Koks skirtumas: Kokybiniai ir kiekybiniai tyrimai?

Egzistuoja kelios tyrimų atlikimo metodikos, iš kurių dvi svarbiausios - kokybiniai ir kiekybiniai tyrimai. Atliekant kokybinius tyrimus daugiausia dėmesio skiriama asmens patirčiai ir požiūriui pažinti stebint ir imant interviu, o atliekant kiekybinius tyrimus analizuojami ir išvados daromos remiantis skaitiniais duomenimis. Abi strategijos turi tiek privalumų, tiek trūkumų, o tinkamos metodikos pasirinkimas gali turėti didelę įtaką tyrimo rezultatams.

Šiame straipsnyje apžvelgsime kokybinių ir kiekybinių tyrimų skirtumus, jų privalumus ir trūkumus bei analizės metodus. Šio straipsnio pabaigoje geriau suprasite šiuos du tyrimo metodus ir būsite geriau pasirengę pasirinkti geriausią savo tyrimui.

Kas yra kokybiniai tyrimai?

Kokybinis tyrimas - tai tyrimo metodas, kuriuo siekiama suprasti asmenų patirtį, požiūrį ir elgesį jų natūralioje aplinkoje. Šis metodas dažnai taikomas sudėtingiems reiškiniams, kuriuos sunku kiekybiškai įvertinti, pavyzdžiui, įsitikinimams, požiūriams ir jausmams, tirti. Kokybinių tyrimų duomenys dažnai renkami tokiais metodais kaip stebėjimas, interviu ir tikslinės grupės. Surinkta informacija dažnai yra neskaitmeninė, ją gali sudaryti tekstiniai, garso ir vaizdo įrašai.

Vienas iš išskirtinių kokybinių tyrimų bruožų - dėmesys kontekstui ir subjektyviam duomenų aiškinimui. Užuot bandę apibendrinti rezultatus platesnei populiacijai, kokybinių tyrimų tyrėjai stengiasi suvokti gautų duomenų prasmę ir svarbą vertindami juos kontekste.

Ši strategija padeda tyrėjams geriau suprasti tiriamųjų asmenų patirtį ir požiūrį, taip pat atrasti modelius ir temas, kurie galėjo būti neakivaizdūs taikant kitus tyrimo metodus.

Kas yra kiekybiniai tyrimai?

Kiekybinis tyrimas - tai tyrimo metodas, kurio esmė - sistemingai rinkti ir analizuoti skaitinius duomenis. Ši strategija dažnai taikoma siekiant ištirti koreliaciją tarp kintamųjų ir, remiantis imtimi, daryti prognozes ar apibendrinimus apie didesnę populiaciją. Kiekybiniuose tyrimuose duomenys dažnai renkami tokiais metodais kaip apklausos, eksperimentai ir struktūriniai stebėjimai, o vėliau duomenys vertinami taikant statistinius metodus.

Vienas iš išskirtinių kiekybinių tyrimų bruožų yra nešališkumo ir standartizuotų matavimų naudojimas. Kiekybinių tyrimų tyrėjai taiko griežtus informacijos rinkimo ir analizės metodus, kad sumažintų asmeninio šališkumo ir subjektyvumo poveikį.

Šis metodas leidžia tyrėjams patikrinti hipotezes, nustatyti priežasties ir pasekmės sąsajas ir daryti statistines išvadas apie didesnę populiaciją.

Kokybinių tyrimų privalumai ir trūkumai

Spręsdami, kokią metodiką naudoti, tyrėjai turėtų išnagrinėti kokybinių tyrimų privalumus ir trūkumus:

Privalumai

Duomenų gausa ir išsamumas: Kokybiniai tyrimai leidžia tyrėjams surinkti daug ir išsamių duomenų apie dalyvių patirtį, požiūrį ir požiūrį, kurie gali padėti susidaryti išsamesnį tiriamų reiškinių vaizdą.
Lankstumas: Kokybiniai tyrimai yra adaptyvūs ir lankstūs, todėl tyrėjai gali keisti savo metodą reaguodami į naujus ar netikėtus atradimus.
Dalyvių supratimas: Kadangi atliekant kokybinius tyrimus dažnai tiesiogiai bendraujama su asmenimis, tyrėjai gali geriau suprasti jų asmeninę patirtį ir požiūrį.
Kontekstualizavimas: Kokybiniuose tyrimuose pabrėžiama konteksto ir subjektyvaus duomenų aiškinimo svarba, nes tai gali padėti suprasti, kaip asmenys įprasmina savo patirtį konkrečioje aplinkoje.
Hipotezių kūrimas: Atpažįstant duomenų modelius ir temas, kokybiniais tyrimais galima pasinaudoti kuriant hipotezes papildomiems tyrimams.

Trūkumai

Ribotas apibendrinamumas: Kadangi kokybiniai tyrimai kartais remiasi maža imtimi, jie gali neatspindėti platesnės populiacijos, jų apibendrinamumas yra ribotas.
Subjektyvumas: Kokybinis tyrimas susijęs su subjektyviu duomenų interpretavimu, kuriam įtakos gali turėti tyrėjo šališkumas ar asmeninė perspektyva.
Laiko sąnaudos: Kadangi kokybinis tyrimas apima išsamų duomenų rinkimą ir apdorojimą, jis gali pareikalauti daug laiko.
Analizės sunkumai: Kokybinius duomenis gali būti sudėtinga ir sunku analizuoti, ypač kai į juos įtraukiama netekstinė medžiaga, pavyzdžiui, nuotraukos ar garso įrašai.
Duomenų prisotinimas: Kokybinis tyrimas gali pasiekti tašką, kai nauja informacija neduos reikšmingų įžvalgų, todėl tolesnis duomenų rinkimas taps nebetikslingas.

Kiekybinių tyrimų privalumai ir trūkumai

Kiekybinis tyrimas, kaip ir kokybinis, turi privalumų ir trūkumų, į kuriuos tyrėjai turėtų atsižvelgti pasirinkdami šį metodą savo tyrimui.

Privalumai

Apibendrinamumas: Kadangi kiekybiniai tyrimai dažnai grindžiami didesne imtimi, jie gali duoti statistiškai pagrįstų išvadų, kurias galima apibendrinti platesnei populiacijai.
Objektyvumas: Kiekybiniuose tyrimuose daug dėmesio skiriama objektyvumui ir standartizuotiems matavimams, kurie sumažina asmeninio šališkumo ir subjektyvumo poveikį.
Galimybė atkartoti: Kiekybiniuose tyrimuose naudojamas nustatytas metodas ir standartizuoti matavimai, todėl kiti tyrėjai gali pakartoti tyrimą.
Statistinė analizė: Kiekybiniuose tyrimuose galima atlikti statistinę analizę, kuri gali padėti tyrėjams įvertinti hipotezes ir atrasti priežasties ir pasekmės ryšius.
Efektyvi duomenų analizė: Kiekybiniuose tyrimuose dažnai naudojami skaitiniai duomenys, kuriuos galima greitai išnagrinėti naudojant statistines priemones.

Trūkumai

Trūksta gylio: Kadangi kiekybiniai tyrimai dažnai priklauso nuo standartizuotų matavimų, juose gali būti neatsižvelgiama į dalyvių patirties ir požiūrio ypatumus.
Ribotas supratimas: Kiekybiniuose tyrimuose dažnai dėmesys sutelkiamas į tam tikrus tiriamo reiškinio aspektus, todėl jie gali nepadėti nuodugniai suprasti viso tiriamo reiškinio.
Nelankstumas: Kadangi kiekybiniai tyrimai remiasi nustatyta metodika ir nustatytais matavimais, jie dažnai yra nelankstūs.
Ribotas kontekstas: Kiekybiniuose tyrimuose gali būti neatsižvelgiama į konteksto svarbą ir į subjektyvaus duomenų interpretavimo poveikį.
Matavimo paklaida: Kiekybiniai tyrimai grindžiami skaitiniais duomenimis, kurie gali būti netikslūs arba juose gali būti matavimo klaidų.

Duomenų rinkimo metodai: Kokybiniai ir kiekybiniai tyrimai

Kokybinių ir kiekybinių tyrimų duomenų rinkimo metodai skiriasi.

Kokybiniuose tyrimuose dažnai taikomi tokie duomenų rinkimo metodai kaip interviu, tikslinės grupės, stebėjimas ir dokumentų analizė. Taikydami šiuos metodus tyrėjai gali gauti išsamius ir detalius duomenis apie dalyvių patirtį, perspektyvas ir požiūrius.

Pavyzdžiui, interviu ir tikslinės grupės leidžia tyrėjams tiesiogiai bendrauti su dalyviais ir gilintis į jų asmeninę patirtį ir požiūrį. Stebėjimu tyrėjai gali tirti dalyvių elgesį jų natūralioje aplinkoje ir fiksuoti jų patirtį realiuoju laiku.

Jie gali tyrinėti rašytinę ar vaizdinę medžiagą, pvz. dienoraščiai, laiškai ar nuotraukos. dokumentų analizės būdu gauti įžvalgų apie dalyvių patirtį ir požiūrį.

Kiekybiniuose tyrimuose dažnai naudojami tokie duomenų rinkimo metodai kaip apklausos, eksperimentai ir struktūrizuoti stebėjimai. Šie metodai leidžia tyrėjams gauti skaitinius duomenis, kuriuos vėliau galima statistiškai ištirti.

Apklausose prašoma atsakyti į tam tikrus standartizuotus klausimus, paprastai raštu arba internetu. Eksperimentai - tai vieno ar daugiau kintamųjų keitimas, siekiant patikrinti hipotezes ir kiekybiškai įvertinti poveikį priklausomam kintamajam. Struktūrizuoti stebėjimai - tai metodiškas duomenų rinkimas, dažnai naudojant iš anksto nustatytas kategorijas arba kontrolinius sąrašus.

Apskritai duomenų rinkimo metodai taikomi ir kokybiniuose, ir kiekybiniuose tyrimuose, nors naudojami metodai kinta priklausomai nuo tyrimo metodikos ir renkamų duomenų tipo. Kiekybiniuose tyrimuose daugiausia dėmesio skiriama skaitiniams duomenims, kuriuos galima įvertinti naudojant statistinius įrankius, o kokybiniuose tyrimuose akcentuojami turtingi, išsamūs duomenys, kurie gali padėti suprasti dalyvių patirtį ir požiūrį.

Kaip analizuoti kiekybinius ir kokybinius duomenis

Dėl duomenų pobūdžio kokybinių ir kiekybinių duomenų analizei reikalingos skirtingos metodikos.

Surinktų duomenų modelių, temų ir kategorijų nustatymas yra pagrindinis tikslas. kokybinių duomenų analizė. Šį metodą dažnai sudaro šie veiksmai:

Įrašytų duomenų transkribavimas arba pavertimas tekstu paprastai yra pirmasis kokybinių duomenų vertinimo etapas.
Duomenų kodavimas reiškia, kad tyrėjas skaito ir iš naujo skaito duomenis, kad atskleistų modelius, temas ir kategorijas. Šiam procesui palengvinti tyrėjas gali naudoti kompiuterines programas.
Tuomet tyrėjas generuoja temas ir potemas, kurios kyla iš duomenų, kai duomenys yra užkoduoti.
Galiausiai, atsižvelgdamas į surinktus duomenis, tyrėjas įvertina temas ir potemas, daro išvadas ir teikia pasiūlymus.

Kai kalbama apie kiekybinė duomenų analizė, gautiems skaitiniams duomenims nagrinėti taikomi statistiniai metodai. Šis procesas dažnai apima šiuos etapus:

Duomenų valymas yra pirmasis žingsnis interpretuojant kiekybinius duomenis, nes jo metu pašalinamos klaidos, neatitikimai ir nukrypimai.
Tuomet tyrėjas duomenis sutvarko į analizuojamą formatą, pavyzdžiui, skaičiuoklę ar duomenų bazę.
Duomenims apibendrinti tyrėjas gali naudoti aprašomąją statistiką, pavyzdžiui, vidurkį, medianą ar modą.
Galiausiai, tyrėjas gali taikyti inferencinę statistiką, pavyzdžiui, t-testus arba ANOVA, kad patikrintų hipotezes ir įvertintų, ar rezultatai yra statistiškai reikšmingi.

Jūsų kūriniai, paruošti per kelias minutes!

Mind the Graph yra vertingas šaltinis mokslininkams ir tyrėjams, kuriems reikia per kelias minutes sukurti profesionaliai atrodančias mokslines iliustracijas ir grafiką! Naudojant įvairias priemones ir išteklius, šioje platformoje lengva kurti aukštos kokybės vaizdinę medžiagą, kuri veiksmingai informuotų plačiąją auditoriją apie mokslinių tyrimų rezultatus.