В чем разница: Качественные и количественные исследования?

Существует несколько методик проведения исследований, среди которых наиболее распространены качественные и количественные исследования. Качественные исследования направлены на понимание опыта и точки зрения человека через наблюдение и интервью, в то время как количественные исследования анализируют и делают выводы на основе цифровых данных. Обе стратегии имеют как преимущества, так и недостатки, и выбор подходящей методологии может существенно повлиять на результат исследования.

В этой статье мы рассмотрим различия между качественными и количественными исследованиями, их преимущества и недостатки, а также способы анализа на основе каждого метода. К концу статьи вы будете лучше разбираться в этих двух методах исследования и будете лучше подготовлены к выбору наилучшего из них для своего исследования.

Что такое качественное исследование?

Качественное исследование - это метод исследования, направленный на понимание опыта, взглядов и поведения людей в естественной среде. Этот метод часто используется для изучения сложных явлений, которые трудно поддаются количественной оценке, таких как убеждения, отношения и чувства. Данные для качественных исследований часто собираются с помощью таких методов, как наблюдение, интервью и фокус-группы. Собранная информация часто не имеет числового выражения и может представлять собой текстовые, аудио- и визуальные записи.

Одной из отличительных особенностей качественных исследований является акцент на контексте и субъективной интерпретации данных. Вместо того чтобы пытаться обобщить полученные результаты на более широкую популяцию, качественные исследователи стремятся постичь смысл и значимость полученных данных, оценивая их в контексте.

Эта стратегия помогает исследователям лучше понять опыт и точку зрения изучаемых людей, а также обнаружить закономерности и темы, которые могли быть неочевидны при использовании других методов исследования.

Что такое количественные исследования?

Количественные исследования - это метод исследования, направленный на систематический сбор и анализ числовых данных. Эта стратегия часто используется для изучения корреляций между переменными, а также для прогнозирования или обобщения более широкой совокупности на основе выборки. Количественные исследования часто предполагают сбор данных с помощью таких методов, как опросы, эксперименты и структурированные наблюдения, а затем их оценку с помощью статистических методов.

Одной из отличительных особенностей количественных исследований является их беспристрастность и использование стандартизированных измерений. Количественные исследователи используют строгие методы сбора и анализа информации, чтобы уменьшить влияние личной предвзятости и субъективности.

Этот метод позволяет исследователям проверять гипотезы, выявлять причинно-следственные связи и делать статистические выводы в отношении широкой совокупности.

Преимущества и недостатки качественных исследований

При принятии решения об использовании той или иной методологии исследователи должны изучить преимущества и недостатки качественных исследований:

Преимущества

Богатство и глубина данных: Качественные исследования позволяют исследователям собирать богатые, подробные данные об опыте, отношении и точке зрения участников, которые могут дать более полное представление об изучаемых явлениях.
Гибкость: Качественное исследование является адаптивным и гибким, что позволяет исследователям менять свой метод в ответ на новые или неожиданные открытия.
Понимание участников: Поскольку качественные исследования часто предполагают непосредственное общение с людьми, исследователи могут лучше понять их личный опыт и точку зрения.
Контекстуализация: Качественные исследования подчеркивают важность контекста и субъективной интерпретации данных, которые могут дать представление о том, как люди осмысливают свой опыт в конкретных условиях.
Формирование гипотез: Выявляя закономерности и темы в данных, качественное исследование может быть использовано для разработки гипотез для дополнительных исследований.

Недостатки

Ограниченная обобщающая способность: Поскольку качественные исследования иногда опираются на небольшой размер выборки, они могут быть нерепрезентативны для более широкой популяции, их обобщающая способность ограничена.
Субъективность: Качественные исследования предполагают субъективную интерпретацию данных, на которую может повлиять предвзятость исследователя или его личная точка зрения.
Затраты времени: Поскольку качественное исследование включает в себя глубокий сбор и обработку данных, оно может быть трудоемким.
Трудности анализа: Качественные данные могут быть сложными и трудными для анализа, особенно если в них включены нетекстовые материалы, такие как фотографии или аудиозаписи.
Насыщение данными: Качественное исследование может достичь точки, когда новая информация не дает существенных результатов, что ограничивает целесообразность дальнейшего сбора данных.

Преимущества и недостатки количественных исследований

Количественные исследования, как и качественные, имеют свои преимущества и недостатки, которые исследователи должны учитывать при выборе этого метода для своего исследования.

Преимущества

Обобщаемость: Поскольку количественные исследования часто основываются на большем объеме выборки, они позволяют получить статистически достоверные выводы, которые могут быть обобщены на более широкую популяцию.
Объективность: В количественных исследованиях особое внимание уделяется объективности и стандартизированным измерениям, что снижает влияние личной предвзятости и субъективности.
Воспроизводимость: Количественные исследования обеспечивают установленный метод и стандартизированные измерения, что позволяет другим исследователям воспроизвести результаты исследования.
Статистический анализ: В количественных исследованиях возможен статистический анализ, который помогает исследователям оценивать гипотезы и выявлять причинно-следственные связи.
Эффективный анализ данных: В количественных исследованиях часто используются числовые данные, которые могут быть быстро изучены с помощью статистических инструментов.

Недостатки

Отсутствие глубины: Поскольку количественные исследования часто зависят от стандартных измерений, они могут упускать из виду тонкости опыта и точки зрения участников.
Ограниченность понимания: Количественные исследования часто фокусируются на отдельных аспектах изучаемого явления, они не могут дать глубокого понимания всего изучаемого явления.
Негибкость: Поскольку количественные исследования опираются на заданную методологию и установленные измерения, они часто являются негибкими.
Ограниченный контекст: Количественные исследования могут не учитывать значимость контекста и пренебрегать влиянием субъективной интерпретации данных.
Погрешность измерения: Количественные исследования основаны на числовых данных, которые могут быть подвержены ошибкам и неточностям измерения.

Методы сбора данных: Качественные и количественные исследования

Методы сбора данных по-разному отличаются в качественных и количественных исследованиях.

В качественных исследованиях часто используются такие методы сбора данных, как интервью, фокус-группы, наблюдение и анализ документов. Используя эти методы, исследователи могут получить обширные и подробные данные об опыте, перспективах и точках зрения участников.

Например, интервью и фокус-группы позволяют исследователям напрямую взаимодействовать с участниками и глубже изучить их личный опыт и точку зрения. Исследователи могут использовать наблюдение для изучения поведения участников в их естественной среде и фиксировать их опыт в режиме реального времени.

Они могут исследовать письменные или визуальные материалы, такие как дневники, письма или фотографии получить представление об опыте и точке зрения участников с помощью анализа документов.

В количественных исследованиях часто используются такие методы сбора данных, как опросы, эксперименты и структурированные наблюдения. Эти методы позволяют исследователям получать числовые данные, которые затем могут быть подвергнуты статистическому анализу.

Опросы предполагают получение от людей ответов на ряд стандартных вопросов, обычно в письменном виде или в режиме онлайн. Эксперименты предполагают изменение одной или нескольких переменных с целью проверки гипотез и количественной оценки влияния на зависимую переменную. Структурированные наблюдения предполагают методичный сбор данных, часто с использованием заранее определенных категорий или контрольных списков.

В целом методы сбора данных используются как в качественных, так и в количественных исследованиях, хотя их применение зависит от методологии исследования и типа собираемых данных. В количественных исследованиях основное внимание уделяется численным данным, которые можно оценить с помощью статистических инструментов, в то время как в качественных исследованиях акцент делается на богатых, подробных данных, позволяющих понять опыт и точку зрения участников.

Как анализировать качественные и количественные данные

В силу характера данных анализ качественных и количественных данных требует применения различных методик.

Выявление закономерностей, тем и категорий в собранных данных является основной задачей качественный анализ данных. Этот метод часто включает следующие этапы:

Транскрибирование или преобразование записанных данных в текст обычно является первым этапом оценки качественных данных.
Кодирование данных предполагает чтение и перечитывание исследователем данных с целью выявления закономерностей, тем и категорий. Для помощи в этом процессе исследователь может воспользоваться программным обеспечением.
Затем исследователь формирует темы и подтемы, которые возникают из данных после их кодирования.
Наконец, в зависимости от собранных данных, исследователь оценивает темы и подтемы, делает выводы и дает предложения.

Когда дело доходит до количественный анализ данныхДля изучения полученных числовых данных используются статистические подходы. Этот процесс часто включает следующие этапы:

Очистка данных является первым шагом в интерпретации количественных данных, поскольку она позволяет устранить ошибки, несоответствия и выбросы.
Затем исследователь приводит данные в анализируемый формат, например, в электронную таблицу или базу данных.
Для обобщения данных исследователь может использовать описательные статистики, такие как среднее значение, медиана или мода.
Наконец, для проверки гипотез и оценки статистической значимости полученных результатов исследователь может использовать инференциальную статистику, такую как t-тесты или ANOVA.

Ваши творения, готовые в течение нескольких минут!

Mind the Graph это ценный ресурс для ученых и исследователей, которым необходимо создавать профессиональные научные иллюстрации и графики за считанные минуты! Благодаря широкому набору инструментов и ресурсов платформа позволяет легко создавать высококачественные визуальные материалы, которые эффективно доносят результаты исследований до широкой аудитории.