【シリーズ】M-GTAアップデート

48．概念が説明力と予測力をもつための方法

47．概念は単体でも役に立つ

46．「データとの最初の接点を見よ」の意味

45．M-GTA研究論文の読み方

44．「結果がでる」と「結果に至る」

43．多職種連携とM-GTA

42．着地点をイメージする

41．インタビューの魅力

40．YouTubeの活用

39．大学院時代にしておきたいこと

38．知的職人論（intellectual craftmanship）とは

37．「著書を読む」と「著者を読む」

36．「強力にメモを書く」と「運動のように書く」

35．時系列と現象変化の区別——プロセスと時間の関係

34．分析テーマのプロセスの考え方——二つの視点

33．M-GTAを使わなくても、考え方は活用できる

32．実践の世界の迫力と魅力

31．自分の中に「二人の研究者」を育てる

30．"unlearn"という学び方

29．M-GTAとは「問いと内容と方法の組み合わせ」による分析である

28.　分析焦点者を「分析してしまう」という問題

27．M-GTAにおける概念生成と司法での法律適用を比べてみると

26.　結果図作成でのポイント

25．M-GTAの分析結果のプレゼンの仕方

24．質的研究における一般化とは：サンプリングとの関係

23．grounded-on-dataの原則を確認する…当初は評価され、後には批判されることにもなるGTAの基本特性

22．分析テーマの絞り込み

21．創造的発想方法としてのgrounded-on-dataの意味

20．reflective intelligence（内省的知性）とは

19．オリジナル版GTAの理論とM-GTAでの理論

18．「隅から隅まで何度も読んだがよくわからない」

17．感受概念(sensitizing concept)とは

16．メタファー・イメージの活用と現象特性

15．フィールドとは

14．観察調査の方法

13．面接データと観察データ

12．短い滑走距離で急上昇

11．データの不完全性とその視点の活用

10．「データを捨ててもよい」

9．「データから一歩離れる」

8．理論（説明モデル）とはジグソーパズルを新作するようなもの

7. 「用語の定義」欄の活かし方

6．M-GTAにおける方法論的限定という考え方

5. このデータにはどういう人が何人登場しているのか

4. 「実践への示唆」をしっかり記述する

3. 分析結果の実践的活用と偶発性との関係

2. 概念の数は多くはならない

1. 分析焦点者と深い解釈の関係