很多时候, 你在进行学术研究项目的时候, 没有意识到Qualitative定性研究和Quantitative定量研究之间的区别, 甚至很多同学错误认为这两者可以互换使用. 那么定性研究和定量研究有什么区别呢? 数据收集&数据分析怎么做? 澳洲EssayV本期分享的就是Qualitative vs Quantitative.
目录:
Qualitative vs Quantitative定性研究vs定量研究
定性和定量数据之间的主要区别?
定性和定量数据区别: 例子
Data Collection数据收集怎么做?
Data Analyzing数据分析怎么做?
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Qualitative vs Quantitative定性研究vs定量研究
Qualitative定性研究
定性研究是收集, 分析和解释非数字数据(比如语言)的过程. 定性研究可用于了解个人是如何主观感知并赋予其社会现实意义的. 定性数据被定义为非数字数据, 例如文本, 视频, 照片和录音. 这类数据可以通过访谈调研收集, 并进行分析. 有不同类型的定性研究方法, 包括diary accounts, in-depth interviews, documents, focus groups, case study research和ethnography.
▶ 定性研究主要特点
● 定性研究需要在自然环境下进行, 探究的背景不是认为的, 是不被预定义的.
● 研究人员是数据的组成部分, 没有研究人员的积极参与, 就没有数据存在.
● 研究的设计在研究过程中不断发展, 并且可以随着研究进展进行调整或改变.
● 对于定性研究来说, 没有单一的现实, 它是主观的, 存在于观察者的参考中.
● 理论是数据驱动的, 作为研究过程的一部分出现, 从收集到的数据演变而来.
Quantitative定量研究
定量研究涉及客观收集和分析数值数据, 以描述, 预测或控制感兴趣的变量的过程. 定量研究的目标是检验变量之间的因果关系, 做出预测并将结果推广到更广泛的人群. 当研究人员试图量化问题或解决研究问题的”what”或”how many”方面时, 都会使用定量数据.
▶ 定量研究主要特点
● 定量研究人员试图通过在实验室进行研究从而控制无关变量.
● 该研究旨在客观, 没有偏见, 并与数据分开.
● 研究的设计是在一开始就确定的.
● 研究用于测试理论, 并判断支持或否定它.
定性和定量数据之间的主要区别?
定性和定量数据的主要区别在于它们告诉我们什么, 如何收集以及如何分析它们. EssayV来总结一下主要差异:
● 定量数据是可测量的, 与数字相关; 定性数据是描述性的, 与语言有关.
● 定量数据告诉我们有多少, 或多久, 比如上周有30人注册了我们的电子邮箱; 定性数据可以帮助我们理解行为背后的”为什么”或”如何”, 或者只是简单描述某个属性.
● 定量数据是固定的, 通用的, 而定性数据是主观的, 动态的. 例如, 如果某物体重量为20公斤, 这是客观事实; 然而, 不同的人对他们是如何体验特定事件会有非常不同的定性描述.
● 通过测量和计数收集定量数据; 通过访谈和观察收集定性数据.
● 使用统计分析来分析定量数据; 根据类别或主题对其进行分组来分析定性数据.
定性和定量数据区别: 例子
为了更直观说明定性和定量研究的区别, 澳洲EssayV为同学们举例说明. 想象一下, 想要描述最好的朋友, 你会收集或使用什么样的数据来描述呢? 可以是他们的身体特征, 例如身高发型, 也可以描述个性特征等等. 我们将这些数据分为定性和定量类别, 如下:
定性数据Qualitative data
My best friend has curly brown hair
They have green eyes
My best friend is funny, loud, and a good listener
They can also be quite impatient and impulsive at times
My best friend drives a red car
They have a very friendly face and a contagious laugh
定量数据Quantitative data
My best friend is 5 feet and 7 inches tall
They have size 6 feet
They weigh 63 kilograms
My best friend has one older sibling and two younger siblings
They have two cats
My best friend lives twenty miles away from me
Data Collection数据收集怎么做?
定性和定量数据之间的主要区别在于它们的收集和生成方式. 下面我们会一一讲解这两种Methodology研究方法Data Collection如何收集数据.
▶ 定性数据收集怎么做?
● 访谈 – 了解人们对给定主题的感受, 无论是对新产品的看法还是特定服务体验, 提供访谈记录并对其进行分析.
● 调查问卷 – 如果你想收集有关目标受众的人口统计数据, 可以要求他们完成一项调查, 或者从多个选项中选择答案.
● 观察 – 不一定非要接触才能收集定性数据, “自然发生”的定性数据也可以; 例如产品评论中留下的反馈或社交媒体发言等.
▶ 定量数据收集怎么做?
● 调查问卷 – 该方法通用于定性数据和定量数据收集, 也是收集大量数据的好方法.
● 分析工具 – 使用专业工具从各种来源收集定量数据, 例如Google Analytics实时收集数据, 一目了然查看网站所有重要指标.
● 环境传感器 – 传感器是一种检测周围环境变化并将此信息发送到另一个电子设备的工具. 这些信息会被转换为数字, 提供连续的定量数据流.
● 对现有定量数据进行处理 – 研究人员可通过对现有数据统计分析, 来计算成新的定量数据.
Data Analyzing数据分析怎么做?
定性和定量数据之间的另一个主要区别就是它们的分析方式. 定量数据适用于统计分析和数学计算; 而定性数据通过分类进行分析.
▶ 定性数据分析怎么做?
● 对于定性数据分析, 重点是理解非结构化数据(例如大量文本). 鉴于无法客观测量定性数据, 它容易得出主观解释, 因此需要不同的分析方法.
● 主题分析, 本质上就是对数据进行编码, 是为了识别重复出现的关键字和主题, 然后根据这些编码将其分组为有意义的主题.
● 情感分析, 对文本数据中传达的情感进行分类和解释. 如果是某产品, 可以使企业衡量客户对品牌, 产品或服务的各方面感受.
▶ 定量数据分析怎么做?
如何分析定量数据取决于你收集的数据类型. 统计分析可用于识别数据中的趋势, 确定一组变量之间是否存在任何类型的关系(例如社交媒体支出与销售额是否相关), 计算概率以准确预测未来结果, 了解数据是如何分布的. 一些比较常见的定量数据分析方法包括:
Regression analysis
Monte Carlo simulation
Factor analysis
Cohort analysis
Cluster analysis
Time series analysis
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