Carlos-barraza-logo-50

Качественное и количественное: Изучите различия

Мир исследований огромен и включает в себя множество подходов к сбору и анализу данных. Две доминирующие методологии — количественная и качественная — выделяются своими уникальными способами понимания информации. Различие между этими двумя типами исследований жизненно важно для определения того, какой метод даст наиболее точные ответы на конкретные исследовательские вопросы.

Qualitative vs Quantitative Learning the Differences
Написано
Содержание

Что такое качественное исследование?

Характеристики качественных данных

  • Нечисловые данные: Качественные исследования в первую очередь имеют дело с данными, которые носят скорее описательный, чем числовой характер. Этот тип данных помогает исследователям изучать вещи в их естественной обстановке, позволяя понять мысли, поведение и культурный контекст.
  • Глубокое понимание: Качественный сбор данных фокусируется на интерпретации нечисловых данных, чтобы понять более глубокие значения и закономерности в данных. Исследователи стремятся понять «почему» и «как», стоящие за конкретными явлениями.
  • Описательный характер: В отличие от количественных данных, которые можно измерить, качественные данные носят описательный характер и призваны передать все богатство человеческого опыта и взаимодействий.

Общие методы качественных исследований

  • Глубинные интервью: Один из основных методов сбора качественных данных, интервью позволяют исследователям собирать качественные данные, вовлекая участников в подробные беседы об их опыте.
  • Фокус-группы: Этот метод предполагает проведение групповых обсуждений для изучения отношения, убеждений или опыта людей по определенной теме.
  • Наблюдения: Исследователи могут собирать данные, наблюдая за испытуемыми в их естественной среде, что позволяет понять особенности поведения или социальных взаимодействий.

Преимущества и недостатки качественных исследований

  • Advantages:
    • Предоставляет глубокие, контекстуальные знания.
    • Полезно для изучения сложных явлений.
    • Может генерировать гипотезы для дальнейших количественных исследований.
  • Disadvantages:
    • Сбор данных может отнимать много времени.
    • Результаты часто сложнее обобщить из-за меньшего размера выборки.
    • Качественный анализ данных может быть субъективным и подверженным предвзятости.

Что такое количественные исследования?

Характеристики количественных данных

  • Числовые данные: Количественные исследования характеризуются тем, что они сосредоточены на измеримых данных — информации, которая может быть выражена количественно и подвергнута статистическому анализу.
  • Большие массивы данных: Количественные исследования часто включают в себя большое количество данных, что позволяет исследователям выявлять тенденции, закономерности и корреляции.
  • Статистический анализ: Этот тип исследования предполагает использование статистических инструментов для проверки гипотез и анализа взаимосвязей между переменными.

Общие методы количественных исследований

  • Опросы: Один из самых распространенных методов сбора количественных данных, опросы дают количественные данные, которые легко анализируются на предмет выявления закономерностей и тенденций.
  • Эксперименты: Контролируемые эксперименты позволяют исследователям манипулировать переменными и измерять результаты, что дает возможность понять причинно-следственные связи.
  • Наблюдательные исследования: Хотя иногда они пересекаются с качественными методами, количественные наблюдения сосредоточены на сборе числовых данных, которые могут быть использованы для анализа.

Преимущества и недостатки количественных исследований

  • Advantages:
    • Данные можно использовать для проверки гипотез в структурированной манере.
    • Результаты могут быть обобщены на более крупные группы населения благодаря большему размеру выборки.
    • Предоставляет объективные, поддающиеся количественной оценке сведения.
  • Disadvantages:
    • Не хватает глубины и может не хватать понимания контекста.
    • Может чрезмерно упрощать сложные явления до цифр.
    • Это может быть дорогостоящим и трудоемким занятием, особенно при сборе больших массивов данных.

Основные различия между качественными и количественными исследованиями данных

Тип данных

  • Качественные данные являются описательными и нечисловыми. Они дают богатую информацию о поведении, мотивах и эмоциях.
  • Количественные данные, с другой стороны, — это числовые данные, которые можно измерить и проанализировать статистически.

Исследовательский фокус

  • Качественное исследование фокусируется на понимании смысла и опыта участников. Как правило, оно носит исследовательский характер и направлено на получение глубоких выводов.
  • Количественные исследования направлены на проверку гипотез путем измерения переменных и взаимосвязей. Оно стремится предоставить точные, измеримые данные, которые можно обобщить на более крупные группы населения.

Методы сбора данных

  • Качественные методы сбора данных включают в себя глубинные интервью, фокус-группы и наблюдения, целью которых является сбор нечисловых данных.
  • Количественные методы сбора данных включают в себя опросы, эксперименты и структурированные наблюдения, при этом основное внимание уделяется сбору числовых данных.

Методы анализа

  • Качественный анализ данных является интерпретационным и предполагает выявление закономерностей или тем в данных. Он может быть субъективным, поскольку качественные исследователи стремятся понять скрытые смыслы.
  • Количественный анализ данных основан на статистическом анализе, когда исследователи используют математические инструменты для изучения взаимосвязей и проверки гипотез.

Примеры качественных и количественных данных

  • Качественные примеры: Личные рассказы, стенограммы интервью, дневниковые записи и видеозаписи.
  • Количественные примеры: Результаты опросов, тестов, статистические данные и результаты экспериментов.

Когда использовать качественные или количественные данные в исследовании

Используйте качественные исследования, когда:

  • Исследовательский вопрос предполагает изучение сложных, контекстуальных или социальных явлений.
  • Вам необходимо глубокое понимание мыслей, опыта или поведения участников.
  • Основное внимание уделяется созданию гипотез, а не их проверке.

Используйте количественные исследования, когда:

  • Цель — проверить гипотезы с помощью числовых данных.
  • Вам нужно анализировать большие массивы данных и обобщать полученные результаты на большую популяцию.
  • Исследовательский вопрос предполагает количественную оценку взаимосвязей между переменными.

Качественное и количественное: Что Вам следует выбрать?

Выбор между качественным и количественным исследованием во многом зависит от Ваших исследовательских вопросов, целей и типа данных, которые Вам необходимо собрать.

  • Качественные методы исследования идеально подходят для глубокого понимания сложных вопросов, особенно при работе с нечисловыми данными и изучении новых явлений.
  • Количественные методы исследования превосходны, когда Ваша цель — собрать измеримые данные, проанализировать взаимосвязи или проверить конкретные гипотезы с помощью статистических методов.

Однако некоторые темы исследований могут выиграть от использования как качественных, так и количественных данных —подход смешанных методов, который сочетает в себе глубину качественных знаний и обобщаемость количественных выводов.

Заключение: Понимание различий

Разница между качественными и количественными исследованиями заключается в типе собираемых данных и применяемых методах исследования. Качественные данные носят описательный характер и исследуют смысл человеческого поведения, в то время как количественные данные относятся к измеримой, статистической информации, которая позволяет проверить гипотезы. Оба метода позволяют получить ценные сведения, но они отличаются подходами к сбору и анализу данных.

Понимая сильные и слабые стороны количественных и качественных исследований, Вы сможете выбрать подходящую методику для своего исследования, независимо от того, хотите ли Вы собрать качественные данные с помощью глубинных интервью или использовать количественные данные для проверки гипотез в более широком масштабе. Каждый подход предлагает уникальные преимущества, и правильный выбор зависит от Вашего типа исследования и целей.

Подробнее о Профессиональная карьера