順天堂大学様「地域包括ケアにおける要介護高齢者の排便ケアと施設間連携」M-GTA・質的分析／量的分析・論文作成支援文字起こし済みインタビューデータのコード化からカテゴリー構造の整理、結果提示、研究論文作成までを支援

2026年9月30日

文字起こし・色分け済みのインタビューデータを生かし、M-GTAによる質的分析を段階的に整理
　スタットエージェントでは、順天堂大学様からご相談いただいた研究について、インタビューデータを用いたM-GTA（修正版グラウンデッド・セオリー・アプローチ）を中心とする質的分析、研究内容に応じた量的分析、および研究論文作成支援に対応します。
　今回のご相談では、すでにWord上で文字起こしが行われ、研究目的に沿った色分けまで実施されているとのことから、既存の整理内容を尊重しつつ、その文脈を確認しながら、Excel上でコード化、サブカテゴリー化、カテゴリー化、代表的発言の整理、カテゴリー間の関係性の検討へ進めることが可能です。

個人情報への配慮本記事では、研究参加者・研究担当者を個人として特定し得る情報、個別のインタビュー回答、所属部署、連絡先等は掲載していません。また、共有された情報の範囲を超えて分析結果を推測せず、未実施・未確定の結果を事実として記載しない方針としています。

今回の質的分析支援で重視する点
　既存整理の活用すでに実施されている文字起こしと色分けを一から置き換えるのではなく、研究目的・研究課題との対応を確認しながら、分析に利用できる形へ整理します。色分けされた箇所だけを機械的に抜き出すのではなく、必要に応じて前後の文脈を確認し、意味内容を損なわないコード化を行うことが重要です。
　段階的抽象化個々の発言からコードを作成し、類似するコードを比較・統合した上で、サブカテゴリー、カテゴリーへと段階的に抽象度を高めます。カテゴリー名は研究目的との対応が分かる表現に整え、分析者の解釈だけが先行しないよう、元データとの対応関係を確認します。

Excel上でコード―サブカテゴリー―カテゴリーの対応関係を明確化
　一覧表作成分析過程は、Excel上で追跡可能な形に整理します。具体的には、元データの該当箇所、コード、コードの意味、サブカテゴリー、カテゴリー、代表的な発言・具体例、分析メモ等を対応づけることで、「どの発言から、どのような解釈を経て、どのカテゴリーへ整理したか」を確認しやすい構造を目指します。

カテゴリー間の関係性を、結果図として整理
　結果の可視化M-GTAによる質的分析では、カテゴリーを単独で列挙するだけでなく、研究目的に即して相互の関係を整理することが重要です。本支援では、データから確認できる範囲で、各カテゴリーの関連、対比、連続性、影響関係等を検討し、必要に応じて結果図として可視化します。
　添付の参考図のように、テーマ、サブカテゴリー、代表的な語り、中心となるカテゴリー等を配置することで、読者が分析結果の全体像を把握しやすい形へ整理できます。ただし、関係性はインタビューデータに基づいて判断し、図を先に決めてデータを当てはめることはしません。

M-GTAの扱いM-GTAは、インタビューデータ等から概念やカテゴリーを生成し、それらの関係を検討する質的研究の分析アプローチです。本支援では、研究目的、研究対象、インタビュー設計、データ量、既存の分析作業を確認した上で、必要な分析手順と成果物の粒度を調整します。

質的分析と量的分析を研究目的に沿って接続
　量的分析支援今回の中心的なご相談はインタビューデータのM-GTA・質的分析ですが、量的データが含まれる場合には、対象数、変数定義、尺度水準、分布、欠測、研究目的を確認した上で、適切な量的分析を検討します。特定の統計手法を先に固定するのではなく、研究課題に対して何を確認すべきかを整理し、質的結果と矛盾なく説明できる分析設計を重視します。
　質的分析で整理されたカテゴリーと量的分析で把握された分布・関連を相互に参照できる場合には、研究目的に沿って結果を統合して提示することも可能です。

研究論文作成支援では、分析過程と本文の整合性を重視
　論文作成分析結果を研究論文へ反映する際には、研究目的、方法、結果、考察のつながりを確認します。方法では、分析対象、分析手順、カテゴリー生成の考え方等を明確にし、結果では、コード・サブカテゴリー・カテゴリーの対応や代表的発言を整理します。考察では、実際の分析結果から言える範囲を基礎として論点を組み立て、データから支持されない結論を付加しないことを重視します。

支援内容のまとめ
　今回のご相談では、Word上で文字起こしと色分けまで進んでいるインタビューデータを基礎として、研究目的・研究課題に沿ったコード化、類似コードの比較・統合、コード名の整理、サブカテゴリー・カテゴリーの作成、階層構造の整理、代表的発言・具体例の整理、Excel形式での一覧表作成、カテゴリー間の関係性の整理、分析結果の説明・補足までを一連の作業として進めます。
　さらに、研究デザインと保有データに応じて量的分析を組み合わせ、最終的な研究論文において質的結果・量的結果・考察が相互に整合する形へ整理することを目指します。

まとめ順天堂大学様の研究支援として、既存の文字起こし・色分けを活用しながら、M-GTAによる質的分析をExcel上で追跡可能な形に整理し、コード、サブカテゴリー、カテゴリー、代表的発言、カテゴリー間関係までを構造化します。必要に応じて量的分析および研究論文作成も支援し、研究目的と実データに即した結果提示を重視します。

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掲載方針：本記事は、ご相談時に共有された作業内容と添付された参考図の範囲をもとに作成しています。研究参加者・研究担当者を特定し得る個人情報は掲載していません。添付図は結果提示の形式を説明する参考イメージとして掲載し、図中のカテゴリー名・発言例等を、本記事上で実際の最終解析結果として断定していません。また、量的分析についても、具体的なデータ構造や解析結果が提示されていないため、特定の数値や結論を推測して記載していません。

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