গুণগত গবেষণায় ডেটা স্যাচুরেশন (Data Saturation)

ডেটা স্যাচুরেশন হলো গুণগত গবেষণার একটি মৌলিক নীতি যা সেই বিন্দুটিকে বর্ণনা করে যখন ডেটা সংগ্রহে নতুন কোনো থিম (theme), কোড (code) বা অন্তর্দৃষ্টি (insight) পাওয়া যায় না—অতিরিক্ত ডেটা তখন অপ্রয়োজনীয় হয়ে পড়ে। গ্রাউন্ডেড থিওরি (grounded theory) বিষয়ক কাজে গ্লেজার এবং স্ট্রস (Glaser and Strauss, 1967) এটি প্রথম উপস্থাপন করেন। স্যাচুরেশন নমুনা আকার (sample size) এবং অংশগ্রহণকারী নিয়োগের সময়সীমা নির্ধারণে সহায়তা করে। স্যাচুরেশন কোনো নির্দিষ্ট সংখ্যা নয়, বরং এটি একটি পরিবর্তনশীল শেষ বিন্দু যা নতুন ডেটা উল্লেখযোগ্যভাবে নতুন তথ্য যোগ করছে কিনা তা পরীক্ষা করে নির্ধারিত হয়। গুণগত গবেষণায় পদ্ধতিগত কঠোরতা (rigor) এবং তাত্ত্বিক পর্যাপ্ততার (theoretical adequacy) দাবির ক্ষেত্রে এই ধারণাটি কেন্দ্রীয়, যা নির্দেশ করে যে গবেষক ঘটনাটি গভীরভাবে বোঝার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা সংগ্রহ করেছেন।