질적 면담 연구에서 샘플 사이즈: 정보력에 의하여 (Qual Health Res, 2016)

질적 면담 연구에서 샘플 사이즈: 정보력에 의하여 (Qual Health Res, 2016)

Sample Size in Qualitative Interview Studies: Guided by Information Power
Kirsti Malterud1,2,3, Volkert Dirk Siersma1, and Ann Dorrit Guassora1

 

 

 

 

배경 Background

 

정성적 연구자는 연구를 계획하는 동안 표본 크기를 먼저 평가한 다음, 연구 과정에서 표본 크기를 지속적으로 평가하여 최종적으로 분석 및 최종 출판에 적합한지를 확인할 수 있는 도구가 필요하다(Guest, Bunce, & Johnson, 2006; Morse, 1995; Sandelowski, 1995). 정량적 연구에서 검정력 계산은 개입에 따른 특정 크기의 효과를 입증하는 데 필요한 표본 크기(N)를 결정합니다. 질적 인터뷰 연구의 경우 표본 크기를 평가하기 위한 유사한 표준은 존재하지 않는다. 
Qualitative researchers need tools to evaluate sample size first while planning a study, then during the research process to appraise sample size continuously, and finally to ascertain whether the sample size is adequate for analysis and final publication (Guest, Bunce, & Johnson, 2006; Morse, 1995; Sandelowski, 1995). In quantitative studies, power calculations determines which sample size (N) is necessary to demonstrate effects of a certain magnitude from an intervention. For qualitative interview studies, no similar standards for assessment of sample size exist.

리뷰에 따르면 정성적 연구자가 보이는 [표본 크기와 이에 대한 기본 논거에 관한 투명성]은 낮다(Carlsen & Glenton, 2011; Mason, 2010). 종종, 저자들은 포화가 달성되었다고 주장하면서, 더 많은 참여자들의 추가는 포화가 어떻게 평가되었는지에 대한 그들의 이해를 명시하지 않고 분석에 아무것도 추가하지 않았다고 추론한다. 포화 개념은 원래 Glaser와 Strauss(1999)에 의해 기초 이론(GT) 분석에서 지속적 비교constant comparison의 특정 요소로 만들어졌다. GT 프레임워크 내에서 샘플 크기는 모든 새로운 관측치를 이전 분석과 비교하여 유사점과 차이점을 식별하는 진행 중인 분석의 한 요소로 평가됩니다. 그러나 포화 개념은 GT가 아닌 맥락에서 개념을 어떻게 이해해야 하고 참여자 수를 정당화하는 데 어떻게 기여해야 하는지에 대한 설명 없이 다른 분석 접근법에 기초한 연구에서 반복적으로 주장된다.
Reviews indicate that qualitative researchers demonstrate a low level of transparency regarding sample sizes and the underlying arguments for these (Carlsen & Glenton, 2011; Mason, 2010). Often, the authors just claim that saturation was achieved, inferring that addition of more participants did not add anything to the analysis, without specifying their understanding of how saturation has been assessed. The saturation concept was originally coined by Glaser and Strauss (1999) as a specific element of constant comparison in Grounded Theory (GT) analysis. Within the GT framework, sample size is appraised as an element of the ongoing analysis where every new observation is compared with previous analysis to identify similarities and differences. The saturation concept is, however, again and again claimed in studies based on other analytic approaches, without any explanation of how the concept should be understood in this non-GT context and how it serves to justify the number of participants.

정성적 연구에서 표본 크기를 결정하는 일반적인 원칙은 N이 연구의 목적을 설명하기에 충분히 크고 다양해야 한다는 것이다(Kuzel, 1999; Marshall, 1996; Patton, 2015). 비록 경험이 풍부한 연구자들이 책임 있는 분석에 도달하기 위해 이전의 비교 연구에서 필요했던 대략적인 단위 수에 대한 자체적 규칙을 따르는 것처럼 보이지만, 이 원칙은 계획을 위한 가이드를 제공해주지는 않는다(Mason, 2010).
A commonly stated principle for determining sample size in a qualitative study is that N should be sufficiently large and varied to elucidate the aims of the study (Kuzel, 1999; Marshall, 1996; Patton, 2015). However, this principle provides no guidance for planning, although experienced researchers seem to follow their own rules of thumb about approximate numbers of units that were needed in previous comparable studies to arrive at a responsible analysis (Mason, 2010).

우리는 계획 수립을 위해 표본 크기의 근사치가 필요한 반면, 최종 표본 크기의 적합성은 연구 과정 동안 지속적으로 평가되어야 한다는 전개념을 공유한다. 정성적 연구에서 표본 크기의 원칙을 검토하면서, 우리는 공식이나 인식된 중복성에 의해 표본 크기를 예측할 수 없다고 주장할 것이다.
We shared the preconception that an approximation of sample size is necessary for planning, while the adequacy of the final sample size must be continuously evaluated during the research process. Reviewing principles of sample size in qualitative studies, we shall below argue that sample size cannot be predicted by formulae or by perceived redundancy.

 

표본 크기를 안내하는 도구는 특정 분석 방법의 절차에 의존해서는 안 되며, 적절한 단위, 사건 또는 참가자의 수를 추정하기 위한 공유된 방법론적 원칙shared methodological principles에 의존해야 한다. 이를 위해 정보력information power라는 개념을 제안한다. 표본이 보유한 정보력이 클수록 N이 낮아져야 하며, 그 반대도 마찬가지이다.
Tools to guide sample size should not rely on procedures from a specific analysis method, but rest on shared methodological principles for estimating an adequate number of units, events, or participants. For this purpose, we propose the concept information power. The larger information power the sample holds, the lower N is needed, and vice versa.

방법 Method

 

우리는 유도적으로 모델을 개발하고 정교하게 만들었다. 먼저, 우리는 가상의 연구로 제시된 사례를 스케치했습니다. 이 연구는 계획되거나 시행된 것은 아니지만 우리의 논의와 조사의 구체적인 참고 자료로 이용되었다. 그런 다음, 우리는 이 사례를 출발점으로 삼아 이 특정 연구에서 정보력과 표본 크기에 영향을 미치는 것으로 간주한 조건을 검토했다. 마지막으로, 우리는 허구 연구의 특정 맥락을 넘어 인터뷰 연구로 이전될 수 있도록 의도된 항목 및 그 차원을 모델로 개념화했다.
We have developed and elaborated the model inductively. First, we sketched a case presented as a fictional study. This study has neither been planned nor conducted but served as a specific reference for our discussions and elaborations. Then, we took this case as our point of departure for a review of conditions we considered to have an impact on information power and sample size in this specific study. Finally, we conceptualized the items and their dimensions as a model, intended to be transferable to interview studies beyond the particular context of the fictional study.

 

 

사례: 당뇨성 족궤양 체험에 관한 인터뷰 연구
The Case: Planning an Interview Study on Diabetic Foot Ulcer Experiences

우리는 이 경우를 자가 치료 이론에 기여하고 보건 전문가에 대한 환자의 관행을 설명하는 것이 전반적인 목표인 박사 연구의 세 가지 하위 프로젝트 중 첫 번째 프로젝트로 위치시켰다. 이번 하위프로젝트의 목적은 환자가 궤양을 치료하기 위해 수행하는 활동과 이를 위한 동기를 설명함으로써 당뇨병성 발궤양 환자의 자기관리를 탐구하는 것이었다. 박사과정 학생은 서술적 교차사례 분석이 실시된 이전 프로젝트의 질적 연구에 이미 약간의 경험이 있는 젊은 MD였다. 참가자는 최근 첫 궤양 진단을 받은 당뇨병 외래환자 중 한 명이다. 추가 표본 추출 전략과 기준은 반구조 개별 인터뷰를 통한 데이터 수집과 함께 단계적 분석을 통해 통보될 것이다.
We situated the case as the first of three subprojects of a PhD study where the overall objective was to contribute to theories of self-care and to describe patients’ practices for health professionals. The aim of the present subproject was to explore self-care among patients with diabetic foot ulcers by describing activities performed by patients to treat the ulcers and their motivation for doing so. The PhD student was a young MD who already had some experience with qualitative research from a previous project where descriptive cross-case analysis had been conducted. Participants would be recruited among patients in a diabetes out-patient clinic who had recently been diagnosed with their first ulcer. Further sampling strategies and criteria would be informed by stepwise analysis along with data collection by means of semi-structured individual interviews.

 

이 과정 중에 언제 모집을 중단해야 하는지는 초보 연구자에게 간단한 결정이 아닐 것이다. 연구비 제안서는 연구의 목적을 설명하고 데이터 수집에 얼마나 많은 시간이 필요한지에 대한 아이디어를 얻기 위해 얼마나 많은 참가자가 필요한지 계획하기 위해 인터뷰 횟수의 사전 추정치를 요청했다. 이전의 조사로부터, 그녀의 상사는 이 프로젝트에 필요한 참가자 수에 대한 몇 가지 생각을 가지고 있었다. 그러나 학생은 자신의 연구를 계획하고 책임 있는 분석을 수행하는 데 얼마나 많은 참가자가 필요할지에 대한 몇 가지 기준에 따라 결정을 내리는 것을 선호할 것이다. 아래에서는 서로 다른 방식으로 샘플의 정보 파워를 결정하는 5가지 주요 항목을 평가하여 샘플 크기를 평가하는 도구로 개발한 모델을 제시합니다.

When to stop recruitment during this process would not be a simple decision for the novice researcher. The grant proposal requested an advance estimate of the number of interviews to plan how many participants were needed to elucidate the aim of the study and to get an idea of how much time the data collection would require. From previous research, her supervisor had some ideas about the number of participants needed for this project. The student would, however, prefer to plan her study and make her decisions on the basis of some standards about how many participants she would need to conduct a responsible analysis. Below, we present the model we developed as a tool to appraise sample size by appraisal of five major items that in different ways determine the information power of the sample.

정보 파워에 영향을 미치는 항목
Items Having an Impact on Information Power

그러나 실제 생활에서는 아이템이 서로 연관되어 있고 상호 영향을 미친다.
In real life, however, the items are related and have a mutual impact on each other.

연구 목표—좁습니까? 넓습니까?
Study Aim—Narrow or Broad?

 

적절한 표본 크기를 안내하는 정보 파워는 연구 목적과 관련이 있다. 광범위한 연구 목표는 충분한 정보 전력을 제공하기 위한 좁은 목표보다 더 큰 샘플이 필요하다. 왜냐하면 연구 중인 현상이 더 포괄적이기 때문이다. 첫 당뇨병성 족궤양 환자가 붕대의 이동을 어떻게 관리하는지 알아보는 것을 목표로 하는 연구는 발궤양 환자가 일상 생활에서 어떻게 자기 관리를 하는지에 대한 연구보다 참여자가 훨씬 더 적게 필요할 것이다.
Information power, guiding adequate sample size is related to the study aim. A broad study aim requires a larger sample than a narrow aim to offer sufficient information power, because the phenomenon under study is more comprehensive. A study aiming to explore how patients with their first diabetic foot ulcer manage shift of bandages would need notably fewer participants than a study about how patients with foot ulcer generally manage self-care in everyday life.

 

우리의 경우, 연구원은 더 크고 목적 있는 샘플을 모집하여 참가자의 수를 늘리거나, 충분한 정보 능력을 유지하기 위해 연구의 목표를 좁히는 것 중 하나를 선택해야 할 것이다. 그러나 이 연구의 목적이 당뇨병성 발궤양을 가진 맹인 환자의 자기 관리와 같은 매우 구체적이거나 드문 경험에 관한 것이라면, 이는 그 자체로 적격 참가자의 수를 제한할 것이다. 연구의 대안적 강조점은 개인 자원이 [당뇨병성 발궤양]의 자기 관리를 어떻게 방해하는지를 탐구하는 것일 수 있다. 만약 그렇다면, 한 명의 단일 참가자나 소수의 참가자와의 인터뷰를 기반으로 한 연구는 높은 수준의 정보 파워로부터 흥미로운 가설에 접근할 수 있다. 인터뷰 연구의 목적을 정의하면서, 연구자는 또한 연구 결과의 전이가능성transferability에 관한 몇 가지 약속을 제공한다. 그 목적을 달성하기 위해서는 샘플의 정보력이 매우 중요할 것입니다.

In our case, the researcher would have to choose between extending the number of participants by recruiting a larger, purposive sample, or narrowing the aim of the study to maintain sufficient information power. If, however, the aim of the study concerns a very specific or rare experience, such as self-care among blind patients with diabetic foot ulcers, this would in itself limit the number of eligible participants. An alternative emphasis of the study could be to explore how individual resources interfere with self-care of diabetic foot ulcers. If so, a study based on interviews with one single or just a few participants might provide access to exciting hypotheses from a high level of information power. Defining the aim of the interview study, the researcher also offers some promises regarding transferability of the findings. The information power of the sample will be critical to achieve the aim.

샘플 특수성—밀도가 높은가, 희소성이 있는가?
Sample Specificity—Dense or Sparse?

 

정보 파워는 또한 샘플에 포함된 참가자 사이의 경험, 지식 또는 속성의 특수성과 관련이 있다. 충분한 정보 파워를 제공하기 위해서는, (희박한 특이성sparse specificity을 가진 참가자를 포함하는 샘플과 비교한다면) [연구 목적에 매우 특정한 특성을 가진 참가자]가 있을 때 덜 광범위한 샘플이 필요하다. 특정 목표 그룹에 속한 참가자는 여기서 탐구해야 할 경험 내에서 일부 변화를 보여준다.
Information power is also related to the specificity of experiences, knowledge, or properties among the participants included in the sample. To offer sufficient information power, a less extensive sample is needed with participants holding characteristics that are highly specific for the study aim compared with a sample containing participants of sparse specificity. Specificity concerns here participants who belong to the specified target group while also exhibiting some variation within the experiences to be explored.

 

[타겟 그룹의 개인이 이전에 설명하지 않은 경험을 보유한 경우] 이러한 샘플도 정보 파워를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 환자 자원에 의해 자가 치료가 제한된다는 것을 알기에, 우리는 [궤양을 다루는 데 있어서의 성공정도의 variation]과 [연령, 성별, 당뇨병 유형에 관한 variation]을 모두 포함하여, 당뇨병 클리닉의 간호사들과의 논의를 통해 식별된 특별한 샘플을 목표로 할 수 있다. 만약 우리가 발궤양 환자만을 포함하도록 모집 절차를 제한하지 않는다면, 우리가 연구한 경험을 가진 사람들을 다루기 위해 훨씬 더 많은 참가자가 필요할 것이다.
A sample including individuals from the target group holding experiences not previously described could also enhance information power. Knowing that self-care is limited by patient resources, we could, for example, aim for an especially specific sample identified by discussions with the nurses at the diabetic clinic including variations of both success in handling ulcers and some variation in age, gender, and type of diabetes. If we do not constrain recruitment procedures to include only patients with foot ulcers, a much larger number of participants would be needed to cover those whose experiences we study.

 

그러나 특정한 변이variation 측면을 염두에 두고 수립된 목적적 표본이 항상 실현 가능한 것은 아니다. 표본 구성에 영향을 주지 않고 이용 가능한 참가자를 수용하는 편의 표본 추출 전략은 더 제한된 특수성의 위험을 의미하므로 더 많은 참가자가 필요하다. 그러한 모집 전략에 따라, 우리는 아마도 궤양과 그들의 근본적인 동기를 치료하기 위해 환자가 수행하는 충분히 광범위한 활동 범위를 얻기 위해 더 많은 인터뷰와 참가자가 필요할 것이다. 하지만, 우리는 운이 좋아서 다양한 경험을 가진 참가자 그룹을 얻을 수도 있습니다. 따라서 표본 특수성은 항상 예측할 수 없지만 적절한 모집에 의해 뒷받침될 수 있다.

Still, a purposive sample, established with specific aspects of variation in mind, is not always feasible. The strategy of convenience sampling, accepting participants who are available, without trying to influence the configuration of the sample, implies the risk of more limited specificity, thereby requiring more participants. Following such a recruitment strategy, we would probably need more interviews and participants to obtain a sufficiently broad scope of activities performed by patients to treat the ulcers and their underlying motivations. However, we might be fortunate and drop into a group of participants with a diversity of experiences. Hence, sample specificity cannot always be predicted but can be supported by suitable recruitment.

확립된 이론—적용 여부?
Established Theory—Applied or Not?

또한 적절한 표본 크기를 안내하는 정보 파워는 연구의 이론적 배경 수준과 관련이 있다. 일반적으로 [제한된 이론적 관점에 의해 뒷받침되는 연구]는 [계획 및 분석에 특정 이론을 적용하는 연구]보다 충분한 정보력을 제공하기 위해 더 큰 샘플이 필요할 것이다. 예를 들어, [전문가들이 행사하는 권위에 대한 사회과학의 이론]은 당뇨병성 발궤양에 대한 자기관리 경험에 대한 우리의 연구의 정보력을 향상시킬 수 있다. 다소 작은 샘플에서도, [특정 자가 치료를 수행하도록 의도하는 professional authority]에 대항하기 위해 환자가 사용하는 전략을 모색한다면, 새로운 지식을 얻을 수 있다. 

Furthermore, information power, guiding adequate sample size is related to the level of theoretical background of the study. A study supported by limited theoretical perspectives would usually require a larger sample to offer sufficient information power than a study that applies specific theories for planning and analysis. Theories from social science about the authority that professionals exercise might, for example, enhance the information power of our study about self-care experiences with diabetic foot ulcers. New knowledge, even from a rather small sample, might be obtained by looking for strategies used by patients to counter professional authority intended to make them perform specific self-care. 

 

이론은 경험적 인터뷰 데이터 이상으로 지식의 출처를 확장할 뿐만 아니라 기존 지식을 통합하는 역할을 한다. 반대로, 이론적 배경이 없는 상태에서 처음부터 시작하는 또 다른 연구는 결론의 근거를 마련해야 한다. 그렇다면 충분한 정보 파워를 부여하기 위해서는 더 큰 표본 크기가 필요할 것이다. 이론적 프레임워크는 경험적 데이터의 다른 측면 간의 관계를 일관성 있는 방식으로 설명할 수 있는 모델과 개념을 제공한다. 아주 적은 수의 경험적 연구도, 이론에 중요한 것을 다루고 설명한다면 변화를 일으킬 수 있다.

Theory serves to synthesize existing knowledge as well as extending the sources of knowledge beyond the empirical interview data. On the contrary, another study starting from scratch with no theoretical background must establish its own foundation for grounding the conclusions. If so, a larger sample size would probably be needed to grant sufficient information power. Theoretical frameworks offer models and concepts that may explain relations between different aspects of the empirical data in a coherent way. Empirical studies with very small numbers can make a difference if they address and elucidate something crucial to theory.

 

대화의 질—강력한가, 약한가?
Quality of Dialogue—Strong or Weak?

 

정보력은 인터뷰 대화의 질과도 관련이 있다. 연구자와 참가자 간의 강력하고 명확한 커뮤니케이션이 있는 연구는 모호한 또는 집중되지 않은 대화를 가진 연구보다 충분한 정보 파워를 제공하는 참가자의 수가 적다. 정성적 연구에서, 경험적 데이터는 연구자와 참여자 사이의 복잡한 상호작용에 의해 공동 구성되며, 정보력이 확립되는 의사소통의 품질을 결정하는 이슈는 여러가지이다. 경험적 자료의 분석적 가치는 인터뷰어의 스킬과 참가자의 명확성, 그 사이의 화학성 등에 따라 달라지며 대화의 질을 미리 예측하기 어렵다.
Information power is also related to the quality of the interview dialogue. A study with strong and clear communication between researcher and participants requires fewer participants to offer sufficient information power than a study with ambiguous or unfocused dialogues. In a qualitative study, empirical data are co-constructed by complex interaction between researcher and participant, and a number of issues determine the quality of the communication from which the information power is established. Analytic value of the empirical data depends on the skills of the interviewer, the articulateness of the participant, and the chemistry between them, and it is difficult to predict the quality of the dialogue in advance.

 

저희 연구에서, 박사과정 학생은 지난 2년 동안 이 분야에서 자신의 지역 가정간호서비스의 컨설턴트로 일해왔기 때문에 당뇨발궤양에 대한 평균 이상의 배경지식을 보유하고 있습니다. 그녀에게 있어서 인터뷰는 주제 영역과의 첫 만남이 아닐 것이며, 그녀는 쉽게 참가자들의 자기 관리 방식에 접근할 것이다. 하지만, 천성적으로, 그녀는 다소 수줍어하고, 신뢰를 쌓고 보고하는 데 시간이 좀 걸립니다. 따라서 그녀는 사전에 추가 인터뷰 교육을 받거나 샘플 크기를 늘려야 할 수도 있다. 그녀의 더 경험이 많은 감독관과 경험 많은 면접관은 그녀의 이전 프로젝트에서 기존 지식에 기여할 수 있는 분석을 위한 적절한 정보 능력을 가진 샘플을 만들기 위해 여섯 번의 인터뷰를 사용했다. 긴장과 상반된 견해와의 인터뷰 상호작용은 친밀한 세부사항에 대해 이야기하는 데 필요한 자신감을 감소시킬 수 있다. 그러나, 연구자가 참여자에게 결코 도전하지challenge 않는다면, 낮은 정보력만 가진 경험적 데이터를 개발할 위험을 가지고 있으며, 그 결과 분석 중에 이전부터 알려진 것만 재현할 수 있다.

In our study, the PhD student holds more than average background knowledge about diabetic foot ulcers, because she has been a consultant for the home nursing service in her area within this field the last 2 years. For her, the interviews would not be her first encounter with the subject area, and she would easily approach the participants’ self-care practices. However, by nature, she is rather shy, and it takes her some time to establish trust and report. It might therefore be necessary for her to obtain some extra interview training in advance, or to increase sample size. Her more experienced supervisor, well read in diabetes complications, and an experienced interviewer, used six interviews to establish a sample with adequate information power for an analysis that could contribute to existing knowledge in her previous project. An interview interaction with tensions and conflicting views may reduce the confidence needed to talk about intimate details. However, a researcher who never challenges his or her participant runs the risk of developing empirical data holding low information power, which, during analysis, only reproduces what is known from before.

 

분석 전략—사례 또는 교차사례?
Analysis Strategy—Case or Cross-Case?

마지막으로, 정보 파워는 특정 프로젝트에서 분석을 위해 선택한 전략과 관련이 있습니다. 탐색적 사례 분석을 위해서는 [소수의 선택된 참가자의 내러티브 또는 담화 세부 정보의 심층 분석을 위한 프로젝트에 비해] 더 많은 참가자가 충분한 정보 파워를 제공해야 한다. 이 프로젝트에서는 일반적인 자가 치료 관행과 그 기초에 대한 현실적이고 실용적인 설명을 임상 실습에 적용할 수 있는 기여로 밝혀내고 싶기 때문에 주제 교차 사례 분석이 수행될 것이다(Malterud, 2012). 따라서 다양한 경험을 가진 6명에서 10명의 참가자를 대상으로 한 객관적인 샘플은 보건 전문가에게 유용한 교훈을 가르치는 다양한 자기 관리 관행에 대한 설명에 충분한 정보 능력을 제공할 수 있다. 
Finally, information power is related to the strategy chosen for analysis in the specific project. An exploratory cross-case analysis requires more participants to offer sufficient information power compared with a project heading for in-depth analysis of narratives or discourse details from a few, selected participants. In this project, a thematic cross-case analysis will be conducted, because we want to uncover realistic and pragmatic descriptions of customary self-care practices and their foundations as a contribution applicable in clinical practice (Malterud, 2012). Referring to the supervisor’s experience, a purposive sample of six to 10 participants with diverse experiences might therefore provide sufficient information power for descriptions of different self-care practices teaching health professionals some useful lessons.

 

탐색적exploratory 분석에서, Ambition은 전체 범위의 현상을 다루는 것이 아니라 연구 목적과 관련된 선택된 패턴을 제시하는 것이다.

• 의도적으로 선택되고 설명이 잘 된 단일 참가자는 일반적인 사례를 설명할 수 있지만 자가 치료의 변화variation를 보여주지는 않는다.
• 정반대의 습관을 가진 두 명의 참가자는 연속체의 다른 측면을 설명할 수 있지만 본선에서 벗어나는 불일치를 받아들이기에는 충분하지 않을 것이다.
• 50명의 참가자는 실제 관행에 관한 일탈뿐만 아니라 모든 충분한 변형을 제공할 수 있다. 그러나 경험적 데이터의 개요를 파악하는 것은 더 어려워질 것이다(개요를 파악하는 것은 잠재적 패턴의 주제분석의 시작점이다). 또한 적절한 상호 주관성 제시하거나 추가 분석을 위해 구성하기도 어려워질 것이다.

Within an exploratory analysis, the ambition is not to cover the whole range of phenomena, but to present selected patterns relevant for the study aim.

• A single, deliberately chosen and well-articulated participant might illustrate a typical case but not demonstrate variations in self-care.
• Two participants with diametrically opposite habits might illustrate different aspects of a continuum but would not be sufficient to embrace discrepancies deviating from the main line.
• Fifty participants might provide all the sufficient variations as well as deviances regarding the actual practices. However, the overview of empirical data, needed as the point of departure for an accountable, thematic analysis of potentially relevant patterns, would become difficult to grasp, to present appropriate intersubjectivity, and to organize for further analysis.

질적 인터뷰 연구에서의 정보력—모델
Information Power in Qualitative Interview Studies—The Model

 

위의 반영으로부터, 우리는 질적 인터뷰 연구에서 일반적으로 샘플 크기를 평가하기 위한 도구로 의도된 모델로 항목과 항목 치수를 개념화했다(그림 1). 이 모델을 사용하여 실제 스터디의 정보 능력에 영향을 미치는 항목에 체계적으로 반영할 수 있습니다.

From our reflections above, we have conceptualized the items and their dimensions as a model intended as a tool to appraise sample size in qualitative interview studies in general (Figure 1). The model can be used to reflect systematically on items with an impact on the information power in the actual study.

Figure 1. Information power—Items and dimensions.

 

모델에 따르면, 연구 목적, 표본 특이성, 이론적 배경, 대화의 질 및 분석 전략에 대한 고려사항은 표본에 포함된 참여자가 더 적거나 더 많으면 충분한 정보력을 얻을 수 있는지 여부를 결정해야 한다. 

According to the model, considerations about study aim, sample specificity, theoretical background, quality of dialogue, and strategy for analysis should determine whether sufficient information power will be obtained with less or more participants included in the sample. 

 

아래의 경우 더 적은 수의 참여자가 필요할 것이다.

• 연구 목표가 좁을 때, 
• 참가자 조합이 연구 목적에 매우 구체적일 경우, 
• 확립된 이론에 의해 뒷받침될 경우, 
• 인터뷰 대화가 강할 경우, 
• 분석에 서술어나 담화 세부사항에 대한 종적 심층 탐색이 포함될 경우, 

 

A study will need the least amount of participants 

• when the study aim is narrow,
• if the combination of participants is highly specific for the study aim,
• if it is supported by established theory,
• if the interview dialogue is strong, and
• if the analysis includes longitudinal in-depth exploration of narratives or discourse details.

 

다음의 경우 더 많은 참가자가 필요하다. 

• 연구 목표가 광범위할 때,
• 참가자의 조합이 연구 질문에 덜 구체적일 경우,
• 이론적으로 알려지지 않은 경우,
• 인터뷰 대화가 취약할 경우,
• 사례 간 분석이 수행될 경우,
• 특히 연구 현상에 대해 가능한 최대로 광범위한 범위의 다양한 변형을 다루는 것이 목표인 경우
  

A study will need a larger number of participants 

• when the study aim is broad,
• if the combination of participants is less specific for the research question,
• if it is not theoretically informed,
• if the interview dialogue is weak, and
• if cross-case analysis is conducted, especially
• if the aim is to cover the broadest possible range of variations of the phenomena studied.
  

 

모형에 포함된 여러 항목 간의 역동적 상호작용은 표본에 더 많은 참여자와 더 적은 참여자를 필요로 하는 조건 간의 절충을 포함한다. 예를 들어, 

• 좁은 목표를 표현하고 우수한 인터뷰 대화를 달성하는 숙련된 연구자는 작은 샘플로도 충분한 결과의 변이를 가진 교차 사례 분석을 수행할 수 있다. 
• 그러나 이론적 지식이 제한된 초보 연구자는 목표가 잘 집중되어 있고 면접 대화도 좋지만 새로운 것을 밝히기 위해 더 많은 참여자들이 필요할 수 있다.
  

The dynamic interaction between the different items included in the model involves a trade-off between conditions that require more versus fewer participants in a sample.

• For example, an experienced researcher who expresses a narrow aim and achieves an excellent interview dialogue may be able to conduct a cross-case analysis with sufficient variation of results even with a small sample.
• However, a novice researcher with limited theoretical knowledge may need a larger group of participants to reveal something new although the aim is well-focused and the interview dialogues are good.
  

 

우리의 모델은 N을 계산하기 위한 체크리스트로서 의도된 것이 아니라 연구 과정의 다른 단계에서 모집에 대해 체계적으로 고려해야 할 사항을 권고하는 것이다. 

• 우리의 경우에 필요한 정보 제공자의 수에 대한 초기 평가는 연구자가 초보 연구자라는 사실을 고려해야 한다. 
• 그녀의 개인적인 수줍음은 대화를 잘 하는 그녀의 능력에 영향을 미친다. 
• 그러나 그녀의 연구는 이론적으로 근거가 있으며, 그녀는 문제의 경험적 문제에 대한 철저한 경험을 가지고 있다. 
• 그녀는 더 많은 참가자가 필요한 교차 사례 분석을 향해 가고 있으며, 그녀의 연구의 목적은 특별히 넓지도 좁지도 않다. 
• 간호사들이 그녀의 공부와 관련된 특성을 가진 참가자들을 선발하는데 도움을 줄 것이기 때문에, 참가자들에 대한 필요성은 더 작아질 것이다. 
• 마침내, 그녀의 노련한 연구 책임자는 작년에 6번의 성공적인 면접에서 나온 두꺼운 자료와 함께 비슷한 연구를 수행했다. 

이러한 고려사항에 기초하여, 잠정적으로 10명의 참가자가 우리의 사례에 대한 신중한 초기 평가의 예가 될 수 있다.

Our model is not intended as a checklist to calculate N but is meant as a recommendation of what to consider systematically about recruitment at different steps of the research process.

• An initial appraisal of the number of informants needed in our case should consider the fact that the researcher is a novice researcher.
• Her personal shyness affects her ability to establish a good dialogue (more participants).
• Her study is, however, theoretically founded, and she has thorough experience with the empirical matters in question (less participants).
• She is heading for cross-case analysis requiring more participants, and the aim of her study is neither especially broad nor narrow.
• Because nurses will help her select participants with characteristics specific to her study, the need for participants will be smaller.
• Finally, her experienced research supervisor conducted a similar study last year, with thick data from six successful interviews.

Based on these considerations, a provisional number of 10 participants could be an example of a cautious initial appraisal for our case.

 

토론
Discussion

특수성의 논리
The Logic of Particularities

 

공식 power calculation은 표본 크기 평가를 위한 정성적 연구에서 비공식적이고 경험적인 rule of thumb에 대한 대안으로 제안되었다(DePaulo, 2000; Guest et al., 2006). 이러한 시도를 뒷받침하는 기본 원칙은 각각 다른 유병률을 가진 일련의 정보(예: 당뇨병성 발궤양 관리를 위한 자가 치료 방법)를 이용할 수 있는 모집단을 가정하며, 목적은 무작위로 선택된 최소 참가자의 수로 가능한 많은 정보를 식별하는 것이다. 우리는 그러한 가정이 적절할 수 있는 상황의 존재를 부인하지 않으나, 대부분의 경우 질적 연구에서는 위반될 것이다. 참가자는 가장 많은 정보를 제공하기 위해 의도적으로 선택되며, 정보는 단순히 존재하는 것이 아니라, (이론으로 supported되면서) 연구자에 의해서 elaborate된다. (Kvale, 1996; Patton, 2015; Sandelowski, 1995).
Formal power calculations have been proposed as an alternative to informal, heuristic rules of thumb in qualitative studies for appraisal of sample size (DePaulo, 2000; Guest et al., 2006). The basic principle behind such attempts assumes a population where a set of information (such as self-care methods for management of diabetic foot ulcers) of some sort is available, each with different prevalence, and the aim is to identify as much of this information as possible with the least number of participants, selected at random. We do not repudiate the existence of settings where such assumptions might be adequate. Most often, however, they will be violated in a qualitative study. Participants are selected purposively as to provide the most information, and information will simply not exist, but is elaborated by the researcher, supported by the theory applied (Kvale, 1996; Patton, 2015; Sandelowski, 1995).

 

성립불가한 가정으로 이뤄진 구속복은 연구 과정에 해를 끼칠 수 있다. (Bacchetti, 2010) McWhinney는 의학 연구자들이 보편적 연구뿐만 아니라 [특수성]에 더 집중해야 한다고 촉구했고(McWhinney, 1989), Sandelowski는 사례 연구(N = 1)가 경험적 데이터의 양과는 무관하게 모든 정성적 연구에서 분석의 기본 단위라고 주장했다(Sandelowski, 1996). 해석적 패러다임에 속하는 정성적 연구에서, [탐구의 논리]는 [정당성의 논리]보다 강조되고, 표본 추출에 대한 다른 가정은 일반적으로 예측하거나 계산할 수 있는 것보다 더 적절하다. (Kunh, 1962; Malterud, 2001; Marshall, 1996; Sandelowski, 1996)
A straightjacket of untenable assumptions may harm the research process (Bacchetti, 2010). McWhinney urged medical researchers to focus more on particularities, not only universals (McWhinney, 1989), and Sandelowski argued that the case study (N = 1) is the basic unit of analysis in any qualitative study, independent of the amount of empirical data (Sandelowski, 1996). In qualitative research, belonging to the interpretative paradigm, the logic of exploration is more emphasized than the logic of justification, and other assumptions for sampling are usually more adequate than what can possibly be predicted or calculated (Kuhn, 1962; Malterud, 2001; Marshall, 1996; Sandelowski, 1996).

 

모델—장점과 한계
The Model—Strengths and Limitations

정보력은 우리 모델의 핵심 개념이다. 우리는 인터뷰 샘플의 정보 파워가 연구 목표, 샘플 특수성, 확립된 이론의 사용, 대화의 질, 그리고 분석 전략과 같은 항목에 의해 결정된다고 주장해왔다. 이러한 각 항목에 대해, 우리는 책임 있는 분석에 필요한 대략적인 참가자를 평가하기 위해 연구자가 자신과 연구를 위치하도록 초대되는 연속체를 따라 치수를 제안했다. 이러한 평가는 연구 과정에 따라 단계적으로 재검토되어야 하며, 확실히 미리 결정되어서는 안 된다고 주장한다. 이러한 방식으로 샘플이 충분한 정보력을 보유한 시점에서 모집이 종료될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 모델은 질적 인터뷰 연구의 초기 계획에서도 지원을 제공할 수 있다.
Information poweris the core concept of our model. We have argued that information power of an interview sample is determined by items such as study aim, sample specificity, use of established theory, quality of dialogue, and analysis strategy. For each of these items, we have proposed dimensions along a continuum where researchers are invited to position themselves and their study to assess an approximate number of participants needed for responsible analysis. We argue that such an assessment should be stepwise revisited along the research process and not definitely decided in advance. In this way, recruitment can be brought to an end when the sample holds sufficient information power. Still, the model may offer support also in the initial planning of a qualitative interview study.

 

우리가 모델에 포함시킨 5개 항목은 상호 배타적이지도 않고 유일한 정보력 결정요인도 아니다. 공통점은 [포괄적인 현상을 탐색하려면 연구자가 선택한 어떤 특질qualities에 대해 적절한 변동이 있는 데이터가 필요하다는 것]이다. 그러나 구현을 위한 실용적 모델은 우선 순위를 요구한다. 따라서 우리가 설명한 유도 개발 경로를 따라, 우리는 정보 전력에 영향을 미치는 치수를 쉽게 식별, 평가 및 제시할 수 있는 제한적이고 실현 가능한 양의 필수 호환 항목을 포함하기로 결정했다.
The five items we have included in our model are neither mutually exclusive nor the only conceivable determinants of information power. A common denominator is that exploration of a comprehensive phenomenon requires data with appropriate variation regarding some selected qualities. However, a pragmatic model intended for implementation calls for prioritization. Following the inductive development path we have described, we therefore decided to include a limited and feasible amount of vital compatible items whose dimensions with an impact for information power could be easily identified, appraised, and presented.

 

모델에 포함될 수 있는 잠재적 리스트에서 [모집문제recruitment issue]가 누락되어있는데, 이는 사실상 역설을 제기하고 있다. 모집이 쉬울 때는 연구자가 자유롭게 목적적합하고 목적적합한 샘플을 선정해 참여인원을 줄일 수 있다. 그러나 많은 잠재적 참가자 중 일부만 자원하는 경우, 표본의 특수성이 저하되어 필요한 참여자의 수가 증가할 수 있다. 그렇다면, 정보력은 감소 이유를 고려하여 강화될 수 있다. 진료소 대신 집에서 인터뷰하는 것과 같은 간단한 절차 변경은 이러한 장애물을 제거하고 참가자가 더 적은 샘플에 기여할 수 있다. 이 다섯 가지 항목은 보편적으로 중요하지는 않으며, 따라서 다섯 항목의 상대적 중요성은 연구 과정에서 프로젝트마다, 그리고 연구 과정에 걸쳐 변할 수 있다.
On a list of potential items to be included in the model, we have omitted the recruitment issue, which actually raises a paradox. When recruitment is easy, the researcher is at liberty to select a relevant and purposive sample and thereby reduce the number of participants. However, if only a few among many potential participants volunteer, the specificity of the sample may be jeopardized and thereby increase the number of participants necessary. If so, information power may be enhanced by considering the reasons for the declines. Simple changes in procedure, such as interviewing at home instead of in the clinic, may remove these obstacles and contribute to a sample where fewer participants are needed. The five items do not have universal importance, and their relative importance may therefore change from project to project and over the course of a research process.

 

모델을 단순하고 쉽게 이해하기 위해, 우리는 샘플 크기에 대한 질문이 일반적으로 참가자의 수를 나타내는 [개별 인터뷰 연구의 맥락]에서 모델을 개발하기로 선택했다. 표본 크기 개념은 아래와 같은 다른 정성적 연구 설계에서는 더 모호하다.

• 포커스 그룹 연구(그룹 수, 참가자 수 또는 인터뷰 수), 
• 관찰 연구(기록할 이벤트 수, 포함 인원 수, 방문 사이트 수)
• 서면 데이터 연구(텍스트 페이지, 문서 수, 조직 수).
  

To make the model simple and readily understood, we chose to develop it for the context of individual interview studies, where the question of sample size usually refers to the number of participants. The sample size concept is more ambiguous when it comes to other qualitative research designs, such as

• focus group studies (number of groups, number of participant, or number of interviews),
• observational studies (number of events to be recorded, number of people to be included, number of sites to visit), or
• studies with data from written sources (pages of text, number of documents, number of organizations).

 

오래된 것, 새로운 것, 빌린 것, 파란 것...
Something Old, Something New, Something Borrowed, Something Blue . . .

 

우리 모델의 대화 항목은 샘플링을 통한 적정성의 측면으로 논의되는 "좋은 정보원good informants"(Spradley, 1979년)의 개념과 일부 특징을 공유한다. 그러나 우리의 모델은 이러한 차원이 모두 데이터의 접근성을 포함하지만, 주제 속성보다는 대화의 품질을 강조한다는 점에서 다르다. Morse가 논의한 바와 같이 [적절성adequacy]은 데이터의 충분성과 품질과 관련이 있다. 적절성의 개념과 달리, 우리의 모델은 GT의 특정한 절차인 이론 또는 이론적 샘플링의 개발과 관련이 없다. 

The dialogue item in our model shares some features with Spradley’s notion of “good informants” (Spradley, 1979), which is discussed as an aspect of adequacy by sampling (Morse, 1991, 2000, 2015b). Our model differs, however, in that we emphasize the quality of the dialogue rather than the nature of the topic, although these dimensions both cover the accessibility of the data. Adequacy, as discussed by Morse, concerns the sufficiency and quality of data. Unlike the concept of adequacy, our model is not tied to development of theory or theoretical sampling, which are specific procedures of GT. 

 

최상의 질적 분석은 우리가 탐색하고자 하는 현상의 새로운 측면에 대한 풍부하고 다양한 설명을 포함하는 경험적 데이터로부터 수행된다(Morse, 1991년, 2015a; Patton, 2015년). 표본이 너무 작거나 크면 안 됩니다(Kvale, 1996; Sandelowski, 1995). 우리의 경험에서, 리뷰어들은 종종 이러한 특정 인터뷰의 분석 결과를 평가하는 대신 표본이 너무 작다는 것에 더 신경을 쓰는 것처럼 보인다. 우리는 비성찰적으로unreflectedly 너무 큰 샘플로 이어지는 방법론적 이념이나 전략에 대해 경고한다(Chamberlain, 2000). 정보력의 초기 및 연속적 평가를 통해, 연구자는 불필요한 데이터의 수집, 연구의 목적과 관련이 없는 정보의 상세화, 철저한 분석에 필요한 개요overview의 부족을 피할 수 있다. 우리의 모델은 정보 파워가 충분하다면, 다소 적은 수의 참가자로도 이 정보를 얻을 수 있다는 것을 나타낸다.

The best qualitative analysis is conducted from empirical data containing abundant and various accounts of new aspects of the phenomenon we intend to explore (Morse, 1991, 2015a; Patton, 2015). The sample should be neither too small nor too large (Kvale, 1996; Sandelowski, 1995). In our experience, reviewers often seem to be more concerned with samples being too small than being too large, instead of appraising the outcome of analysis from these particular interviews. We would warn against methodological ideologies or strategies unreflectedly leading to too large samples (Chamberlain, 2000). By initial and consecutive assessment of information power, the researcher may avoid waste of time and resources for collection of unnecessary data, elaboration of information that is not relevant for the aim of the study, and lack of overview needed for a thorough analysis. Our model indicates that this can be obtained even with a sample of rather few participants, provided that the information power is sufficient.

 

"포화"를 "정보력"으로 대체해야 합니까?
Should “Saturation” Be Replaced by “Information Power?”

 

질적 연구에서 포화도는 표본 크기에 대한 기준으로 자주 언급된다(Morse, 1995). 이 개념은 경험적 데이터에서 이론을 생성하기 위한 GT의 중심 요소인 constant comparative method의 한 요소로 제시되었다(Glaser & Strauss, 1999). 데이터 수집 중에, 연구자는 범주 속성과 범주 간의 관계에 대한 완전한 포화 상태를 얻을 때까지 순차적으로 추가된 이벤트를 비교한다(Charmaz, 2006). 또한 GT 분석의 포화도가 최종적으로 포화도에 도달하려면 연구에서 개발된 예비 이론에 기초한 이론적 표본 추출이 필요하다. 포화상태는 연구자가 더 이상 개발된 이론에 추가되는 정보를 받지 못할 때 발생한다.
Saturation is often mentioned as a criterion for sample size in qualitative studies (Morse, 1995). The concept has been presented as an element of the constant comparative method, which is a central element of GT, intended to generate theories from empirical data (Glaser & Strauss, 1999). During data collection, the researcher compares sequentially added events until exhaustive saturation of properties of categories and of relations among them is obtained (Charmaz, 2006). Furthermore, theoretical sampling based on preliminary theory developed in the study is required for saturation in a GT analysis to finally arrive at saturation. Saturation occurs when the researcher no longer receives information that adds to the theory that has been developed.

 

그러나 이러한 절차는 모든 정성적 연구의 일부는 아니며, O'Reilly와 Parker(2013)는 일반적인 품질 표시로 포화를 채택하는 것은 부적절하다고 주장한다. 비록 GT가 이론적 포화를 구성하는 것이 무엇인지에 대한 명확한 지침을 가지고 있지만, 다른 정성적 접근법에서 포화의 의미는 명확하지 않다. 저자들은 포화가 달성된 방법에 대해 항상 투명한 것은 아니라고 주장하며, 여러 연구는 실제로 GT의 포화 개념과 호환되지 않는다. 리뷰에 따르면 이 포화라는 개념은 종종 잘 명시되지 않으며, GT의 원래 포화 의미와 분명히 일치하지 않는다(Carlsen & Glenton, 2011).
These procedures are, however, not part of all qualitative studies, and O’Reilly and Parker (2013) argue that adopting saturation as a generic quality marker is inappropriate. Although GT has clear guidance about what constitutes theoretical saturation, the meaning of saturation within other qualitative approaches is not clear. Authors claiming saturation are not always transparent about how it has been achieved (Morse, 2015a), and several studies are actually not compatible with the saturation concept of GT. Reviews reveal that the concept is often poorly specified and definitely not corresponding with the original meaning of saturation from GT (Carlsen & Glenton, 2011).

 

탐색적 연구에서, 우리는 [연구하는 현상의 모든 측면에 대한 완전한 설명]을 향하지 않는다. 연구가 현재 이해에 크게 기여하거나 도전하는 새로운 통찰력을 제공할 때 우리는 대개 만족한다. 또한, 확실한 변형 집합set of variation의 철저한 표본 추출이 얻어지고, 포화 상태에 의해 적용될 수 있다는 [GT의 인식론적 기대]는 대부분의 정성적 연구에서 핵심적 theory of science가 아니다(Malterud, 2012). 확실히 모스는 포화도에 대한 이해를 거부하고 포화 도메인과 같은 범주 내의 특성을 철자로 표기한다. (모르세, 2015a)

For an exploratory study, we do not head for a complete description of all aspects of the phenomenon we study. We are usually satisfied when a study offers new insights that contribute substantially to or challenge current understandings. Furthermore, the epistemological anticipation of GT that exhaustive sampling of a definite set of variations can be obtained and covered by saturation is not the theory of science at the heart of most qualitative research (Malterud, 2012). To be sure, Morse rejects such an understanding of saturation, spelling out characteristics within categories as the domain to be saturated (Morse, 2015a).

 

우리는 이 점에 대한 모스의 정확성을 "모두 들었다heard it all"는 것을 더 자주 언급하는 정성적 연구자들 사이에서 다소 이례적인 것으로 간주한다(Morse, 2015a). [지식이 부분적이고 중간적이며 연구자의 위치적 관점에 종속된 것]으로 간주되는 [사회 구성주의적 뿌리를 가진 연구]는, 질적 연구가 이상적으로 "총량total"의 사실을 구성해야 한다는 생각을 지지하지 않는다(Alvesson & Schöldberg, 2009; Haraway, 1991). 
We consider Morse’s accuracy on this point as rather unusual among qualitative researchers, who more often refers to “heard it all” (Morse, 2015a). Research with social constructivist roots, where knowledge is considered partial, intermediate, and dependent of the situated view of the researcher, does not support an idea that qualitative studies ideally should comprise a “total” amount of facts (Alvesson & Sköldberg, 2009; Haraway, 1991).

 

DePaulo는 정성적 연구의 표본이 부적절하거나 너무 작을 때 중요한 것을 놓칠 위험에 대해 경고한다(DePaulo, 2000). 우리는 그 요점에 동의하지만, 문제의 현상의 모든 범위를 다루려는 그의 야망에는 동의하지 않는다. 

DePaulo warns against the risk of missing something important when the sample of a qualitative study is inappropriate or too small (DePaulo, 2000). We agree to his point, but not to his ambitions of covering the full range of the phenomenon in question.

 

마지막으로, 적어도 동료 검토자의 관점에서, '포화'는 겉으로 보이는 것만큼 객관적이고 논란의 여지가 없는 것이 아니다. 한 연구원은 사례를 종결된 것으로 간주하고 추가 인터뷰로 지루함을 느낄 수 있는 반면, 다른 동료는 현장에 대한 지식이 부족하거나 변동이 적은 경험적 데이터를 사용하여 추가 데이터를 새로운 정보로 평가할 수 있다(Malterud, 2012; Morse, 1995).

Finally, saturation is not as objective and indisputable as it might appear, at least from a peer reviewer’s perspective. One researcher may regard the case as closed and get bored by further interviewing, while another colleague, perhaps with a less thorough knowledge of the field or with empirical data containing less variation, may assess further data as new information (Malterud, 2012; Morse, 1995).

 

정보력은 여러 측면에서 포화상태와 다른 개념이다. 그러나 우리의 모델은 매우 독창적인 방법론적 아이디어에 기초하지 않는다. 우리는 정보력를 [내부 타당성]의 한 측면으로 보며, (분석 및 이론적 해석을 통해) 새로운 지식에 대한 액세스를 제공하기 위해 사용 가능한 경험적 데이터의 잠재력potential에 영향을 미친다. (코헨 & 크랩트리, 2008; Kvale, 1996) 이러한 점에서, [표본적 적절성, 데이터 품질 및 관련 사건의 variation]이 참가자 수보다 더 중요한 경우가 많다. 따라서 샘플의 정보 파워는 연구의 목적을 설명하기에 충분히 크고 다양하지만 이를 달성하는 방법에 대한 사양으로 간주할 수 있다(Kuzel, 1999; Marshall, 1996; Morse, 1995; Patton, 2015; Sandelowski, 1995).

Information power is a concept that differs from saturation in several respects. Our model is, however, not based on a very original methodological idea. We look on information power as an aspect of internal validity, influencing the potential of the available empirical data to provide access to new knowledge by means of analysis and theoretical interpretations (Cohen & Crabtree, 2008; Kvale, 1996). In this regard, sample adequacy, data quality, and variability of relevant events are often more important than the number of participants. Hence, information power of a sample is not very different from being sufficiently large and varied to elucidate the aims of the study but can be considered a specification of how to accomplish it (Kuzel, 1999; Marshall, 1996; Morse, 1995; Patton, 2015; Sandelowski, 1995).

연구실천에 미치는 영향
Implications for Research Practice

 

정성적 인터뷰 연구는 [참가자의 numerical input]에서 [분석을 통한 새로운 지식의 기여]로 주의를 이동시킴으로써 샘플링 전략의 이점을 얻을 수 있다. 정보력은 실제 연구와 관련된 샘플의 정보가 많을수록 참가자 수가 더 적어야 한다는 것을 나타냅니다. 계획 수립을 위해 샘플 크기의 초기 근사치가 필요한 반면, 최종 샘플 크기의 적합성은 연구 프로세스 동안 지속적으로 평가되어야 합니다. 최종 간행물에 제시된 결과는 실제 표본이 당면한 연구의 목적을 참조하여 새로운 지식을 개발할 수 있는 적절한 정보력을 보유했는지를 입증할 것이다.

Qualitative interview studies may benefit from sampling strategies by shifting attention from numerical input of participants to the contribution of new knowledge from the analysis. Information power indicates that the more information the sample holds, relevant for the actual study, the lower number of participants is needed. An initial approximation of sample size is necessary for planning, while the adequacy of the final sample size must be evaluated continuously during the research process. The results presented in the final publication will demonstrate whether actual sample held adequate information power to develop new knowledge, referring to the aim of the study at hand.

 

 

 

 

 

 

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Qual Health Res. 2016 Nov;26(13):1753-1760.

 doi: 10.1177/1049732315617444. Epub 2016 Jul 10.

Sample Size in Qualitative Interview Studies: Guided by Information Power

Kirsti Malterud 1 2 3, Volkert Dirk Siersma 1, Ann Dorrit Guassora 1

Affiliations collapse

Affiliations

• 11 University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark.
• 22 Uni Research Health, Bergen, Norway.
• 33 University of Bergen, Bergen, Norway.

• PMID: 26613970

 

• DOI: 10.1177/1049732315617444

Abstract

Sample sizes must be ascertained in qualitative studies like in quantitative studies but not by the same means. The prevailing concept for sample size in qualitative studies is "saturation." Saturation is closely tied to a specific methodology, and the term is inconsistently applied. We propose the concept "information power" to guide adequate sample size for qualitative studies. Information power indicates that the more information the sample holds, relevant for the actual study, the lower amount of participants is needed. We suggest that the size of a sample with sufficient information power depends on (a) the aim of the study, (b) sample specificity, (c) use of established theory, (d) quality of dialogue, and (e) analysis strategy. We present a model where these elements of information and their relevant dimensions are related to information power. Application of this model in the planning and during data collection of a qualitative study is discussed.

Keywords: information power; methodology; participants; qualitative; sample size; saturation.