有什么区别？定性研究与定量研究？- Mind the Graph 博客

开展研究的方法有多种，其中定性研究和定量研究是最突出的两种。定性研究侧重于通过观察和访谈了解个人的经历和观点，而定量研究则根据数字数据进行分析并得出结论。这两种策略各有利弊，选择适当的方法对研究结果有相当大的影响。

在本文中，我们将探讨定性研究与定量研究的区别、它们的优点和缺点，以及如何根据每种方法进行分析。本文结束时，您将更好地掌握这两种研究方法，并为选择最适合自己的研究方法做好准备。

什么是定性研究？

定性研究是一种侧重于了解个人在自然环境中的经历、观点和行为的研究方法。这种方法常用于调查难以量化的复杂现象，如信仰、态度和情感。定性研究通常通过观察、访谈和焦点小组等方法收集数据。收集到的信息通常不是数字，可能包括文字、音频和视频记录。

定性研究的一个显著特点是强调背景和对数据的主观解释。定性研究人员并不试图将研究结果推广到更广泛的人群中去，而是通过在上下文中对数据进行评估，努力把握所获数据的意义和相关性。

这种策略有助于研究人员更好地了解被研究者的经历和观点，并发现其他研究方法可能无法发现的模式和主题。

什么是定量研究？

定量研究是一种侧重于系统收集和分析数字数据的研究方法。这种策略常用于研究变量之间的相关性，并根据样本对更广泛的人群进行预测或归纳。定量研究通常需要使用调查、实验和结构化观察等方法收集数据，然后使用统计技术对数据进行评估。

定量研究的一个显著特点是强调公正性和使用标准化的测量方法。定量研究人员使用严格的方法收集和分析信息，以减少个人偏见和主观性的影响。

通过这种方法，研究人员可以检验假设，确定因果关系，并对更广泛的人群进行统计推断。

定性研究的优缺点

在决定使用哪种方法时，研究人员应审视定性研究的优缺点，具体如下：

优势

数据的丰富性和深度： 定性研究使研究人员能够收集有关参与者的经历、态度和观点的丰富而详细的数据，从而更全面地了解所研究的现象。
灵活性。 定性研究具有适应性和灵活性，允许研究人员根据新的或意想不到的发现改变研究方法。
了解参与者： 由于定性研究经常涉及个人的直接参与，研究人员可以更好地掌握他们的个人经历和观点。
语境化： 定性研究强调情境和主观数据解释的相关性，这可以让人深入了解个人如何在特定环境中理解其经历的意义。
提出假设： 通过识别数据中的模式和主题，可以利用定性研究为其他研究提出假设。

缺点

可推广性有限： 由于定性研究有时依赖于较小的样本量，因此可能无法代表更广泛的人群，其普适性也受到限制。
主观性： 定性研究需要对数据进行主观解释，这可能会受到研究人员的偏见或个人观点的影响。
费时： 由于定性研究包括深入的数据收集和处理，因此可能比较耗时。
分析方面的困难： 定性数据分析起来可能比较复杂和困难，尤其是在包含照片或录音等非文本材料的情况下。
数据饱和： 定性研究可能会出现新信息无法产生重要见解的情况，从而限制了进一步收集数据的意义。

定量研究的优缺点

定量研究与定性研究一样，各有利弊，研究人员在选择这种方法进行研究时应加以考虑。

优势

可推广性： 由于定量研究通常以较大的样本量为基础，因此可以得出统计上有效的研究结果，并将其推广到更广泛的人群中。
客观性： 定量研究强调客观性和标准化测量，从而减少了个人偏见和主观性的影响。
可复制性： 定量研究提供了一种既定的方法和标准化的测量手段，使其他研究人员能够复制研究成果。
统计分析。 定量研究可以进行统计分析，这有助于研究人员评估假设和发现因果关系。
有效的数据分析： 定量研究经常涉及数字数据，可以使用统计工具对其进行快速检查。

缺点

缺乏深度： 由于定量研究往往依赖于标准化的测量，因此可能会忽略参与者的经历和观点的复杂性。
理解能力有限： 定量研究通常侧重于所研究现象的特定方面，可能无法深入了解所研究的整个现象。
缺乏灵活性： 由于定量研究依赖于固定的方法和既定的衡量标准，因此往往缺乏灵活性。
背景有限： 定量研究可能无法认识到背景的重要性，也可能忽视主观数据解释的影响。
测量误差： 定量研究以数字数据为基础，可能容易出现测量误差或不准确。

数据收集方法：定性研究与定量研究

定性研究与定量研究的数据收集方法各有不同。

定性研究通常采用访谈、焦点小组、观察和文件分析等数据收集方法。利用这些方法，研究人员可以获得有关参与者的经历、观点和看法的大量详细数据。

例如，访谈和焦点小组可以让研究人员直接与参与者互动，深入了解他们的个人经历和观点。研究人员可以通过观察来研究参与者在自然环境中的行为，并实时捕捉他们的体验。

他们可能会调查书面或视觉材料，如 日记、信件或照片 通过文件分析深入了解参与者的经历和观点。

定量研究通常使用调查、实验和结构化观察等方法收集数据。通过这些方法，研究人员可以获得数字数据，然后对这些数据进行统计分析。

调查要求个人回答一系列标准化问题，通常采用书面或在线形式。实验需要对一个或多个变量进行调整，以检验假设并量化对因变量的影响。结构化观察需要有条不紊地收集数据，通常使用预先确定的类别或核对表。

总的来说，定性研究和定量研究都采用数据收集方法，但所使用的方法会根据研究方法和收集的数据类型而改变。定量研究侧重于可以使用统计工具进行评估的数字数据，而定性研究则强调丰富、详细的数据，这些数据可以让人深入了解参与者的经历和观点。

如何分析定性与定量数据

由于数据的性质，分析定性和定量数据需要不同的方法。

从收集到的数据中找出模式、主题和类别，是《数据收集与分析》的主要目标。 定性数据分析.这种方法通常包括以下步骤：

将记录的数据转录或转化为文本通常是评估定性数据的第一阶段。
数据编码需要研究人员阅读和重读数据，以发现模式、主题和类别。为了辅助这一过程，研究人员可能会使用软件程序。
然后，在对数据进行编码后，研究人员会从数据中产生主题和次主题。
最后，根据收集到的数据，研究人员对主题和次主题进行评估，得出结论并提出建议。

当涉及到 定量数据分析统计方法用于检查所获得的数字数据。这一过程通常包括以下步骤：

清理数据是解释定量数据的第一步，因为它可以消除错误、不一致和异常值。
然后，研究人员将数据整理成可分析的格式，如电子表格或数据库。
为了总结数据，研究人员可能会使用平均值、中位数或模式等描述性统计方法。
最后，研究人员可能会使用 t 检验或方差分析等推理统计来检验假设，并评估结果是否具有统计意义。

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