質的研究におけるデータ飽和

データ飽和とは、質的研究において、データ収集によって新たなテーマ、コード、あるいは洞察が得られなくなり、追加のデータが冗長になる時点を指す基本的な原則である。グラウンデッド・セオリーに関する研究（Glaser and Strauss, 1967）で導入された飽和は、サンプルサイズや参加者の募集をいつ停止するかについての意思決定を導く。飽和は固定された数ではなく、新たなデータが実質的に新しい情報をもたらしているかどうかを検討することによって決定される動的な終点である。この概念は、質的研究における厳密性および理論的十分性の主張の中心であり、研究者が現象を深く理解するために十分なデータを収集したことを示すものである。