Качественные исследования исследуют и понимают основные значения, мотивы и нюансы явлений с помощью нечисловых данных. Напротив, количественные исследования включают сбор и анализ числовых данных для проверки гипотез и получения статистических выводов.
Основные выводы
- Качественные исследования исследуют субъективный опыт, мнения и чувства, в то время как количественные исследования имеют дело с измеримыми числовыми данными и статистическим анализом.
- Качественные методы исследования включают интервью, фокус-группы и наблюдения, тогда как количественные методы исследования включают опросы, эксперименты и структурированный сбор данных.
- При совместном использовании два исследовательских подхода могут дополнять друг друга, обеспечивая более полное понимание темы исследования.
Качественные и количественные исследования
Качественные исследования изучают и понимают опыт, отношения и поведение людей посредством наблюдения, интервью и фокус-групп. Количественные исследования используют числовые данные для проверки гипотез и обобщений о популяции и включают сбор данных посредством опросов, экспериментов или других методов.
Качественные данные представлены в словесной форме, тогда как количественные данные представлены в числовой форме, которая поддается измерению.
Сравнительная таблица
| Аспект | Качественное исследование | Количественные исследования |
|---|---|---|
| Фокус исследования | Исследует и понимает явления посредством углубленного изучения, подчеркивая контекст и значение. | Сосредоточен на числовых данных и измеримых переменных для проверки гипотез и количественной оценки взаимосвязей. |
| Тип данных | Включает нечисловые данные, такие как текст, аудио, видео или изображения, в форме слов, тем или шаблонов. | Включает числовые данные, собранные с помощью опросов, экспериментов или структурированных наблюдений. |
| Методы сбора данных | Общие методы включают интервью, фокус-группы, наблюдения, контент-анализ и открытые опросы. | Общие методы включают структурированные опросы, эксперименты, наблюдения и статистический анализ данных. |
| Размер образца | Обычно для сбора обширной и углубленной информации используются выборки меньшего размера: от нескольких человек до нескольких десятков. | Обычно для обеспечения обобщаемости и статистической значимости используются более крупные размеры выборки: от сотен до тысяч. |
| Методы отбора проб | Обычно используются методы невероятностной выборки, такие как целенаправленная выборка или выборка снежного кома. | Часто используются методы вероятностной выборки, такие как случайная выборка или стратифицированная выборка. |
| Анализ данных | Включает тематический анализ, контент-анализ, нарративный анализ или обоснованную теорию для выявления закономерностей, тем и значений в данных. | Включает статистический анализ, проверку гипотез, корреляцию, регрессию и статистические выводы для количественной оценки взаимосвязей и проверки гипотез. |
| Обобщаемость | Результаты зависят от контекста и их нелегко обобщить на более крупные группы населения. | Стремится к более широкому обобщению, поскольку количественные исследования стремятся сделать выводы о группах населения, выходящих за рамки выборки. |
| Вопросы исследования | Склонен исследовать открытые исследовательские вопросы, начиная с вопросов «как» или «почему» понимать процессы и опыт. | Обычно решает закрытые исследовательские вопросы с акцентом на «что», «сколько», «когда» или «где» измерять и количественно определять явления. |
| Гибкость дизайна исследований | Обеспечивает гибкость и адаптацию в процессе исследования, поскольку дизайн исследования может меняться на основе новых результатов. | Требуется заранее определенный дизайн исследования, включая инструменты сбора данных и методы выборки, чтобы поддерживать последовательность и минимизировать систематическую ошибку. |
| Субъективность и предвзятость | Признает возможность субъективизма и предвзятости исследователя; Точки зрения исследователей могут повлиять на результаты. | Стремится свести к минимуму субъективность и предвзятость посредством стандартизированных процедур сбора и анализа данных. |
| Время и ресурсоемкость | Может оказаться трудоемким и ресурсоемким из-за глубины сбора и анализа данных. | Как правило, более эффективен с точки зрения сбора и анализа данных, особенно при больших размерах выборки. |
| Примеры | Этнографические исследования, тематические исследования, феноменология и качественный контент-анализ. | Опросы, эксперименты, наблюдательные исследования и статистический анализ, такой как ANOVA или регрессия. |
Что такое качественные исследования?
Качественные исследования — это методологический подход, используемый для изучения и понимания человеческого поведения, опыта и явлений. В отличие от количественных исследований, которые фокусируются на числовых данных и статистическом анализе, качественные исследования направлены на раскрытие более глубокого смысла и контекста человеческих действий. Этот тип исследования особенно полезен при изучении сложных социальных, культурных или психологических явлений.
Характеристики качественных исследований
1. Исследовательская природа
Качественные исследования носят исследовательский характер и направлены на получение информации о причинах и мотивах, лежащих в основе конкретного явления.
2. Глубокое понимание
Он стремится обеспечить глубокое понимание предмета, подчеркивая богатство и сложность человеческого опыта.
3. Трансформируемость
Качественные методы исследования являются гибкими и адаптируемыми, что позволяет исследователям корректировать свой подход на основе новых результатов.
4. Контекстный анализ
Акцент делается на понимании контекста, в котором происходит поведение и опыт, признании влияния социальных, культурных и экологических факторов.
Методы качественных исследований
1. Интервью
Проведение глубинных интервью позволяет исследователям изучить точки зрения, отношения и опыт участников в разговорной и открытой манере.
2. Фокус группы
Объединение небольшой группы участников облегчает групповые дискуссии, раскрывая общие убеждения, мнения и опыт.
3. Наблюдение
Непосредственное наблюдение за отдельными людьми или группами в их естественной среде обитания дает представление о поведении и взаимодействиях, не полагаясь на самоотчеты.
4. Анализ содержания
Анализ текстового, визуального или аудиоконтента помогает выявить закономерности, темы и значения в данных.
Анализ данных в качественных исследованиях
1. Тематический анализ
Выявление и анализ тем в данных для выявления закономерностей и повторяющихся концепций.
2. Обоснованная теория
Разработка теорий или концептуальных рамок непосредственно на основе данных, что позволяет получить новые идеи.
3. Анализ содержания
Систематический анализ и классификация текстовых или визуальных данных для извлечения значимой информации.
4. Нарративный анализ
Изучение историй и повествований, которыми поделились участники, чтобы понять субъективную природу опыта.
Преимущества качественного исследования
1. Богатство данных
Предоставляет богатые и подробные данные, позволяющие глубоко понять изучаемое явление.
2. Трансформируемость
Адаптивность дизайна и методов исследования позволяет изучать различные аспекты.
3. Контекстуальная информация
Подчеркивает важность контекста, давая представление о социальных и культурных факторах, влияющих на поведение.
Проблемы качественных исследований
1. Субъективность
На результаты могут повлиять интерпретации и предубеждения исследователя.
2. Обобщаемость
Ограниченная возможность обобщить результаты на более широкие группы населения из-за небольших размеров выборки, используемой в качественных исследованиях.
3. Кропотливый
Качественные исследования могут занять много времени, поскольку тщательный анализ и интерпретация требуют тщательного рассмотрения.
Что такое количественные исследования?
Количественное исследование — это систематическое эмпирическое исследование, используемое для сбора числовых данных и их статистического анализа. Этот тип исследований характеризуется использованием структурированных исследовательских инструментов, таких как опросы, эксперименты или структурированные наблюдения, для сбора числовых данных. Цель состоит в том, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции в данных и сделать обобщающие выводы.
Ключевые характеристики количественных исследований
1. Объективные и измеримые данные
Количественные исследования направлены на сбор объективных и измеримых данных. Эти данные выражаются в числовых показателях, что позволяет провести статистический анализ. Исследователи стремятся количественно оценить и проанализировать переменные, чтобы сделать объективные выводы.
2. Структурированный дизайн исследования
Количественные исследования используют структурированный дизайн исследования с заранее определенными методами и процедурами. Цель состоит в том, чтобы сохранить последовательность и уменьшить предвзятость при сборе и анализе данных.
3. Большие размеры выборки
Количественные исследования включают выборки большого размера для обеспечения статистической надежности. Использование репрезентативных выборок повышает возможность обобщения результатов для более широких слоев населения.
4. Статистический анализ
Статистические методы являются основным аспектом количественных исследований. Исследователи используют статистический анализ для интерпретации данных, проверки гипотез и определения значимости результатов.
5. Воспроизводимость
Количественные исследования должны быть воспроизводимыми, то есть другие исследователи должны иметь возможность провести аналогичное исследование и получить сопоставимые результаты. Это способствует достоверности исследования.
Методы количественных исследований
1. Опросы и анкеты
Опросы и анкеты — популярные методы сбора числовых данных от большого числа участников. Вопросы структурированы таким образом, чтобы вызвать конкретные ответы, которые можно оценить количественно и проанализировать.
2. Эксперименты.
Эксперименты включают манипулирование переменными в контролируемой среде для наблюдения за их эффектами. Количественные данные собираются для оценки влияния этих переменных на результаты.
3. Наблюдательные исследования
Наблюдательные исследования включают систематическое наблюдение за поведением в естественных условиях. Исследователи записывают и количественно оценивают поведение, чтобы выявить закономерности и корреляции.
4. Анализ вторичных данных
Исследователи могут анализировать существующие числовые данные, собранные для других целей. Этот метод экономически эффективен и может дать ценную информацию о различных явлениях.
Преимущества и недостатки количественных исследований
Преимущества:
- Объективность: Количественные данные объективны и менее подвержены предвзятости исследователей.
- Обобщаемость: Результаты больших выборок можно распространить на более широкие группы населения.
- Статистическая точность: Статистический анализ позволяет точно интерпретировать данные.
Минусы:
- Недостаток глубины: Количественным исследованиям может не хватать глубины и богатства качественных подходов.
- Контекстное понимание: Он может не отражать полный контекст и смысл ответов участников.
- Жесткость: Структурированный характер может ограничивать исследование неожиданных явлений.
Основные различия между качественными исследованиями и количественными исследованиями
- Фокус исследования:
- Качественное исследование: Сосредоточен на изучении и понимании основных значений, мотиваций и контекстов явлений. Он подчеркивает глубину информации и использует открытые исследовательские вопросы.
- Количественные исследования: Сосредоточен на измерении и количественной оценке явлений, стремясь установить закономерности, взаимосвязи и статистическую значимость. Он использует закрытые исследовательские вопросы и гипотезы.
- Тип данных:
- Качественное исследование: Включает нечисловые данные, такие как текст, аудио, видео или изображения, в виде слов, тем или шаблонов.
- Количественные исследования: Включает числовые данные, собранные посредством структурированных опросов, экспериментов, наблюдений или стандартизированных инструментов.
- Методы сбора данных:
- Качественное исследование: Общие методы включают интервью, фокус-группы, наблюдения участников, контент-анализ и открытые опросы.
- Количественные исследования: Общие методы включают структурированные опросы, эксперименты, наблюдательные исследования и статистический анализ данных.
- Размер образца:
- Качественное исследование: Обычно для сбора обширной, контекстно-зависимой информации используются выборки меньшего размера: от нескольких человек до нескольких десятков.
- Количественные исследования: Для достижения статистической мощности и возможности обобщения требуются более крупные размеры выборки — от сотен до тысяч.
- Методы отбора проб:
- Качественное исследование: Часто использует методы невероятностной выборки, такие как целенаправленная выборка или выборка снежного кома, для отбора участников на основе определенных критериев.
- Количественные исследования: Обычно для обеспечения репрезентативности используются методы вероятностной выборки, такие как случайная или стратифицированная выборка.
- Анализ данных:
- Качественное исследование: Включает тематический анализ, контент-анализ, нарративный анализ, обоснованную теорию и постоянный сравнительный анализ для выявления закономерностей, тем и значений в данных.
- Количественные исследования: Включает статистический анализ, проверку гипотез, корреляцию, регрессию и статистические выводы для количественной оценки взаимосвязей и проверки гипотез.
- Обобщаемость:
- Качественное исследование: Результаты зависят от контекста и их нелегко обобщить на более крупные группы населения.
- Количественные исследования: Стремится к более широкому обобщению, стремясь сделать выводы о группах населения, выходящих за рамки выборки.
- Вопросы исследования:
- Качественное исследование: Исследует открытые исследовательские вопросы, начиная с «как» или «почему» понимать процессы и опыт.
- Количественные исследования: Рассматривает закрытые исследовательские вопросы с акцентом на «что», «сколько», «когда» или «где» измерять и количественно определять явления.
- Гибкость:
- Качественное исследование: Обеспечивает гибкость и адаптацию в процессе исследования, поскольку дизайн исследования может развиваться на основе новых результатов.
- Количественные исследования: Требуется заранее определенный дизайн исследования, включая инструменты сбора данных и методы выборки, чтобы поддерживать последовательность и минимизировать систематическую ошибку.
- Субъективность и предвзятость:
- Качественное исследование: Признает возможность субъективизма и предвзятости исследователя; Точки зрения исследователей могут повлиять на результаты.
- Количественные исследования: Стремится свести к минимуму субъективность и предвзятость посредством стандартизированных процедур сбора и анализа данных.
Последнее обновление: 25 февраля 2024 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Пиюш Ядав последние 25 лет работал физиком в местном сообществе. Он физик, увлеченный тем, чтобы сделать науку более доступной для наших читателей. Он имеет степень бакалавра естественных наук и диплом о высшем образовании в области наук об окружающей среде. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Тщательное изучение методов качественного исследования в сочетании с примерами делает эту статью бесценным ресурсом. Особого внимания заслуживает акцент на выводах, специфичных для контекста.
Безусловно, акцент на контексте и значении в качественных исследованиях является долгожданным отходом от чисто числовой направленности количественных исследований.
Я полностью согласен! Всесторонний охват качественного исследования и анализа добавляет значительную глубину нашему пониманию этого подхода.
Представленные примеры придают практическое измерение теоретическим концепциям качественных исследований, облегчая их концептуализацию и применение к реальным сценариям. В целом развернутая статья.
Абсолютно согласен! Интеграция теории и практических примеров — отличительная черта этой статьи. Он эффективно устраняет разрыв между концепциями и применением.
Будучи студентом социологии, я нашел эту статью невероятно информативной и полезной. Он предлагает всестороннее понимание качественных исследований, их применения и ключевых характеристик.
Я рад, что вы нашли это полезным! Представленные примеры также помогают эффективно контекстуализировать концепции.
Сравнительная таблица и подробные пояснения значительно прояснили различия между качественными и количественными исследованиями. Это, безусловно, поможет исследователям принять обоснованные решения относительно своих методов исследования.
Безусловно, практическое понимание направленности исследований, типов данных и методов анализа неоценимо для исследователей любого уровня.
В этой статье представлен всесторонний обзор различий между качественными и количественными исследованиями, выделены ключевые характеристики и применение каждого подхода. Это ценный ресурс как для исследователей, так и для студентов.
Абсолютно согласен! Подробная сравнительная таблица и примеры позволяют легко понять различия между двумя методами исследования.
Я ценю четкое объяснение качественных исследований, особенно то, как они подчеркивают углубленное изучение и гибкость в планировании исследования. Приятно видеть, что субъективность и предвзятость решаются прозрачно.
Да, признание субъективности имеет решающее значение в качественных исследованиях. Исследователям важно осознавать свои собственные точки зрения и потенциальные предубеждения.
Эта статья эффективно подчеркивает нюансы качественного исследования, предлагая ценную информацию о его поисковых и углубленных характеристиках. Это хорошо продуманная статья для тех, кто ищет ясности по этому вопросу.
Конечно! Акцент статьи на качественных исследованиях, посвященных пониманию явлений посредством углубленного изучения, является одновременно поучительным и заставляет задуматься.
Статья прекрасно иллюстрирует различные методы сбора данных и техники выборки в качественных исследованиях. Акцент на исследовательском и углубленном анализе особенно поучителен.
Согласен, обсуждение качественных типов данных и акцент на нечисловых данных дают свежий взгляд на методологию исследования.
Безусловно, внимание к деталям в качественных методах исследования заслуживает похвалы. Он действительно отражает суть исследования сложных явлений.
Эта статья прекрасно отражает суть качественных исследований, особенно в обсуждении субъективности, предвзятости и гибкости дизайна исследования. Книга обязательна к прочтению всем, кто интересуется методологией исследования.
Безусловно, детальный подход к качественным исследованиям выявляет их сложности доступным и познавательным способом.
Внимание к деталям при объяснении глубины и разнообразия качественных исследований заслуживает похвалы. Это расширяет наше понимание этого подхода.
Детализация и глубина анализа в этой статье улучшают наше понимание качественных исследований, проливая свет на их исследовательский характер и акцент на результатах, зависящих от контекста. Похвальный научный труд.
Безусловно, всестороннее освещение статьи и подробные объяснения делают ее ценным ресурсом для всех, кто вникает в нюансы методологии исследования.