Kvalitatīvs un kvantitatīvs

Kamēr kvantitatīvie pētījumi ir balstīta uz skaitļiem un matemātiskiem aprēķiniem (aka kvantitatīvie dati), kvalitatīvs pētījums ir balstīta uz rakstiskiem vai runātiem stāstījumiem (vai kvalitatīvie dati). Darbā tiek izmantotas kvalitatīvās un kvantitatīvās pētījumu metodes KvalitatīvsKvantitatīvsMērķis Mērķis ir izskaidrot un gūt ieskatu un izpratni par parādībām, intensīvi vācot stāstījuma datus. Izveidot pārbaudāmās, induktīvās hipotēzes. Mērķis ir izskaidrot, paredzēt un / vai kontrolēt parādības, mērķtiecīgi vācot skaitliskus datus. Pārbaudes hipotēzes, deduktīvās. Pieeja izmeklēšanai subjektīvs, holistisks, uz procesu orientēts Objektīvs, mērķtiecīgs, uz rezultātu orientēts Hipotēzes Pagaidu, attīstās, balstās uz konkrētu pētījumu Konkrēts, pārbaudāms, noteikts pirms konkrēta pētījuma Pētniecības vide Kontrolēts iestatījums nav tik svarīgs Kontrolēts pēc iespējas Paraugu ņemšana Mērķis: Nodoms izvēlēties “mazu”, kas nebūt nav reprezentatīvs paraugs, lai iegūtu padziļinātu izpratni Nejaušs: nodoms atlasīt “lielu” reprezentatīvu paraugu, lai vispārinātu rezultātus populācijai Mērīšana Nestandarta, stāstījums (rakstīts vārds), notiek Standartizēts, skaitlisks (mērījumi, skaitļi), beigās Projektēšana un metode Elastīga, tikai vispārīgi aprakstīta pirms studijām Neiejaukšanās, minimāli traucējumi Visi aprakstošie - vēsture, biogrāfija, etnogrāfija, fenomenoloģija, pamatota teorija, gadījumu izpēte (to hibrīdi). Apsveriet daudzas mainīgas, mazas grupas Strukturēts, neelastīgs, detalizēti precizēts pirms pētījuma Iejaukšanās, manipulācijas un kontrole Aprakstošā korelācija cēloņsakarības-salīdzinošais eksperimentālais Apsveriet dažus mainīgos lielus, liela grupa Datu vākšanas stratēģijas Dokuments un artefakts (kaut kas novērots), kas ir kolekcija (dalībnieks, nepiedalītājs). Intervijas / fokusa grupas (nestrukturētas, neformālas). Anketu administrēšana (bez termiņa). Plašu, detalizētu piezīmju veikšana laukā. Novērojumi (nepiedalās). Intervijas un fokusa grupas (daļēji strukturētas, formālas). Pārbaužu un anketu administrēšana (slēgts). Datu analīze Neapstrādāti dati ir vārdos. Būtībā notiek, ietverot novērojumu / komentāru izmantošanu secinājumu izdarīšanai. Neapstrādāti dati ir skaitļi, kas veikti pētījuma beigās, ietver statistiku (izmantojot skaitļus, lai izdarītu secinājumus). Datu interpretācija Secinājumi ir provizoriski (secinājumi var mainīties), tos regulāri pārskata, secinājumi ir vispārinājumi. Par secinājumu / vispārinājumu pamatotību ir atbildīgs lasītājs. Pētījuma beigās formulētie secinājumi un vispārinājumi, kas izteikti ar noteiktu noteiktības pakāpi. Secinājumi / vispārinājumi ir pētnieka atbildība. Nekad nav 100% pārliecināts par mūsu atradumiem.

Saturs: Kvalitatīvs un kvantitatīvs

• 1 Datu tips
• 2 Kvantitatīvo un kvalitatīvo datu pielietojums
  • 2.1. Kad jāizmanto kvalitatīvie un kvantitatīvie pētījumi?
• 3 Datu analīze
  • 3.1 Datu eksplozija
• 4 Atsauksmju sekas
• 5 atsauces

Datu tips

Kvalitatīvs pētījums apkopo brīvas formas un skaitliskus datus, piemēram, dienasgrāmatas, atvērtas anketas, intervijas un novērojumus, kas nav kodēti, izmantojot ciparu sistēmu.

No otras puses, kvantitatīvie pētījumi apkopo datus, ko var kodēt skaitliskā formā. Kvantitatīvo pētījumu piemēri ir eksperimenti vai intervijas / anketas, kuru laikā informācijas vākšanai tika izmantoti slēgti jautājumi vai vērtēšanas skalas.

Kvantitatīvo un kvalitatīvo datu pielietojums

Kvalitatīvie dati un pētījumi tiek izmantoti, lai izpētītu atsevišķus gadījumus un detalizēti noskaidrotu, kā cilvēki domā vai jūtas. Tā ir būtiska gadījumu izpētes iezīme.

Kvantitatīvie dati un pētījumi tiek izmantoti, lai precīzi izpētītu tendences lielās grupās. Kā piemērus var minēt klīniskos pētījumus vai skaitīšanu.

Kad izmantot kvalitatīvus un kvantitatīvus pētījumus?

Katrs no kvantitatīvajiem un kvalitatīvajiem pētniecības paņēmieniem ir piemērots konkrētiem scenārijiem. Piemēram, kvantitatīvajai izpētei ir mēroga priekšrocība. Tas ļauj savākt un analizēt lielu daudzumu datu no liela skaita cilvēku vai avotu. No otras puses, kvalitatīvie pētījumi parasti nav tik lieli. Piemēram, ir grūti veikt padziļinātas intervijas ar tūkstošiem cilvēku vai analizēt viņu atbildes uz atvērtiem jautājumiem. Bet salīdzinoši vieglāk ir analizēt tūkstošu cilvēku aptaujas atbildes, ja jautājumi ir slēgti un atbildes var matemātiski iekodēt, teiksim, vērtēšanas skalās vai preferenču grupās..

Un otrādi, kvalitatīvs pētījums spīd, kad nav iespējams nākt klajā ar slēgtiem jautājumiem. Piemēram, tirgotāji bieži izmanto potenciālo klientu fokusa grupas, lai mēģinātu novērtēt, kas ietekmē zīmola uztveri, produktu pirkšanas lēmumus, sajūtas un emocijas. Šādos gadījumos pētnieki parasti ir ļoti agrīnā hipotēzes veidošanas stadijā un nevēlas aprobežoties ar sākotnējo izpratni. Kvalitatīvie pētījumi bieži paver jaunas iespējas un idejas, kuras kvantitatīvie pētījumi nespēj slēgtās dabas dēļ.

Datu analīze

Kvalitatīvie dati var būt grūti analizēt, it īpaši mērogā, jo to nevar reducēt uz skaitļiem vai izmantot aprēķinos. Atbildes var iedalīt pēc tēmām, un to analīzei nepieciešams eksperts. Dažādi pētnieki no viena un tā paša kvalitatīvā materiāla var izdarīt atšķirīgus secinājumus.

Kvantitatīvos datus var sarindot vai ievietot diagrammās un tabulās, lai būtu vieglāk analizēt.

Datu eksplozija

Datu ģenerēšana notiek arvien straujāk, jo pieaug skaitļošanas ierīču skaits un palielinās internets. Lielākā daļa šo datu ir kvantitatīvi, un, lai analizētu šos "lielos datus", tiek izstrādāti īpaši rīki un metodes..

Atgriezeniskās saites ietekme

Šī diagramma parāda pozitīvu un negatīvu atgriezeniskās saites ietekmi uz kvalitatīvajiem un kvantitatīvajiem pētījumiem:

Atsauces

• Kvalitatīvs kvantitatīvs - Vienkārši psiholoģija
• Kvalitatīvie un kvantitatīvie pētījumi - Oksfordas universitāte