Kvalitatiivne vs kvantitatiivne

Kuigi kvantitatiivne uurimistöö põhineb numbritel ja matemaatilistel arvutustel (aka kvantitatiivsed andmed), kvalitatiivne uurimistöö põhineb kirjutatud või suulistel narratiividel (või kvalitatiivsed andmed). Uuringus kasutatakse kvalitatiivseid ja kvantitatiivseid uurimismeetodeid KvalitatiivneKvantitatiivneEesmärk Selle eesmärk on jutustavate andmete intensiivse kogumise kaudu selgitada ja saada nähtustest arusaamist ning neist arusaamist. Hüpoteesi genereerimine testitavaks, induktiivseks. Selle eesmärk on selgitada, ennustada ja / või kontrollida nähtusi numbriliste andmete keskendunud kogumise kaudu. Testi hüpoteesid, deduktiivsed. Lähenemine uurimisele subjektiivne, terviklik, protsessile orienteeritud Objektiivne, keskendunud, tulemustele orienteeritud Hüpoteesid Ettevaatlik, arenev, põhineb konkreetsel uuringul Konkreetne, kontrollitav, öeldud enne konkreetset uuringut Uurimiskeskkond Kontrollitav säte pole nii oluline Võimalikult kontrollitud Proovide võtmine Eesmärk: kavatsus valida „väike”, mitte tingimata esinduslik valim, et saada põhjalikku arusaamist Juhuslik: kavatsus valida „suur” esinduslik valim, et tulemusi üldistada üldkogumiga Mõõtmine Normeerimata, jutustav (kirjutatud sõna), jätkub Standardiseeritud, numbriline (mõõtmised, numbrid), lõpus Kujundus ja meetod Paindlik, täpsustatud ainult üldsõnaliselt enne õppetööd Sekkumata jätmine, minimaalsed häired Kõik kirjeldav - ajalugu, biograafia, etnograafia, fenomenoloogia, põhjendatud teooria, juhtumianalüüs (nende hübriidid). Vaatleme paljusid muutuvaid väikeseid rühmi Struktureeritud, paindumatu, täpsustatud enne uuringut üksikasjalikult Sekkumine, manipuleerimine ja kontroll Kirjeldav korrelatsioon põhjuslik-võrdlev eksperimentaalne Kaaluge väheseid muutujaid, suur rühm Andmekogumisstrateegiad Dokument ja artefakt (midagi täheldatud), mis on kogumik (osaleja, mitteosaleja). Intervjuud / fookusgrupid (struktureerimata, mitteformaalsed). Küsimustike haldamine (tähtajatud). Põhjalike ja üksikasjalike märkmete tegemine. Vaatlused (mitteosalenud). Intervjuud ja fookusgrupid (poolstruktureeritud, formaalsed). Testide ja küsimustike haldamine (suletud). Andmete analüüs Algandmed on sõnades. Põhimõtteliselt jätkuv hõlmab vaatluste / kommentaaride kasutamist järelduse tegemiseks. Algandmed on arvud, mis tehakse uuringu lõpus, hõlmab statistikat (järelduste tegemiseks kasutatakse numbreid). Andmete tõlgendamine Järeldused on esialgsed (järeldused võivad muutuda), neid vaadatakse pidevalt läbi, järeldused on üldistused. Järelduste / üldistuste kehtivus on lugeja kohustus. Uuringu lõpus sõnastatud järeldused ja üldistused, mis on esitatud kindla täpsusega. Järeldused / üldistused on teadlase kohustus. Kunagi pole meie leiud 100% kindlad.

Sisu: Kvalitatiivne vs kvantitatiivne

• 1 Andmete tüüp
• 2 Kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete rakendused
  • 2.1 Millal kasutada kvalitatiivseid vs kvantitatiivseid uuringuid??
• 3 Andmete analüüs
  • 3.1 Andmete plahvatus
• 4 Tagasiside mõjud
• 5 viidet

Andmete tüüp

Kvalitatiivne uuring kogub vabas vormis ja mittenumbrilisi andmeid, näiteks päevikud, avatud küsimustikud, intervjuud ja tähelepanekud, mis pole numbrilise süsteemi abil kodeeritud.

Teisest küljest kogub kvantitatiivne uuring andmeid, mida saab kodeerida numbriliselt. Kvantitatiivse uurimistöö näideteks on eksperimendid või intervjuud / küsimustikud, mille abil teabe kogumiseks kasutati suletud küsimusi või hinnaskaalat.

Kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete rakendused

Kvalitatiivseid andmeid ja uuringuid kasutatakse üksikjuhtumite uurimiseks ja selleks, et teada saada, kuidas inimesed detailselt mõtlevad või tunnevad. See on juhtumiuuringute peamine tunnusjoon.

Suurte rühmade suundumuste täpsel uurimisel kasutatakse kvantitatiivseid andmeid ja uuringuid. Näited hõlmavad kliinilisi uuringuid või loendusi.

Millal kasutada kvalitatiivseid vs kvantitatiivseid uuringuid?

Kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed uurimismeetodid sobivad iga konkreetse stsenaariumi korral. Näiteks kvantitatiivsetel uuringutel on skaala eelis. See võimaldab koguda ja analüüsida tohutul hulgal andmeid paljude inimeste või allikate hulgast. Kvalitatiivsed uuringud seevastu ei ole tavaliselt nii ulatuslikud. Raske on näiteks läbi viia põhjalikke intervjuusid tuhandete inimestega või analüüsida nende vastuseid avatud küsimustele. Kuid tuhandete inimeste küsitluste vastuseid on suhteliselt lihtsam analüüsida, kui küsimused on suletud ja vastused saab matemaatiliselt kodeerida näiteks reitinguskaaladesse või eelistusjärkudesse.

Kvalitatiivne uurimistöö seevastu paistab silma siis, kui suletud küsimuste esitamine pole võimalik. Näiteks kasutavad turundajad potentsiaalsete klientide fookusrühmi sageli selleks, et proovida hinnata, mis mõjutab kaubamärgi tajumist, toote ostuotsuseid, tundeid ja emotsioone. Sellistel juhtudel on teadlased tavaliselt oma hüpoteesi kujundamise väga varajases staadiumis ega taha piirduda oma esialgse mõistmisega. Kvalitatiivne uurimistöö avab sageli uusi võimalusi ja ideid, mida kvantitatiivsed uuringud oma suletud olemuse tõttu ei saa.

Andmete analüüs

Kvalitatiivsed andmed võib olla keeruline analüüsida, eriti mastaabis, kuna seda ei saa taandada arvudele ega arvutustes kasutada. Vastused võib jaotada teemade kaupa ja nende analüüsimiseks on vaja eksperti. Erinevad teadlased võivad samast kvalitatiivsest materjalist teha erinevaid järeldusi.

Kvantitatiivseid andmeid saab analüüsida lihtsustamiseks järjestada või graafikutesse ja tabelitesse paigutada.

Andmete plahvatus

Andmete genereerimine suureneb arvutiseadmete arvu suurenemise ja Interneti kasvu tõttu. Enamik neist andmetest on kvantitatiivsed ning selle "suurandmete" analüüsimiseks on väljatöötamisel spetsiaalsed tööriistad ja tehnikad..

Tagasiside mõjud

Järgmine diagramm illustreerib positiivse ja negatiivse tagasiside mõju kvalitatiivsetele ja kvantitatiivsetele uuringutele:

Viited

• Kvalitatiivne kvantitatiivne - Lihtsalt psühholoogia
• Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed uuringud - Oxfordi ülikool