定量的調査とは何ですか? | 定義、メソッド、タイプと用途

定量的研究は、実証研究において用いられる2つの研究分析手法のうちの1つです。定量的研究は、テキスト、ビデオ、画像、音声録音など、数値や言語によらないデータを扱うという点で、もう一つの実証研究分析手法である定性研究とは異なります。

対照的に、定量的研究は数値データの収集と分析を扱います。 自然現象や社会現象を客観的に理解し、分析することを目的とした研究手法です。

したがって、因果関係を検証し、平均とパターンを見つけ、一般化を生成し、予測を行うために研究者によって使用されています。

主なポイント

1. 定量調査では、数値データの測定と分析を重視して、仮説を検証し、パターンを特定し、統計的推論を引き出します。
2. 定量的研究は、調査、実験、または構造化された機器を使用した観察など、客観的で標準化されたデータ収集方法に依存しています。
3. 量的研究は、正確で一般化可能な知識を生み出すために、経済学、医学、工学、および自然科学で使用されます。

定量調査法を用いた分野

異なり、 定性的研究 社会科学で用いられる定量的研究は、自然科学と社会科学の両方で用いられています。定量的データ収集・分析手法を採用する主要な分野には、以下のものがあります。

1. 生物学
2. Psychology
3. 化学
4. Economics
5. 政治学
6. 社会学
7. マーケティング
8. 統計など。

定量的研究の種類

定量的なデータの収集と解釈の方法は、次の種類の研究に適用できます。

1. 記述的調査: これには、特定された研究変数の全体的な説明と説明が含まれます。 この種の研究は仮説から始まるわけではありません。 ただし、研究者は十分なデータを収集した後に開発することを選択できます。
2. 調査研究: アンケートは、あらゆる種類の定量的調査の主要なツールです。 ただし、この特定のアプローチは、特定の集団グループまたはセグメントの特性を研究および説明するために使用されます。
3. 相関研究 XNUMX つの特定された変数間の相関関係を確立して分析することが含まれます。 ここでは、収集されたデータを使用して予測と仮説をテストし、一般化を生成してより広範な母集団に適用します。
4. 実験研究: これには、特定された変数間に因果関係があるかどうかを分析するために、XNUMX つ以上の理論を生成して実験することが含まれます。
5. 因果比較研究: XNUMX つ以上の変数間の因果関係を見つけ出し、従属変数に対する独立変数の影響を測定する必要があります。

定量調査の方法

研究方法	使用法	例
Survey	XNUMX 対 XNUMX のインタビュー、電話、またはオンライン プラットフォームを通じて、参加者のグループから情報を収集するためのアンケートを準備します。	大学生に対するキャンパス政治の影響を理解するために、クローズドエンドの質問と評価尺度を備えたアンケートを準備します。
実験	独立変数を操作または制御して、従属変数への影響を評価します。	学生のグループを選択し、いくつかの課題が割り当てられた均等なグループに分けて、介入によって学生の先延ばしが減るかどうかを検証します。
系統的観察	重要な設定で関心のあるイベントまたは行動を特定し、注意深く観察する。	文化的、経済的、政治的背景に基づいて、クラス内での生徒の受動的および能動的な行動を観察、記録、分析します。
二次研究	これには、他の目的のために既存の記録や調査からデータを収集して引用することが含まれます。	1980 年代以降の「気候変動」の概念に対する人々の態度の変化を研究し理解するために、既存の縦断的研究から適切なアンケート データを収集します。

定量調査方法

定量調査の利点

定量的調査手法の主な利点は次のとおりです。

1. 客観性： 定量的調査は数値データを扱います。 したがって、数値が研究の結果を決定するものであり、研究者の個人的な偏見ではありません。
2. 比較に使用できます: 定量的研究で使用されるルールは、文化、経済、政治のあらゆる環境において同じままです。 したがって、同じモデルを異なる設定に適用して、結果を比較することができます。
3. 大きなサンプルの使用: 一貫した信頼性の高い手順により、定量的な調査を実現します。 大量のサンプルが可能になります。
4. 明確な結果: 厳密で一貫した手順により、定量的調査では明確で正確な結果が得られます。 

定量的研究のデメリット

定量的研究の分析方法にはさまざまな利点がありますが、限界もあります。

1. 表面的： 量的研究は主に数字を扱うものであり、社会現象に関連する経験や認識を数字で十分に説明することはできません。
2. 限られた焦点: 厳密な測定とあらかじめ決められた変数を使用する定量的研究では、他の関連する質問や情報が無視されます。
3. 構造バイアス: 定量的研究は一貫した手順にもかかわらず、不適切なサンプリング方法、情報の欠落、不正確な測定などの構造的な問題により、不正確な結果が生成される可能性があります。
4. コンテキストを無視できます: 定量的手法で収集されたデータは、研究室などの不自然な環境でも分析できます。 その結果、収集されたデータの文化的および歴史的背景が無視される傾向があります。

参考情報

1. https://dl.uswr.ac.ir/bitstream/Hannan/132194/1/076194382X.Sage.Publications.Ltd.Doing.Quantitative.Research.in.Education.with.SPSS.May.2004.pdf
2. http://www.papersearch.net/thesis/article.asp?key=3560136