Kāda ir atšķirība: Kvalitatīvie un kvantitatīvie pētījumi?

Pastāv vairākas pētījumu veikšanas metodoloģijas, no kurām divas ir kvalitatīvie un kvantitatīvie pētījumi. Kvalitatīvajā pētījumā galvenā uzmanība tiek pievērsta indivīda pieredzes un viedokļa izpratnei, izmantojot novērošanu un intervijas, savukārt kvantitatīvajā pētījumā tiek analizēti un izdarīti secinājumi, pamatojoties uz skaitliskajiem datiem. Abām stratēģijām ir gan priekšrocības, gan trūkumi, un atbilstošas metodoloģijas izvēle var būtiski ietekmēt pētījuma rezultātu.

Šajā rakstā mēs aplūkosim kvalitatīvo un kvantitatīvo pētījumu atšķirības, to priekšrocības un trūkumus, kā arī to, kā analizēt, pamatojoties uz katru metodi. Šī raksta beigās jūs labāk pārzināsiet šīs divas pētniecības metodes un būsiet labāk sagatavojušies izvēlēties vislabāko no tām savam pētījumam.

Kas ir kvalitatīvā izpēte?

Kvalitatīvais pētījums ir pētniecības metode, kas koncentrējas uz indivīdu pieredzes, perspektīvu un uzvedības izpratni viņu dabiskajā vidē. Šo metodi bieži izmanto, lai pētītu sarežģītas parādības, kuras ir grūti kvantificēt, piemēram, uzskatus, attieksmi un jūtas. Kvalitatīvajā pētniecībā datus bieži vāc, izmantojot tādas metodes kā novērošana, intervijas un fokusa grupas. Apkopotā informācija bieži nav skaitliska, un tā var ietvert teksta, audio un vizuālus ierakstus.

Viena no kvalitatīvā pētījuma raksturīgajām iezīmēm ir uzsvars uz kontekstu un subjektīvu datu interpretāciju. Tā vietā, lai mēģinātu iegūtos rezultātus vispārināt uz plašāku populāciju, kvalitatīvie pētnieki cenšas izprast iegūto datu nozīmi un nozīmīgumu, izvērtējot tos kontekstā.

Šī stratēģija palīdz pētniekiem labāk izprast pētāmo personu pieredzi un viedokļus, kā arī atrast modeļus un tēmas, kas, iespējams, nebūtu acīmredzamas, izmantojot citas pētniecības metodes.

Kas ir kvantitatīvie pētījumi?

Kvantitatīvie pētījumi ir pētniecības metode, kas koncentrējas uz sistemātisku skaitlisko datu vākšanu un analīzi. Šo stratēģiju bieži izmanto, lai izpētītu korelācijas starp mainīgajiem lielumiem un, pamatojoties uz izlasi, izdarītu prognozes vai vispārinājumus par plašāku populāciju. Kvantitatīvajā pētniecībā dati bieži tiek vākti, izmantojot tādas metodes kā aptaujas, eksperimenti un strukturēti novērojumi, un pēc tam dati tiek novērtēti, izmantojot statistikas metodes.

Viena no kvantitatīvo pētījumu atšķirīgajām iezīmēm ir to uzsvars uz objektivitāti un standartizētu mērījumu izmantošanu. Kvantitatīvie pētnieki izmanto stingras informācijas vākšanas un analīzes metodes, lai mazinātu personiskās neobjektivitātes un subjektivitātes ietekmi.

Šī metode ļauj pētniekiem pārbaudīt hipotēzes, noteikt cēloņu un seku sakarības un izdarīt statistiskus secinājumus par plašāku populāciju.

Kvalitatīvo pētījumu priekšrocības un trūkumi

Pieņemot lēmumu par izmantojamo metodoloģiju, pētniekiem jāizvērtē kvalitatīvā pētījuma priekšrocības un trūkumi:

Priekšrocības

Datu bagātība un dziļums: Kvalitatīvie pētījumi ļauj pētniekiem apkopot bagātīgus, detalizētus datus par dalībnieku pieredzi, attieksmi un viedokļiem, kas var sniegt pilnīgāku priekšstatu par pētāmajām parādībām.
Elastīgums: Kvalitatīvie pētījumi ir adaptīvi un elastīgi, ļaujot pētniekiem mainīt metodi, reaģējot uz jauniem vai negaidītiem atklājumiem.
Dalībnieku izpratne: Tā kā kvalitatīvie pētījumi bieži ietver tiešu sadarbību ar indivīdiem, pētnieki var labāk izprast viņu personīgo pieredzi un viedokli.
Kontekstualizācija: Kvalitatīvajā pētījumā tiek uzsvērta konteksta un subjektīvas datu interpretācijas nozīme, kas var sniegt ieskatu par to, kā indivīdi piešķir jēgu savai pieredzei konkrētā vidē.
Hipotēžu izvirzīšana: Atpazīstot modeļus un tēmas datos, kvalitatīvo pētījumu var izmantot, lai izstrādātu hipotēzes papildu pētījumiem.

Trūkumi

Ierobežota vispārināmība: Tā kā kvalitatīvie pētījumi dažkārt balstās uz nelielu izlases lielumu, tie var nebūt reprezentatīvi attiecībā uz plašāku populāciju, un to vispārināmība ir ierobežota.
Subjektivitāte: Kvalitatīvais pētījums ietver subjektīvu datu interpretāciju, ko var ietekmēt pētnieka aizspriedumi vai personiskais skatījums.
Aizņem daudz laika: Tā kā kvalitatīvais pētījums ietver padziļinātu datu vākšanu un apstrādi, tas var būt laikietilpīgs.
Grūtības analīzē: Kvalitatīvie dati var būt sarežģīti un grūti analizējami, jo īpaši, ja tajos ir iekļauti materiāli, kas nav teksta materiāli, piemēram, fotogrāfijas vai audioieraksti.
Datu piesātinājums: Kvalitatīvais pētījums var sasniegt punktu, kad jaunā informācija nesniedz nozīmīgas atziņas, tādējādi ierobežojot turpmāku datu vākšanas nozīmi.

Kvantitatīvo pētījumu priekšrocības un trūkumi

Kvantitatīvajam pētījumam, tāpat kā kvalitatīvajam pētījumam, ir priekšrocības un trūkumi, kas pētniekiem jāņem vērā, izvēloties šo metodi savam pētījumam.

Priekšrocības

Vispārināmība: Tā kā kvantitatīvie pētījumi bieži balstās uz lielāku izlases lielumu, tie var sniegt statistiski pamatotus secinājumus, kurus var attiecināt uz plašāku iedzīvotāju kopumu.
Objektivitāte: Kvantitatīvajos pētījumos uzsvars tiek likts uz objektivitāti un standartizētiem mērījumiem, kas samazina personisko aizspriedumu un subjektivitātes ietekmi.
Atkārtojamība: Kvantitatīvie pētījumi nodrošina noteiktu metodi un standartizētus mērījumus, kas ļauj citiem pētniekiem atkārtot pētījumu.
Statistiskā analīze: Kvantitatīvajos pētījumos ir iespējama statistiskā analīze, kas var palīdzēt pētniekiem novērtēt hipotēzes un atklāt cēloņu un seku sakarības.
Efektīva datu analīze: Kvantitatīvie pētījumi bieži ietver skaitliskus datus, kurus var ātri pārbaudīt, izmantojot statistikas rīkus.

Trūkumi

Dziļuma trūkums: Tā kā kvantitatīvie pētījumi bieži vien ir atkarīgi no standartizētiem mērījumiem, tie var neņemt vērā dalībnieku pieredzes un viedokļu nianses.
Ierobežota izpratne: Kvantitatīvie pētījumi bieži koncentrējas uz konkrētiem pētāmās parādības aspektiem, tie var nesniegt padziļinātu izpratni par visu pētāmo parādību.
Neelastība: Tā kā kvantitatīvie pētījumi balstās uz noteiktu metodoloģiju un noteiktiem mērījumiem, tie bieži vien ir neelastīgi.
Ierobežots konteksts: Kvantitatīvajos pētījumos var netikt atzīta konteksta nozīme un var netikt ņemta vērā subjektīvās datu interpretācijas ietekme.
Mērījumu kļūda: Kvantitatīvie pētījumi balstās uz skaitliskajiem datiem, kas var būt pakļauti mērījumu kļūdām vai neprecizitātēm.

Datu vākšanas metodes: Kvalitatīvie un kvantitatīvie pētījumi.

Datu vākšanas metodes kvalitatīvajos un kvantitatīvajos pētījumos atšķiras.

Kvalitatīvajā pētījumā bieži tiek izmantotas tādas datu vākšanas metodes kā intervijas, fokusa grupas, novērošana un dokumentu analīze. Izmantojot šīs metodes, pētnieki var iegūt plašus, detalizētus datus par dalībnieku pieredzi, perspektīvām un viedokļiem.

Piemēram, intervijas un fokusa grupas ļauj pētniekiem tieši sazināties ar dalībniekiem un padziļināti izprast viņu personīgo pieredzi un viedokļus. Pētnieki var izmantot novērošanu, lai pētītu dalībnieku uzvedību viņu dabiskajā vidē un fiksētu viņu pieredzi reālajā laikā.

Viņi var izpētīt rakstiskus vai vizuālus materiālus, piemēram. dienasgrāmatas, vēstules vai fotogrāfijas gūt ieskatu dalībnieku pieredzē un viedokļos, izmantojot dokumentu analīzi.

Kvantitatīvajos pētījumos bieži izmanto tādas datu vākšanas metodes kā aptaujas, eksperimenti un strukturēti novērojumi. Šīs metodes ļauj pētniekiem iegūt skaitliskus datus, kurus pēc tam var pārbaudīt statistiski.

Aptaujās indivīdiem tiek lūgts atbildēt uz virkni standartizētu jautājumu, parasti rakstiski vai tiešsaistē. Eksperimenti ir saistīti ar viena vai vairāku mainīgo lielumu mainīšanu, lai pārbaudītu hipotēzes un kvantitatīvi noteiktu ietekmi uz atkarīgo mainīgo lielumu. Strukturēti novērojumi ietver datu vākšanu metodiskā veidā, bieži izmantojot iepriekš noteiktas kategorijas vai kontrolsarakstus.

Kopumā datu vākšanas metodes tiek izmantotas gan kvalitatīvajos, gan kvantitatīvajos pētījumos, lai gan izmantotās metodes mainās atkarībā no pētījuma metodoloģijas un vācamo datu veida. Kvantitatīvajā pētījumā galvenā uzmanība tiek pievērsta skaitliskajiem datiem, kurus var novērtēt, izmantojot statistikas rīkus, savukārt kvalitatīvajā pētījumā uzsvars tiek likts uz bagātīgiem, detalizētiem datiem, kas var sniegt ieskatu dalībnieku pieredzē un viedokļos.

Kā analizēt kvalitatīvos un kvantitatīvos datus

Datu rakstura dēļ kvalitatīvo un kvantitatīvo datu analīzei ir nepieciešamas atšķirīgas metodoloģijas.

Apzināt modeļus, tēmas un kategorijas savāktajos datos ir galvenais mērķis kvalitatīvo datu analīze. Šī metode bieži ietver šādas darbības:

Kvalitatīvo datu novērtēšanas pirmais posms parasti ir transkribēšana vai ierakstīto datu pārvēršana tekstā.
Datu kodēšana nozīmē, ka pētnieks lasa un pārlasa datus, lai atklātu modeļus, tēmas un kategorijas. Lai palīdzētu šajā procesā, pētnieks var izmantot datorprogrammas.
Pēc tam, kad dati ir kodēti, pētnieks ģenerē tēmas un apakštēmas, kas izriet no datiem.
Visbeidzot, atkarībā no iegūtajiem datiem pētnieks izvērtē tēmas un apakštēmas, izdarot secinājumus un sniedzot priekšlikumus.

Kad runa ir par kvantitatīvā datu analīze, lai pārbaudītu iegūtos skaitliskos datus, tiek izmantotas statistikas pieejas. Process bieži ietver šādus posmus:

Datu attīrīšana ir pirmais solis kvantitatīvo datu interpretācijā, jo tā novērš kļūdas, neatbilstības un novirzes.
Pēc tam pētnieks sakārto datus analizējamā formātā, piemēram, izklājlapā vai datubāzē.
Lai apkopotu datus, pētnieks var izmantot aprakstošo statistiku, piemēram, vidējo vērtību, mediānu vai modi.
Visbeidzot, lai pārbaudītu hipotēzes un novērtētu, vai rezultāti ir statistiski nozīmīgi, pētnieks var izmantot inferenciālo statistiku, piemēram, t-testus vai ANOVA.

Jūsu darbi, gatavi dažu minūšu laikā!

Mind the Graph ir vērtīgs resurss zinātniekiem un pētniekiem, kuriem dažu minūšu laikā ir jāizveido profesionālas zinātniskas ilustrācijas un grafikas! Izmantojot dažādus rīkus un resursus, šī platforma ļauj viegli izveidot augstas kvalitātes vizuālus materiālus, kas efektīvi informē plašu auditoriju par pētījumu rezultātiem.