Die Grundlagen der quantitativen Forschung

Was ist Quantitative Research?

Quantitative Forschung und qualitative Forschung sind sowohl in den Sozial- als auch in den Naturwissenschaften grundlegend. Die beiden Forschungsmethoden sind nicht die gleichen, sie sind einander gegenueber. Quantitative Forschung ist der Prozess, bei dem numerische Daten gesammelt und analysiert werden. Es gibt viele Gruende fuer quantitative Forschung, angefangen beim Testen zufaelliger Beziehungen innerhalb von Fokusgruppen bis hin zum Testen einer Stichprobengroesse einer groesseren Population. Die

statistische Analyse hilft Unternehmen, Muster zu erkennen und Durchschnittswerte festzulegen. Darueber hinaus ermoeglicht die statistische Analyse numerischer Daten Unternehmen, fundiertere Entscheidungen und Prognosen zu treffen. Alternativ ist qualitative Forschung der Prozess der Sammlung und Analyse nicht numerischer Daten. Qualitative nicht numerische Datenbeispiele umfassen ueblicherweise Audio, Video oder geschriebenen Text.

In der Geschaeftswelt sind sowohl quantitative als auch qualitative Forschung Forschungsmethoden, die ueblicherweise verwendet werden. Bei vielen Gelegenheiten werden sowohl quantitative als auch qualitative Forschungsmethoden komplementaer eingesetzt. Quantitative Forschung kann einem Unternehmen bei Marktforschungs- und Sensibilisierungsfragen helfen. Quantitative Forschung kann fuer geschaeftliche Anliegen anwendbar sein, die von Marktforschungsfokusgruppen bis hin zu Online-Umfragen zur Kundenerfahrung reichen.

Aufgrund der Tatsache, dass quantitative Forschung mathematisch basiert, gilt sie auch als statistisch gueltig. Infolgedessen koennen Unternehmen viel besser informierte Vorhersagen ueber die Zukunft treffen. Zukuenftige Prognosen, die durch numerische Daten gestuetzt werden, koennen einem Unternehmen einen unschaetzbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen. Da ein Unternehmen mehr Kontrolle ueber den Marktanteil erlangt, wird seine Rentabilitaet und sein Erfolg mit Gewinn erheblich zunehmen.

Methoden der quantitativen Forschung

Quantitative Forschung kann fuer eine Vielzahl von Forschungszwecken verwendet werden. Zu den Methoden der quantitativen Forschung gehoeren experimentelle, korrelationale und deskriptive Forschung. Experimentelle und korrelationale Forschungsmethoden werden ueblicherweise fuer formale Testhypothesen und zukuenftige Vorhersagen verwendet. Korrelationale und experimentelle Forschungsmethoden koennen Stichprobengroessenergebnisse fuer groessere, verallgemeinerte Populationen verwenden. Die

quantitative Datenerhebung erfordert haeufig betriebliche Definitionen mit spezifischen Qualitaeten. Operationelle Definitionen sollten sich in beobachtbare Massnahmen, quantifizierbare Massnahmen und abstrakte Konzepte niederschlagen. Ein Beispiel fuer ein abstraktes Konzept waere die Stimmung einer Person, waehrend quantifizierbare und beobachtbare Massbeispiele Selbstbewertungen bestimmter Gefuehle enthalten koennen. Ein besseres Verstaendnis der quantitativen Forschungsmethoden ist eine grossartige Moeglichkeit fuer Geschaeftsleute, jede Methode besser zu nutzen. Methoden der quantitativen Forschung umfassen-

1. Experiment

Ein Experiment steuert eine unabhaengige Variable, um einen Effekt auf eine abhaengige Variable zu messen. Alternativ kann ein Experiment eine unabhaengige Variable fuer den gleichen Zweck manipulieren. Ein Beispiel fuer experimentelle Methoden der quantitativen Forschung ist das Testen, ob Interventionen die Verschleppung von Schuelern bekaempfen.

Fuer dieses Experiment werden Gymnasiasten in gerechte Gruppen aufgeteilt, wobei eine Gruppe eine Intervention durchgefuehrt hat. Der Experimentator vergleicht dann die Ergebnisse der Selbsteinschaetzung von Schuelern zwischen den Gruppen nach Abschluss der Intervention.

2. Beobachtung

Im Rahmen der quantitativen Forschung ist Beobachtung die Identifizierung eines Verhaltens, das innerhalb seiner natuerlichen Umgebung auftritt. Unter Verwendung des gleichen Beispiels, das fuer experimentelle quantitative Forschungsmethoden verwendet wird, wuerde die Beobachtung Ueberwachungsschueler im Klassenzimmer umfassen. Die Beobachter waeren nicht nur im Klassenzimmer anwesend, sondern wuerden auch sowohl passive als auch aktive Verhaltensweisen zaehlen und aufzeichnen.

3.

Sekundaere Sekundaerdaten verwenden zuvor erhobene Daten fuer einen alternativen Zweck. Mit anderen Worten, zuvor gesammelte Daten werden zu einem anderen Zweck recycelt, der urspruenglich fuer sie bestimmt waren. Ein Beispiel fuer sekundaere Daten in der quantitativen Forschung koennte eine Analyse der Einstellungen zum Klimawandel sein. Anhand von Daten, die zuvor aus einer Laengsschnittstudie stammen, konnten Forscher wertvolle Erkenntnisse darueber gewinnen, wie sich Einstellungen in Bezug auf den Klimawandel ueber einen bestimmten Zeitraum entwickelt haben.

4. Umfrage

Im Rahmen der quantitativen Forschung stellen Umfragen Fragen, um weitere Informationen zu sammeln. Umfragen koennen unglaublich vielseitig sein und an bestimmte Forschungsziele angepasst werden. Umfragen koennen einzeln oder in groesserem Massstab durchgefuehrt werden. Forscher verwenden ueblicherweise eine Fokusgruppe oder eine Stichprobengroessenumfrage, um groessere Verallgemeinerungen vorzunehmen. Umfragen koennen sowohl persoenlich als auch mit Hilfe von technologischen Tools wie Computern oder Mobiltelefonen durchgefuehrt werden.


Mehr als je zuvor enthalten sogar persoenliche Umfragen technologisch fortschrittliche Werkzeuge. Online-Umfragen sind auch aufgrund ihrer Bequemlichkeit unglaublich beliebte quantitative Forschungsmethoden. Online-Umfragen koennen an Fokusgruppen oder Stichprobengroessen fuer eine Vielzahl von Themen gesendet werden, vom Feedback der Kundenerfahrung bis hin zu Marktforschungsinitiativen. Forschungsfragen koennen offen oder geschlossen sein. Offene Fragen foerdern eine aussagekraeftigere und umfassendere Antwort im Gegensatz zu geschlossenen Fragen.

Quantitative Recherche- Die gesammelten

Datenanalysedaten koennen eine Verarbeitung vor der Analyse erforderlich machen. Ein Beispiel fuer eine quantitative Analyse von Forschungsdaten koennte die Uebersetzung von Online-Umfragedaten in Woerter umfassen. Sobald die gesammelten Daten verarbeitet wurden, koennen statistische Analysen verwendet werden. Idealerweise ermoeglicht die statistische Analyse dem Forscher, alle anwendbaren Forschungsfragen zu beantworten. Eine wichtige Unterscheidung fuer Fachleute ist zwischen deskriptiven Statistiken und Inferenzstatistiken. Informationen zu Inferenzstatistiken und irrefuehrenden Statistiken umfassen-

Beschreibende Statistik

Ein quantitativer Analysetyp fuer Forschungsdaten ist beschreibende Statistik. Deskriptive Statistiken liefern eine Zusammenfassung der Daten einschliesslich Messungen der Rentabilitaet und der Durchschnittswerte. Visuelle Hilfsmittel koennen fuer beschreibende statistische Zwecke verwendet werden. Beispielsweise kann ein Diagramm oder eine Haeufigkeitstabelle erstellt werden, um quantitative forschungsbeschreibende Statistiken visuell darzustellen.

Die Verwendung von visuellen Hilfsmitteln kann Forschern auch dabei helfen, Ausreisser oder Trends zu erkennen. Diese Trends und Ausreisser waren moeglicherweise in der schriftlichen Sprache schwieriger zu verstehen als in einer visuellen Repraesentation. Ein Beispielszenario fuer deskriptive Statistiken in Aktion wuerde waehrend des Studiums von Schuelern im Schulalter auftreten. Wenn ein Forscher eine Hypothese aufstellen wollte, ob aeltere Schueler oder Erstsemester mehr zoegern, koennen sie sich fuer die Verwendung beschreibender Statistiken entscheiden.

In diesem Szenario wuerden beschreibende Statistiken die Forscher dazu veranlassen, eine Datenzusammenfassung zu erhalten. Zwei deskriptive statistische Techniken, die hoechstwahrscheinlich verwendet wuerden, umfassen das Finden des Modus und des Mittelwerts. Der Mittelwert ist der Durchschnitt der Daten, waehrend der Modus die am haeufigsten vorkommende Bewertung ist. Nachdem der Mittelwert und der Modus fuer beide Gruppen von Schuelern gefunden wurden, konnten gezeichnete Daten verwendet werden, um Ausreisser aufzudecken.

Inferenzstatistik

Inferential ist definiert als Charakterisierungen oder Schlussfolgerungen, die durch Argumentation und Beweise erzielt werden. Inferenzstatistiken ermoeglichen es den Forschern daher, die gesammelten Daten zu nutzen, um fundiertere Verallgemeinerungen oder Vorhersagen zu treffen. Inferenzstatistiken koennen den Populationsparameter durch die Verwendung von Stichprobendaten schaetzen. Eine Hypothese kann auch mit quantitativen Forschungs-Inferenzialstatistikmethoden getestet werden.

Anhand des gleichen Beispiels wie fuer deskriptive Statistiken waere die inferenzielle Statik auch hilfreich, um die Verschleppungsniveaus bei Erstschuelern und Oberschuelern zu untersuchen. Ein t-Test wuerde es Forschern ermoeglichen, die durchschnittliche Bewertung von Erstsemestern und Senioren zu vergleichen. Der t-Test wuerde signifikante Unterschiede zwischen den beiden Schuelergruppen aufzeigen. Infolgedessen kann die urspruengliche Hypothese durch Inferenzialstatistiken getestet werden. Wie im obigen Beispiel zu sehen ist, koennen sie, obwohl beschreibende Statistiken und Inferenzstatistiken unterschiedlich sind, zusammen verwendet werden.

Vor- und Nachteile der Quantitativen Forschung

Es gibt sowohl Vor- als auch Nachteile quantitativer Forschung, die alle Forscher kennen sollten. Die Verwendung quantitativer Analysen ist moeglicherweise die beste Wahl fuer einige Forschungen, waehrend sie moeglicherweise nicht so ideal fuer andere Arten von Forschung ist. Gluecklicherweise ist es einfacher, ein besseres Verstaendnis dafuer zu erlangen, wann quantitative Forschung verwendet werden muss, wenn Sie die Nachteile und Vorteile verstehen, die sie bietet. Zu den wesentlichen Vor- und Nachteilen der quantitativen Forschung gehoeren-

Vorteile von Quantitative Research

Hypothesentests sind ein prominenter Vorteil, den quantitative Forschung Forschern bietet. Die Verwendung etablierter und formalisierter Hypothesentests erfordert die Beruecksichtigung von allem, von der Datenerfassung bis hin zu Forschungsvariablen. Ein weiterer Vorteil quantitativer Forschung besteht darin, dass grosse Stichproben analysiert werden koennen. Die Verfahren, die quantitative Forschung behaupten, sind sowohl konsistent als auch zuverlaessig.

Dadurch koennen gesammelte Daten auf effiziente Weise fuer eine grosse Stichprobe verarbeitet und analysiert werden. Dies umfasst alles von aelteren numerischen Daten bis hin zu aktuellen Ergebnissen des Forschungsprojekts. Die Faehigkeit, Ergebnisse statistisch zu vergleichen, ist ein Vorteil quantitativer Forschungsmethoden. Diese Forschungsmethode kann in Zukunft mit verschiedenen vorhandenen Faktoren reproduziert werden.

Zum Beispiel ermoeglichen quantitative Forschungsmethoden, dass eine Studie mit einer anderen Teilnehmergruppe reproduziert wird. Darueber hinaus koennte ein anderes kulturelles Umfeld oder ein anderer Zeitraum als die urspruenglichen Studienumfaenge genutzt werden. Letztendlich wird die Faehigkeit zur Replikation oder Reproduktion von Studien durch Standardisierung bereitgestellt. Standardisierte Datenerfassungsprotokolle und abstrakte Konzepte, denen greifbare Definitionen zugewiesen wurden, bieten sowohl Replikations- als auch Reproduktionsmoeglichkeiten fuer quantitative Forschungsmethoden.

Nachteile der Quantitativen Forschung

Es stehen verschiedene Forschungsmethoden zur Verfuegung und quantitative Forschung ist nicht immer die richtige Wahl. Das Verstaendnis der Nachteile quantitativer Forschung kann Fachleuten helfen, zu entscheiden, wann sie die beste zu verwendende Forschungsmethode ist. Ein Nachteil quantitativer Forschung ist ein potenzieller Mangel an Kontext. Da so viel quantitative Forschung in unnatuerlichen Umgebungen stattfindet, kann der richtige Kontext ernsthaft fehlen. Zu den

haeufigen Umgebungen fuer quantitative Forschung gehoeren Labors, die offensichtlich nicht die natuerliche Umgebung fuer viele Vorkommen sind. Infolgedessen wird ein kultureller und historischer Kontext moeglicherweise nicht auf die gleiche Weise dargestellt, wie es in einer natuerlichen Umgebung waere. Leider kann sich der fehlende Kontext sowohl auf die Datenerhebung als auch auf die Gesamtergebnisse quantitativer Forschung auswirken. Selbst bei standardisierten Prozessen koennen strukturelle Verzerrungen zur Ungenauigkeit der gesammelten Daten und zu den Ergebnissen beitragen.

Strukturelle Verzerrungen koennen unangemessene Probenahmen durch eine Auswahl von Forschungsdesign oder Datenerfassungsmethode umfassen. Die Probenahme-Verzerrung tritt sowohl bei der Nichtwahrscheinlichkeits- als auch bei der Wahrscheinlichkeitssti Es gibt Moeglichkeiten, wie die Probenahmeverzerrung in der quantitativen Forschung durch den Einsatz sorgfaeltiger Forschungsdesigns und Probenahmeverfahren bekaempft werden kann. Einige bewaehrte Verfahren zur Vermeidung von Probenahmen umfassen die Definition einer Zielpopulation und die Sicherstellung, dass Online-Umfragen so zugaenglich wie moeglich sind.

Zu oft sehen Forschungsmethoden nicht auf das Gesamtbild und koennen sich mit einem zu engen Fokus beschaeftigen. Messverfahren oder vorbestimmte Variablen koennen dazu fuehren, dass Forscher relevante Beobachtungen ausserhalb ihres urspruenglichen Beobachtungsumfangs uebersehen. Ein weiteres weit verbreitetes Thema, dem sich die quantitative Forschungsmethode schuldig machen kann, ist die Oberflaechlichkeit komplexer Konzepte. Ein Beispiel dafuer, wo quantitative Forschung weniger vorteilhaft sein koennte, waere die Messung der Stimmung oder der Emotionen von Menschen.

Obwohl numerische Daten verwendet werden koennten, um Emotionen oder Stimmungen darzustellen, sind Menschen sehr komplexe Kreaturen. Daher waeren qualitative Daten wahrscheinlich eine geeignetere Forschungsmethode fuer menschliche Emotionen, da sie ein ausgefeilteres Potenzial bieten. Es gibt andere Forschungsmethoden wie qualitative Forschung, die in bestimmten Situationen moeglicherweise geeigneter ist.

Zu verstehen, wann und wann quantitative Forschung verwendet werden muss, ist fuer Forscher unerlaesslich. Wenn ein Forscher Probleme hat, herauszufinden, welche Forschungsmethoden verwendet werden sollen, koennen Fallstudien hilfreich sein, um sie zu konsultieren. Das Auffinden von Fallstudien in den Sozialwissenschaften, die in der Vergangenheit erfolgreich waren, kann Forschern helfen, ob qualitative Daten oder quantitative Daten am idealsten sind.

Quantitative Forschung- Schlussfolgerung

• Jede verwendete Forschung, die quantitativ ist, enthaelt numerische Daten, waehrend die qualitative Forschung verwendet wird, nicht numerische Daten verwendet.
• Die verwendeten quantitativen Forschungsmethoden umfassen korrelationale, deskriptive und experimentelle Methoden.
Die
• korrekt verwendete quantitative Forschung ist ein leistungsfaehiges Werkzeug fuer Geschaeftsleute.