Mitä eroa on: Kvalitatiivinen vs. kvantitatiivinen tutkimus?

Tutkimuksen tekemiseen on olemassa useita menetelmiä, joista laadullinen ja määrällinen tutkimus ovat kaksi merkittävintä. Kvalitatiivisessa tutkimuksessa keskitytään ymmärtämään yksilön kokemuksia ja näkökulmia havainnoimalla ja haastattelemalla, kun taas kvantitatiivisessa tutkimuksessa analysoidaan ja tehdään johtopäätöksiä numeeristen tietojen perusteella. Molemmilla strategioilla on sekä etuja että haittoja, ja sopivan menetelmän valinnalla voi olla huomattava vaikutus tutkimuksen tulokseen.

Tässä artikkelissa tarkastelemme kvalitatiivisen ja kvantitatiivisen tutkimuksen eroja, niiden hyötyjä ja haittoja sekä sitä, miten analysoida kunkin menetelmän perusteella. Tämän artikkelin lopussa sinulla on parempi käsitys näistä kahdesta tutkimusmenetelmästä ja olet paremmin valmistautunut valitsemaan parhaan menetelmän tutkimukseesi.

Mitä on laadullinen tutkimus?

Kvalitatiivinen tutkimus on tutkimusmenetelmä, jossa keskitytään ymmärtämään yksilöiden kokemuksia, näkökulmia ja käyttäytymistä heidän luonnollisessa ympäristössään. Menetelmää käytetään usein monimutkaisten, vaikeasti kvantifioitavien ilmiöiden, kuten uskomusten, asenteiden ja tunteiden, tutkimiseen. Kvalitatiivisen tutkimuksen aineisto kerätään usein havainnoinnin, haastattelujen ja kohderyhmien kaltaisilla menetelmillä. Kerätty tieto on usein ei-numeerista, ja se voi koostua teksti-, ääni- ja kuvatallenteista.

Yksi laadullisen tutkimuksen erityispiirteistä on kontekstin korostaminen ja tietojen subjektiivinen tulkinta. Sen sijaan, että laadullisen tutkimuksen tutkijat yrittäisivät yleistää tuloksia laajempaan väestöön, he pyrkivät ymmärtämään hankkimiensa tietojen merkityksen ja merkityksellisyyden arvioimalla niitä asiayhteydessään.

Tämä strategia auttaa tutkijoita ymmärtämään paremmin tutkittavien henkilöiden kokemuksia ja näkökulmia sekä löytämään kuvioita ja teemoja, jotka eivät ehkä olisi olleet ilmeisiä muita tutkimusmenetelmiä käyttäen.

Mitä on kvantitatiivinen tutkimus?

Kvantitatiivinen tutkimus on tutkimusmenetelmä, jossa keskitytään numeeristen tietojen järjestelmälliseen keräämiseen ja analysointiin. Tätä strategiaa käytetään usein muuttujien välisten korrelaatioiden tutkimiseen ja ennusteiden tai yleistysten tekemiseen laajemmasta populaatiosta otoksen perusteella. Kvantitatiivinen tutkimus edellyttää usein tietojen keräämistä esimerkiksi kyselytutkimusten, kokeiden ja strukturoitujen havaintojen kaltaisilla menetelmillä ja tietojen arviointia tilastollisten menetelmien avulla.

Yksi kvantitatiivisen tutkimuksen erityispiirteistä on puolueettomuuden korostaminen ja standardoitujen mittausten käyttö. Kvantitatiiviset tutkijat käyttävät tiukkoja menetelmiä tietojen keräämiseen ja analysointiin vähentääkseen henkilökohtaisen puolueellisuuden ja subjektiivisuuden vaikutusta.

Tämän menetelmän avulla tutkijat voivat testata hypoteeseja, tunnistaa syy-seuraussuhteita ja tehdä tilastollisia päätelmiä laajemmasta perusjoukosta.

Laadullisen tutkimuksen edut ja haitat

Päättäessään käytettävän menetelmän valinnasta tutkijoiden tulisi tarkastella laadullisen tutkimuksen etuja ja haittoja seuraavasti:

Edut

Tietojen rikkaus ja syvyys: Kvalitatiivisen tutkimuksen avulla tutkijat voivat kerätä runsaasti yksityiskohtaista tietoa osallistujien kokemuksista, asenteista ja näkökulmista, mikä voi antaa kattavamman kuvan tutkittavasta ilmiöstä.
Joustavuus: Kvalitatiivinen tutkimus on mukautuva ja joustava, joten tutkijat voivat muuttaa menetelmäänsä uusien tai odottamattomien löydösten perusteella.
Osallistujien ymmärtäminen: Koska laadullisessa tutkimuksessa ollaan usein suoraan tekemisissä yksilöiden kanssa, tutkijat voivat saada paremman käsityksen heidän henkilökohtaisista kokemuksistaan ja näkökulmistaan.
Kontekstualisointi: Kvalitatiivisessa tutkimuksessa korostetaan kontekstin ja subjektiivisen tiedon tulkinnan merkitystä, sillä se voi antaa tietoa siitä, miten yksilöt merkityksellistävät kokemuksiaan omissa ympäristöissään.
Hypoteesin luominen: Tunnistamalla aineistosta kuvioita ja teemoja laadullista tutkimusta voidaan hyödyntää hypoteesien kehittämisessä lisätutkimusta varten.

Haitat

Rajoitettu yleistettävyys: Koska laadullinen tutkimus perustuu toisinaan pieneen otoskokoon, se ei välttämättä edusta laajempaa perusjoukkoa, ja sen yleistettävyys on rajallinen.
Subjektiivisuus: Laadulliseen tutkimukseen liittyy subjektiivinen tiedon tulkinta, johon voi vaikuttaa tutkijan puolueellisuus tai henkilökohtainen näkökulma.
Aikaa vievää: Koska laadulliseen tutkimukseen sisältyy syvällistä tiedonkeruuta ja -käsittelyä, se voi olla aikaa vievää.
Analyysin vaikeudet: Kvalitatiivinen aineisto voi olla monimutkaista ja vaikeaa analysoida, varsinkin jos siihen sisältyy muuta kuin tekstimuotoista aineistoa, kuten valokuvia tai äänitallenteita.
Tietojen kyllästyminen: Laadullisessa tutkimuksessa saatetaan päästä pisteeseen, jossa uusi tieto ei tuota merkittäviä oivalluksia, mikä rajoittaa tiedonkeruun jatkamisen merkitystä.

Kvantitatiivisen tutkimuksen edut ja haitat

Kvantitatiivisella tutkimuksella, kuten kvalitatiivisella tutkimuksellakin, on etuja ja haittoja, jotka tutkijoiden olisi otettava huomioon valitessaan tätä menetelmää tutkimukseensa.

Edut

Yleistettävyys: Koska kvantitatiivinen tutkimus perustuu usein suurempaan otoskokoon, se voi tuottaa tilastollisesti päteviä tuloksia, jotka voidaan yleistää laajempaan väestöön.
Objektiivisuus: Kvantitatiivisessa tutkimuksessa korostetaan objektiivisuutta ja standardoituja mittauksia, mikä vähentää henkilökohtaisen puolueellisuuden ja subjektiivisuuden vaikutusta.
Toistettavuus: Kvantitatiivinen tutkimus tarjoaa vakiintuneen menetelmän ja standardoidut mittaukset, joiden avulla muut tutkijat voivat toistaa tutkimuksen.
Tilastollinen analyysi: Kvantitatiivisessa tutkimuksessa on mahdollista tehdä tilastollisia analyysejä, jotka voivat auttaa tutkijoita arvioimaan hypoteeseja ja löytämään syy-seuraussuhteita.
Tehokas tietojen analysointi: Kvantitatiiviseen tutkimukseen liittyy usein numeerisia tietoja, joita voidaan tutkia nopeasti tilastollisin välinein.

Haitat

Syvyyden puute: Koska kvantitatiivinen tutkimus on usein riippuvainen standardoiduista mittauksista, siinä saatetaan jättää huomiotta osallistujien kokemusten ja näkökulmien hienoudet.
Rajoitettu ymmärrys: Kvantitatiivisessa tutkimuksessa keskitytään usein tutkittavan ilmiön tiettyihin osa-alueisiin, eikä se välttämättä anna syvällistä käsitystä koko tutkittavasta ilmiöstä.
Joustamattomuus: Koska kvantitatiivinen tutkimus perustuu tiettyihin menetelmiin ja vakiintuneisiin mittauksiin, se on usein joustamaton.
Rajoitettu konteksti: Kvantitatiivisessa tutkimuksessa ei välttämättä tunnisteta asiayhteyden merkitystä, ja siinä saatetaan jättää huomiotta subjektiivisen tiedon tulkinnan vaikutus.
Mittausvirhe: Kvantitatiivinen tutkimus perustuu numeerisiin tietoihin, jotka saattavat olla alttiita mittausvirheille tai epätarkkuuksille.

Tiedonkeruumenetelmät: Kvalitatiivinen vs. kvantitatiivinen tutkimus

Tiedonkeruumenetelmät eroavat toisistaan laadullisen ja määrällisen tutkimuksen välillä eri tavoin.

Laadullisessa tutkimuksessa käytetään usein tiedonkeruumenetelmiä, kuten haastatteluja, kohderyhmiä, havainnointia ja asiakirjojen analysointia. Näiden menetelmien avulla tutkijat voivat hankkia laajoja ja yksityiskohtaisia tietoja osallistujien kokemuksista, näkökulmista ja näkemyksistä.

Esimerkiksi haastattelujen ja kohderyhmien avulla tutkijat voivat olla suoraan vuorovaikutuksessa osallistujien kanssa ja syventyä heidän henkilökohtaisiin kokemuksiinsa ja näkemyksiinsä. Havainnoinnin avulla tutkijat voivat tutkia osallistujien käyttäytymistä heidän luonnollisessa ympäristössään ja tallentaa heidän kokemuksiaan reaaliaikaisesti.

He saattavat tutkia kirjallista tai visuaalista materiaalia, kuten päiväkirjat, kirjeet tai valokuvat saada tietoa osallistujien kokemuksista ja näkökulmista asiakirja-analyysin avulla.

Kvantitatiivisessa tutkimuksessa käytetään usein tiedonkeruumenetelmiä, kuten kyselytutkimuksia, kokeita ja strukturoituja havaintoja. Näiden menetelmien avulla tutkijat voivat hankkia numeerista tietoa, jota voidaan sitten tarkastella tilastollisesti.

Kyselytutkimuksissa henkilöitä pyydetään vastaamaan standardoituihin kysymyksiin yleensä kirjallisesti tai verkossa. Kokeet tarkoittavat yhden tai useamman muuttujan muokkaamista hypoteesien testaamiseksi ja riippuvaan muuttujaan kohdistuvan vaikutuksen määrittämiseksi määrällisesti. Strukturoiduissa havainnoinneissa kerätään tietoja järjestelmällisesti, usein käyttäen ennalta määriteltyjä luokkia tai tarkistuslistoja.

Yleisesti ottaen tiedonkeruumenetelmiä käytetään sekä laadullisessa että määrällisessä tutkimuksessa, vaikka käytetyt menetelmät vaihtelevat tutkimusmenetelmän ja kerättävän tiedon tyypin mukaan. Kvantitatiivisessa tutkimuksessa keskitytään numeerisiin tietoihin, joita voidaan arvioida tilastollisin välinein, kun taas kvalitatiivisessa tutkimuksessa korostetaan rikkaita, yksityiskohtaisia tietoja, jotka voivat antaa tietoa osallistujien kokemuksista ja näkökulmista.

Miten analysoida laadullisia ja määrällisiä tietoja?

Aineiston luonteesta johtuen laadullisen ja määrällisen aineiston analysointi edellyttää erilaisia menetelmiä.

Kuvioiden, teemojen ja luokkien tunnistaminen kerätyistä tiedoista on ensisijainen tavoite. laadullisen aineiston analyysi. Menetelmä sisältää usein seuraavat vaiheet:

Tallennetun aineiston transkribointi tai muuttaminen tekstiksi on yleensä ensimmäinen vaihe laadullisen aineiston arvioinnissa.
Aineiston koodaaminen edellyttää, että tutkija lukee ja lukee aineiston uudelleen löytääkseen kuvioita, teemoja ja kategorioita. Tämän prosessin avuksi tutkija voi käyttää ohjelmistoja.
Tämän jälkeen tutkija luo aineistosta nousevia teemoja ja alateemoja, kun aineisto on koodattu.
Lopuksi tutkija arvioi kerätyn aineiston perusteella teemoja ja alateemoja, tekee johtopäätöksiä ja esittää ehdotuksia.

Kun on kyse kvantitatiivinen data-analyysi, tilastollisia lähestymistapoja käytetään saatujen numeeristen tietojen tutkimiseen. Prosessi sisältää usein seuraavat vaiheet:

Tietojen puhdistaminen on ensimmäinen vaihe kvantitatiivisten tietojen tulkinnassa, sillä se poistaa virheet, epäjohdonmukaisuudet ja poikkeamat.
Tämän jälkeen tutkija järjestää tiedot analysoitavaan muotoon, kuten taulukkolaskentaohjelmaan tai tietokantaan.
Tutkija voi käyttää aineiston tiivistämiseen kuvailevia tilastoja, kuten keskiarvoa, mediaania tai moodia.
Lopuksi tutkija voi käyttää päättelytilastoja, kuten t-testejä tai ANOVA:ta, hypoteesien testaamiseksi ja sen arvioimiseksi, ovatko tulokset tilastollisesti merkitseviä.

Luomuksesi, valmiina muutamassa minuutissa!

Mind the Graph on arvokas apuväline tiedemiehille ja tutkijoille, jotka haluavat luoda ammattimaisen näköisiä tieteellisiä kuvituksia ja grafiikkaa muutamassa minuutissa! Monipuolisten työkalujen ja resurssien ansiosta alustan avulla on helppo luoda korkealaatuista visuaalista aineistoa, joka viestii tutkimustuloksista tehokkaasti laajalle yleisölle.