Jakościowe vs. Ilościowy
- 4806
- 321
- Łukasz Kalisz
Chwila Badania ilościowe opiera się na liczbach i obliczeniach matematycznych (aka dane ilościowe), badania jakościowe oparte na narracjach pisemnych lub mówionych (lub dane jakościowe). Jakościowe i ilościowe techniki badań są wykorzystywane w marketingu, socjologii, psychologii, zdrowia publicznym i różnych innych dyscyplin.
Wykres porównania
| Jakościowy | Ilościowy | |
|---|---|---|
| Zamiar | Celem jest wyjaśnie. | Celem jest wyjaśnienie, przewidywanie i/lub kontrolowanie zjawisk poprzez skoncentrowane gromadzenie danych numerycznych. Hipotezy testowe, dedukcyjne. |
| Podejście do zapytania | subiektywne, holistyczne, zorientowane na proces | Obiektywny, skoncentrowany, zorientowany na wyniki |
| Hipotezy | Wstępne, ewoluujące, oparte na konkretnym badaniu | Specyficzne, testowalne, podane przed konkretnym badaniem |
| Ustawienie badań | Kontrolowane ustawienie nie jest tak ważne | Kontrolowane w możliwym stopniu |
| Próbowanie | Celowe: zamiar wybrania „małych”, niekoniecznie reprezentatywnej próbki, aby uzyskać dogłębne zrozumienie | Losowo: zamiar wybrania „dużej”, reprezentatywnej próbki w celu uogólnienia wyników na populację |
| Pomiar | Nieprzestkowo, narracja (słowo pisane), trwa | Standaryzowane, numeryczne (pomiary, liczby), na końcu |
| Projektowanie i metoda | Elastyczne, określone wyłącznie w ogólnych kategoriach przed badaniem, nieinterwencja, minimalne zakłócenia WSZYSTKIE HISTORIA opisowa, biografia, etnografia, fenomenologia, teoria ugruntowana, studium przypadku, (z nich) Uwzględnij wiele zmiennych, niewielkiej grupy | Structurowane, nieelastyczne, szczegółowo określone przed interwencją studiów, manipulacją i kontrolną opisową korelacją przyczynową eksperymentalną rozważ niewiele zmiennych, duża grupa |
| Strategie gromadzenia danych | Dokument i artefakt (coś zaobserwowane), czyli kolekcja (uczestnik, nie uczestnik). Wywiady/grupy fokusowe (UN-/Structured, In-/Formal). Podawanie kwestionariuszy (otwarte). Biorąc obszerne, szczegółowe notatki terenowe. | Obserwacje (nie uczestnik). Wywiady i grupy fokusowe (częściowo ustrukturyzowane, formalne). Podawanie testów i kwestionariuszy (blisko zakończone). |
| Analiza danych | Surowe dane są słowami. Zasadniczo trwające, polega na użyciu obserwacji/komentarzy, aby dojść do wniosku. | Surowe dane są liczbami wykonanymi na końcu badania, obejmują statystyki (wykorzystanie liczb do wyciągania wniosków). |
| Interpretacja danych | Wnioski są niepewne (wnioski mogą się zmienić), przeglądane na bieżąco, wnioski są uogólnieniem. Ważność wniosków/uogólnieniach jest odpowiedzialność czytelnika. | Wnioski i uogólnienia sformułowane na końcu badania, określone z z góry określonym stopniem pewności. Wnioski/uogólnienia są odpowiedzialnością badacza. Nigdy w 100% z naszych ustaleń. |
Rodzaj danych
Badania jakościowe gromadzą dane, które są swobodne i nie-numeryczne, takie jak pamiętniki, kwestionariusze otwarte, wywiady i obserwacje, które nie są kodowane za pomocą systemu numerycznego.
Z drugiej strony badania ilościowe gromadzą dane, które można zakodować w formie numerycznej. Przykłady badań ilościowych obejmują eksperymenty lub wywiady/kwestionariusze, które wykorzystały zamknięte pytania lub skale oceny do zbierania informacji.
Zastosowania danych ilościowych i jakościowych
Dane jakościowe i badania są wykorzystywane do badania poszczególnych przypadków i ustalenia, w jaki sposób ludzie myślą lub szczegółowo się czują. Jest to główna cecha studiów przypadków.
Dane ilościowe i badania są wykorzystywane do badania trendów w dużych grupach w precyzyjny sposób. Przykłady obejmują badania kliniczne lub spis ludności.
Kiedy używać jakościowego vs. Badania ilościowe?
Ilościowe i jakościowe techniki badań są odpowiednie w określonych scenariuszach. Na przykład badania ilościowe mają tę zaletę, że skali. Pozwala na gromadzenie szerokiej ilości danych - i analizowane - z dużej liczby osób lub źródeł. Z drugiej strony badania jakościowe zwykle nie skalują się. Na przykład trudno jest przeprowadzać dogłębne wywiady z tysiącami ludzi lub analizować ich odpowiedzi na pytania otwarte. Ale stosunkowo łatwiej jest analizować odpowiedzi ankiet od tysięcy ludzi, jeśli pytania są zamknięte, a odpowiedzi można matematycznie zakodować, powiedzmy, skal oceny lub preferencji.
I odwrotnie, badania jakościowe świeci, gdy nie można wymyślić zamkniętych pytań. Na przykład marketerzy często używają grup fokusowych potencjalnych klientów, aby ocenić, co wpływa na postrzeganie marki, decyzje zakupu produktu, uczucia i emocje. W takich przypadkach naukowcy zwykle znajdują się na bardzo wczesnym etapie tworzenia swoich hipotez i nie chcą ograniczać się do pierwotnego zrozumienia. Badania jakościowe często otwierają nowe opcje i pomysły, których badania ilościowe nie mogą spowodować swojego zamkniętego charakteru.
Analiza danych
Dane jakościowe może być trudne do analizy, szczególnie na skalę, ponieważ nie można go zmniejszyć do liczb lub użyć w obliczeniach. Odpowiedzi mogą być sortowane na tematy i wymagać od eksperta do analizy. Różni badacze mogą wyciągnąć różne wnioski z tego samego materiału jakościowego.
Dane ilościowe można uszeregować lub umieścić na wykresach i tabelach, aby ułatwić analiza.
Eksplozja danych
Dane są generowane w coraz większym tempie ze względu na rozszerzenie liczby urządzeń obliczeniowych i rozwoju Internetu. Większość tych danych to ilościowe i specjalne narzędzia i techniki ewoluują, aby przeanalizować ten „duże zbiory danych”.
Efekty informacji zwrotnej
Poniższy schemat ilustruje wpływ pozytywnej i negatywnej informacji zwrotnej na badania jakościowe vs ilościowe:
