有时候, 一篇研究论文能否成功取决于你是否选择了正确的研究方法, 常见的研究方法主要分为定量研究和定性研究两大类. 在选择之前, 你要充分了解二者的差别且适用范围, 否则不利于展开后续的研究. 关于这两类研究方法, 从数据收集层面和数据分析层面都有其显著的特征性, 涉及到的关键术语也不尽相同. 为了让同学们能具体分清定量研究与定性研究的差别, 接下来, EssayMin英国论文代写就为大家详细解析Qualitative vs Quantitative.
目录
● Qualitative vs Quantitative
● 定量研究vs定性研究
● Data Collection数据收集怎么做?
● Data Analyzing数据分析怎么做?
Qualitative vs Quantitative
当我们撰写一份报告的时候, 首先要收集数据并分析, 这是构成论文的重要内容. 那究竟如何选择Methodology研究方法? 这需要根据你要收集的数据性质做决定, 最好在研究初期就能选择正确的研究方法, 才会达到事半功倍的效果. 通常情况下, 收集数据的方法分为两类: 定量研究和定性研究. 下面, EssayMin会详细介绍这两类研究方法.
▶ Quantitative定量研究
当你选择这类方法时, 收集的数据类型通常为图表和数字, 它用于较精准地测试假设或确认理论, 定量研究侧重于建立与主题相关的具体事实. 常见的定量方法包括实验, 记录以数字为主的观察和带有具体问题的调查.
▶ Qualitative定性研究
当你选择这类方法时, 收集的数据类型通常为文字, 它用于理解相关概念和理论经验, 定性研究侧重于收集更多文字介绍来帮助深入了解主题. 常见的定性方法包括采访, 记录以文字描述为主的观察和文献综述.
定量研究vs定性研究
面对大多数的研究课题, 你在选择定量或定性的经验法则通常为: 定量研究更适用于你想要证实或测试某种理论, 涉及图文数据等; 定性研究更适用于你想要理解某些概念或者深入解析一些观点. 除此之外, 这二者还存在诸多相异点.
▶ 研究重点
- 定量研究偏向测试某个理论或假说;
- 定性研究偏向探索思想形成理论假设.
▶ 研究方法
- 定量研究侧重于通过数学和统计学的方法来分析资料;
- 定性研究侧重于通过总结归纳和解释等方法来分析资料.
▶ 表现形式
- 定量研究主要以数字, 图形和表格的的形式呈现出来;
- 定性研究主要以文字的形式呈现出来.
▶ 探究问题
- 定量研究大多选择封闭式问题, 即存在多项选择但有较确切结果的问题;
- 定性研究大多选择开放式问题, 可以存在多种不同的结果, 没有固定的答案.
▶ 关键术语
- 定量研究的关键术语多为: Measurement, Testing, Objectivity, Replicability;
- 定性研究的关键术语多为: Understanding, Context, Complexity, Subjectivity.
在了解完两者的区别以后, 你在选择研究方法时, 要多方面考虑:
- 你的研究问题的具体内容;
- 你做的研究是偏向实验性研究还是描述性研究;
- 你获得数据的主要方式;
- 时间经费等等.
Data Collection数据收集怎么做?
提及Data Collection, 我们常用的方法为调查, 访谈或案例研究, 数据的呈现方式可以是数字, 也可以是单词. 在定量研究和定性研究中, 收集数据的方式一般是不同的, 获得的内容也有差异.
▶ Quantitative Data Collection Methods
- Surveys: 准备研究问题的样本, 包含多种封闭式问题或多项选择列表, 可以进行线上调查或者面对面地交谈获得数据;
- Experiments: 通过更改变量来操作实验结果, 通过研究变量给结果带来的影响, 从而建立原因和结果的关系;
- Observations: 在变量无法控制的情况下, 置身于自然环境观察对象.
▶ Qualitative Data Collection Methods
- Interviews: 确定好受访群体, 可以是多人或者单人, 并向受访者提出开放式的问题;
- Focus Groups: 已确认针对某个主题进行讨论, 锁定要讨论的焦点, 用于收集进一步的研究意见;
- Literature Review: 阅读和主题相关的学术研究作品, 进而调查相关信息来获得有效的参考资料.
Data Analyzing数据分析怎么做?
关于Data Analyzing, 定量或定性本身是不能证明事物的, 必须通过对数据进行分析来显示和主题关联的意义. 因为收集数据的方法存在不同, 分析方法也是因类型而异的.
▶ Analyzing Quantitative Data
由于定量研究的数据通常以数字的形式呈现, 所以使用简单的数学或更高级的统计分析来研究数据中存在的趋势和共性, 是更妥当的方式. 结果也通常以图表形式呈现. 在分析时, 可用Excel, SPAA等应用程序来计算以下数据:
- Average scores;
- The number of times a particular answer was given;
- The reliability and validity of the results.
▶ Analyzing Qualitative Data
通常情况下, 定性数据都比定量数据更难分析, 因为它主要是由文本, 图像或视频组成的, 而不是可以批量分析的数字. 常见的Data Analyzing方法包括但不限于:
- Qualitative Content Analysis: 跟踪单词或词组的出现即文本位置来理解它存在的含义, 关键词的出现有利于把握主要文意;
- Thematic Analysis: 通读文字来识别核心主题, 相关文献的引用情况也能体现文章的探究重点;
- Discourse Analysis: 通过句子结构或句式内容来探究它的结构设计或重点含义.
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