方と因果の捉え方も、おのずと決まってくる。
- QCA を学ぶときは、この論文の「条件の組み合わせ」と「複数のルート」に戻る。
用語解説
- 帰結の原因(causes-of-effects): 「なぜこの出来事が起きたのか」と、結果から原因をさかのぼる、探偵的な問い。
- 原因の効果(effects-of-causes): 「この要因を加えると、平均してどんな効果があるか」を測る、実験者的な問い。
- 等結果性(equifinality): 同じ結果に至るルートが、1つではなく複数あること。
参考文献
Mahoney, J., & Goertz, G. (2006). A tale of two cultures: Contrasting quantitative and qualitative research. Political Analysis, 14(3), 227-249. https://doi.org/10.1093/pan/mpj017
論文ガイドの一覧に戻る: この棚について