Каква е разликата: Качествени и количествени изследвания?

Съществуват няколко методологии за провеждане на изследвания, като качествените и количествените изследвания са две от най-известните. Качествените изследвания се фокусират върху разбирането на преживяванията и гледните точки на дадено лице чрез наблюдение и интервюта, докато количествените изследвания анализират и правят заключения въз основа на цифрови данни. И двете стратегии имат както предимства, така и недостатъци, а изборът на подходяща методология може да окаже значително влияние върху резултата от проучването.

В тази статия ще разгледаме разликите между качествените и количествените изследвания, техните предимства и недостатъци, както и как да анализираме въз основа на всеки метод. В края на тази статия ще имате по-добра представа за тези два изследователски метода и ще сте по-добре подготвени да изберете най-добрия за вашето изследване.

Какво представляват качествените изследвания?

Качественото изследване е изследователски метод, който се фокусира върху разбирането на опита, перспективите и поведението на хората в тяхната естествена среда. Този метод често се използва за изследване на сложни явления, които трудно се поддават на количествена оценка, като например убеждения, нагласи и чувства. Данните за качествените изследвания често се събират чрез методи като наблюдение, интервюта и фокус групи. Събраната информация често не е цифрова и може да включва текстови, аудио- и визуални записи.

Една от отличителните черти на качествените изследвания е акцентът върху контекста и субективното тълкуване на данните. Вместо да се опитват да обобщават резултатите за по-широка популация, качествените изследователи се стремят да схванат смисъла и значението на получените данни, като ги оценяват в техния контекст.

Тази стратегия помага на изследователите да получат по-добро разбиране на преживяванията и гледните точки на изследваните лица, както и да открият модели и теми, които може да не са били очевидни при използването на други изследователски методи.

Какво представляват количествените изследвания?

Количественото изследване е изследователски метод, който се фокусира върху систематичното събиране и анализ на цифрови данни. Тази стратегия често се използва за изследване на взаимовръзките между променливите и за изготвяне на прогнози или обобщения за по-широка популация въз основа на извадка. Количествените изследвания често включват събиране на данни чрез методи като проучвания, експерименти и структурирани наблюдения, а след това оценяване на данните с помощта на статистически техники.

Една от отличителните черти на количествените изследвания е акцентът върху безпристрастността и използването на стандартизирани измервания. Количествените изследователи използват строги методи за събиране и анализиране на информация, за да намалят ефекта на личните пристрастия и субективността.

Този метод позволява на изследователите да проверяват хипотези, да определят причинно-следствени връзки и да правят статистически изводи за по-широка популация.

Предимства и недостатъци на качествените изследвания

Когато решават каква методология да използват, изследователите трябва да проучат предимствата и недостатъците на качествените изследвания, както следва:

Предимства

Богатство и дълбочина на данните: Качествените изследвания дават възможност на изследователите да събират богати и подробни данни за опита, нагласите и гледните точки на участниците, които могат да дадат по-пълна представа за изследваните явления.
Гъвкавост: Качествените изследвания са адаптивни и гъвкави, което позволява на изследователите да променят метода си в отговор на нови или неочаквани открития.
Разбиране на участниците: Тъй като качествените изследвания често включват пряко участие на отделни лица, изследователите могат да се запознаят по-добре с техния личен опит и гледни точки.
Контекстуализация: Качествените изследвания подчертават значението на контекста и субективната интерпретация на данните, които могат да дадат представа за това как хората осмислят своя опит в конкретната среда.
Създаване на хипотези: Чрез разпознаване на моделите и темите в данните качественото изследване може да се използва за разработване на хипотези за допълнителни изследвания.

Недостатъци

Ограничена обобщаемост: Тъй като качествените изследвания понякога разчитат на малки извадки, те може да не са представителни за по-широката популация, а обобщаването им е ограничено.
Субективност: Качествените изследвания предполагат субективно тълкуване на данните, което може да бъде повлияно от пристрастията или личната гледна точка на изследователя.
Отнема много време: Тъй като качественото изследване включва задълбочено събиране и обработка на данни, то може да отнеме много време.
Трудности при анализа: Качествените данни могат да бъдат сложни и трудни за анализиране, особено когато са включени нетекстови материали, като снимки или аудиозаписи.
Насищане на данните: Качественото изследване може да достигне до момент, в който новата информация не дава значителни прозрения, което ограничава значението на по-нататъшното събиране на данни.

Предимства и недостатъци на количествените изследвания

Количествените изследвания, както и качествените, имат предимства и недостатъци, които изследователите трябва да вземат предвид, когато избират този метод за своето проучване.

Предимства

Обобщаване: Тъй като количествените изследвания често се основават на по-голяма извадка, те могат да дадат статистически валидни резултати, които могат да бъдат обобщени за по-широка популация.
Обективност: Количествените изследвания поставят акцент върху обективността и стандартизираните измервания, което намалява влиянието на личните пристрастия и субективността.
Възпроизвеждане: Количествените изследвания предоставят установен метод и стандартизирани измервания, което позволява на други изследователи да повторят изследването.
Статистически анализ: При количествените изследвания е възможен статистически анализ, който може да помогне на изследователите да оценят хипотези и да открият причинно-следствени връзки.
Ефективен анализ на данните: Количествените изследвания често включват цифрови данни, които могат да бъдат бързо изследвани с помощта на статистически инструменти.

Недостатъци

Липса на дълбочина: Тъй като количествените изследвания често зависят от стандартизирани измервания, те могат да пренебрегнат особеностите на опита и гледните точки на участниците.
Ограничено разбиране: Количествените изследвания често се фокусират върху специфични аспекти на изследваното явление и не могат да дадат задълбочено разбиране на цялото изследвано явление.
Негъвкавост: Тъй като количествените изследвания разчитат на определена методология и установени измервания, те често са негъвкави.
Ограничен контекст: Количествените изследвания може да не успеят да признаят значението на контекста и да пренебрегнат въздействието на субективното тълкуване на данните.
Грешка при измерването: Количествените изследвания се основават на цифрови данни, които могат да бъдат изложени на грешки или неточности при измерването.

Методи за събиране на данни: Качествени и количествени изследвания

Методите за събиране на данни се различават по различни начини между качествените и количествените изследвания.

В качествените изследвания често се използват методи за събиране на данни, като интервюта, фокус групи, наблюдение и анализ на документи. Използвайки тези методи, изследователите могат да получат обширни и подробни данни за опита, перспективите и гледните точки на участниците.

Интервютата и фокус групите, например, позволяват на изследователите да общуват директно с участниците и да навлязат по-дълбоко в техния личен опит и гледни точки. Изследователите могат да използват наблюдение, за да проучат поведението на участниците в тяхната естествена среда и да уловят преживяванията им в реално време.

Те могат да проучат писмени или визуални материали, като например дневници, писма или снимки чрез анализ на документи да се придобие представа за опита и гледните точки на участниците.

При количествените изследвания често се използват методи за събиране на данни, като например анкети, експерименти и структурирани наблюдения. Тези методи дават възможност на изследователите да получат цифрови данни, които след това могат да бъдат изследвани статистически.

Проучванията изискват от лицата да отговорят на поредица от стандартизирани въпроси, обикновено в писмена форма или онлайн. Експериментите включват промяна на една или повече променливи, за да се проверят хипотези и да се определи количествено ефектът върху зависима променлива. Структурираните наблюдения са свързани със събиране на данни по методичен начин, като често се използват предварително определени категории или контролни списъци.

Като цяло методите за събиране на данни се използват както при качествените, така и при количествените изследвания, въпреки че използваните методи се променят в зависимост от методологията на изследването и вида на събираните данни. Количествените изследвания се фокусират върху цифрови данни, които могат да бъдат оценени с помощта на статистически инструменти, докато качествените изследвания наблягат на богати, подробни данни, които могат да дадат представа за опита и гледните точки на участниците.

Как да анализираме качествени и количествени данни

Поради естеството на данните, анализът на качествените и количествените данни изисква различни методологии.

Идентифицирането на модели, теми и категории в събраните данни е основната цел на качествен анализ на данните. Този метод често включва следните стъпки:

Транскрибирането или превръщането на записаните данни в текст обикновено е първият етап от оценката на качествените данни.
Кодирането на данните означава, че изследователят чете и препрочита данните, за да открие модели, теми и категории. За да подпомогне този процес, изследователят може да използва софтуерни програми.
След това изследователят генерира теми и подтеми, които възникват от данните, след като данните са кодирани.
Накрая, в зависимост от събраните данни, изследователят оценява темите и подтемите, като прави заключения и дава предложения.

Когато става въпрос за количествен анализ на данните, се използват статистически подходи за изследване на получените цифрови данни. Процесът често включва следните стъпки:

Почистването на данните е първата стъпка при интерпретирането на количествените данни, тъй като чрез него се отстраняват грешките, несъответствията и отклоненията.
След това изследователят подрежда данните във формат, който може да бъде анализиран, например електронна таблица или база данни.
За да обобщи данните, изследователят може да използва описателна статистика, като например средна стойност, медиана или мода.
И накрая, изследователят може да използва инференциална статистика като t-тестове или ANOVA, за да провери хипотезите и да прецени дали резултатите са статистически значими.

Вашите творения, готови за минути!

Mind the Graph е ценен ресурс за учени и изследователи, които трябва да създават професионални научни илюстрации и графики за броени минути! Със своя набор от инструменти и ресурси платформата улеснява създаването на висококачествени визуализации, които ефективно съобщават резултатите от изследванията на широката аудитория.