Le basi della ricerca quantitativa ricerca

Che cos'e la Ricerca Quantitativa?

La ricerca quantitativa e la ricerca qualitativa sono fondamentali sia nelle scienze sociali che nelle scienze naturali. I due metodi di ricerca non sono gli stessi, infatti, sono opposti l'uno all'altro. La ricerca quantitativa e il processo durante il quale i dati numerici vengono raccolti e analizzati. Ci sono molte ragioni per cui viene intrapresa una ricerca quantitativa, che vanno dal test di relazioni casuali all'interno di gruppi focali o testare una dimensione campione di una popolazione piu grande.

L' analisi statistica aiuta le aziende a identificare i modelli e a stabilire medie. Inoltre, l'analisi statistica dei dati numerici consente alle aziende di prendere decisioni e previsioni piu informate. In alternativa, la ricerca qualitativa e il processo di raccolta e analisi dei dati non numerici. Esempi di dati qualitativi non numerici comunemente includono audio, video o testo scritto.

Nel mondo degli affari, sia la ricerca quantitativa che quella qualitativa sono metodi di ricerca comunemente utilizzati. Per molte occasioni, metodi di ricerca sia quantitativi che qualitativi sono utilizzati in modo complementare. La ricerca quantitativa puo aiutare un business con ricerche di mercato e domande di sensibilizzazione. La ricerca quantitativa puo essere applicabile a problemi di business che vanno dai focus group di ricerca di mercato ai sondaggi online sull'esperienza dei clienti amministrati.

A causa del fatto che la ricerca quantitativa e basata matematicamente e considerata statisticamente valida. Di conseguenza, le aziende possono fare previsioni molto piu ben informate sul futuro. Le previsioni future supportate da dati numerici possono fornire a un'azienda un vantaggio competitivo inestimabile. Poiche un'azienda acquisisce un maggiore controllo della quota di mercato, la redditivita e il successo della linea di fondo cresceranno in modo significativo.

Metodi di ricerca

quantitativa La ricerca quantitativa puo essere utilizzata per una varieta di scopi di ricerca. I metodi di ricerca quantitativa includono la ricerca sperimentale, correlazionale e descrittiva. I metodi di ricerca sperimentale e correlazionale sono comunemente utilizzati per ipotesi di test formali e previsioni future. I metodi di ricerca correlazionale e sperimentale possono utilizzare i risultati delle dimensioni dei campioni per popolazioni piu grandi e piu generalizzate.

La raccolta quantitativa dei dati richiede spesso definizioni operative con qualita specifiche. Le definizioni operative dovrebbero tradursi in misure osservabili, misure quantificabili e concetti astratti. Un esempio di un concetto astratto sarebbe stato l'umore di una persona mentre esempi di misura quantificabili e osservabili possono includere soggetti auto valutazioni di sentimenti specifici. Ottenere una migliore comprensione dei metodi di ricerca quantitativa e un ottimo modo per i professionisti del business per utilizzare meglio ogni metodo. Metodi di ricerca quantitativa includono-

1. Esperimento

Un esperimento controlla una variabile indipendente per misurare qualsiasi effetto su una variabile dipendente. In alternativa, un esperimento puo manipolare una variabile indipendente per lo stesso scopo. Un esempio di metodi sperimentali di ricerca quantitativa e verificare se l'intervento combatte la procrastinazione negli alunni delle scuole superiori.

Per questo esperimento, gli studenti delle scuole superiori sono suddivisi in gruppi equi, con un gruppo fornito un intervento. Lo sperimentatore confronta quindi i risultati dell'autolavitazione degli studenti delle scuole superiori tra i gruppi al termine dell'intervento.

2. Osservazione Nel

contesto della ricerca quantitativa, l'osservazione e l'identificazione di un comportamento che si verifica all'interno del suo ambiente naturale. Utilizzando lo stesso esempio utilizzato per i metodi sperimentali di ricerca quantitativa, l'osservazione includerebbe il monitoraggio degli studenti in classe. Gli osservatori non sarebbero solo presenti in classe, ma conterebbero e registrerebbero sia i comportamenti passivi che quelli attivi.

3. I dati

secondari secondari utilizzano i dati raccolti in precedenza per uno scopo alternativo. In altre parole, i dati raccolti in precedenza vengono riciclati per un altro scopo al di fuori di quello per cui era originariamente destinato. Un esempio di dati secondari nella ricerca quantitativa potrebbe essere un'analisi degli atteggiamenti dei cambiamenti climatici. Utilizzando i dati raccolti in precedenza da uno studio longitudinale, i ricercatori potrebbero ottenere informazioni preziose su come gli atteggiamenti nei confronti del cambiamento climatico si sono evoluti in un determinato periodo di tempo.

4. Indagine Nell'

ambito della ricerca quantitativa, i sondaggi pongono domande per raccogliere maggiori informazioni. I sondaggi possono essere incredibilmente versatili e adattati per soddisfare specifici obiettivi di ricerca. I sondaggi possono essere somministrati singolarmente o su larga scala. I ricercatori utilizzano comunemente un focus group o un sondaggio sulle dimensioni del campione al fine di fare generalizzazioni piu grandi. Le indagini possono essere gestite sia di persona che con l'ausilio di strumenti tecnologici quali computer o telefoni cellulari.


Piu che mai, anche nelle indagini di persona stanno incorporando strumenti tecnologicamente avanzati. I sondaggi online sono anche metodi di ricerca quantitativa incredibilmente popolari utilizzati a causa della convenienza. I sondaggi online possono essere inviati a focus group o dimensioni campione per una vasta gamma di argomenti, dal feedback sull'esperienza dei clienti alle iniziative di ricerca di mercato. Le domande di ricerca possono essere aperte terminate o chiuse. Le domande aperte incoraggiano una risposta piu significativa e completa rispetto alle domande chiuse.

Ricerca quantitativa- I dati di analisi

dei dati raccolti possono richiedere l'elaborazione prima dell'analisi. Un esempio di analisi quantitativa dei dati di ricerca potrebbe includere la traduzione dei dati delle indagini online in parole. Una volta raccolti i dati sono stati elaborati, l'analisi statistica puo essere utilizzata. Idealmente, l'analisi statistica consentira al ricercatore di rispondere a qualsiasi domanda di ricerca applicabile. Un'importante distinzione per i professionisti da comprendere e tra statistiche descrittive e statistiche inferenziali. Le informazioni relative alle statistiche inferenziali e alle statistiche ingannevoli comprendono-

Statistiche descrittive

Un tipo di analisi quantitativa dei dati di ricerca e quello delle statistiche descrittive. Le statistiche descrittive forniscono una sintesi dei dati, comprese le misurazioni della redditivita e delle medie. Gli ausili visivi possono essere utilizzati per scopi statistici descrittivi. Ad esempio, e possibile creare un grafico o una tabella delle frequenze per rappresentare visivamente le statistiche descrittive quantitative della ricerca.

L' utilizzo di ausili visivi puo anche aiutare i ricercatori a identificare eventuali anomali o tendenze. Queste tendenze e outlier possono essere stati piu difficili da comprendere nel linguaggio scritto piuttosto che in una rappresentazione visiva. Uno scenario di esempio di statistiche descrittive in azione si verificherebbe durante lo studio degli studenti di eta superiore. Se un ricercatore voleva ipotizzare se gli studenti delle scuole superiori o superiori procrastinati di piu essi possono scegliere di utilizzare statistiche descrittive.

In questo scenario, le statistiche descrittive spingerebbero i ricercatori a ottenere un riepilogo dei dati. Due tecniche statistiche descrittive che verrebbero probabilmente utilizzate includono la ricerca sia la modalita che la media. La media e la media dei dati, mentre la modalita e la valutazione piu frequente. Dopo aver trovato la media e la modalita per entrambi i gruppi di studenti delle scuole superiori, i dati tracciati potrebbero essere utilizzati per rivelare gli outlier.

Statistiche inferenziali

inferenziali e definito come caratterizzazioni o conclusioni raggiunte tramite ragionamento e prove. Come tale, le statistiche inferenziali consentono ai ricercatori di utilizzare i dati raccolti al fine di rendere piu informati generalizzazioni o previsioni. Le statistiche inferenziali possono stimare il parametro della popolazione attraverso l'utilizzo dei dati campione. Un'ipotesi puo anche essere testata con metodi statistici inferenziali di ricerca quantitativa.

Utilizzando lo stesso esempio delle statistiche descrittive, la statica inferenziale sarebbe utile anche per studiare i livelli di procrastinazione nelle matricole e nelle scuole superiori. Un test t consentirebbe ai ricercatori di confrontare la valutazione media delle matricole e degli anziani. Il test t rivelerebbe eventuali differenze significative tra i due gruppi di studenti. Di conseguenza, l'ipotesi originale puo essere testata attraverso statistiche inferenziali. Come si vede nell'esempio precedente, sebbene le statistiche descrittive e le statistiche inferenziali siano diverse, possono essere utilizzate insieme.

Vantaggi e svantaggi della ricerca quantitativa

Ci sono sia vantaggi che svantaggi della ricerca quantitativa che tutti i ricercatori dovrebbero essere a conoscenza. L'utilizzo dell'analisi quantitativa puo essere la scelta migliore per alcune ricerche, mentre potrebbe non essere ideale per altri tipi di ricerca. Fortunatamente, acquisire una migliore comprensione di quando utilizzare la ricerca quantitativa e piu facile quando si comprendono gli svantaggi e i vantaggi che offre. Vantaggi e svantaggi significativi della ricerca quantitativa includono-

Vantaggi del test di

ipotesi di ricerca quantitativa e un vantaggio importante che la ricerca quantitativa offre ai professionisti della ricerca. L'utilizzo di test di ipotesi consolidati e formalizzati richiede la considerazione di tutto, dalla raccolta dei dati alle variabili di ricerca. Un altro vantaggio della ricerca quantitativa e che si possono analizzare campioni di grandi dimensioni. Le procedure che la ricerca quantitativa afferma sono coerenti e affidabili.

Di conseguenza, i dati raccolti possono essere elaborati e analizzati per un campione di grandi dimensioni in modo efficiente. Questo include tutto, dai dati numerici piu vecchi ai risultati attuali del progetto di ricerca. La capacita di confrontare i risultati statisticamente e un vantaggio dei metodi di ricerca quantitativa. Questo metodo di ricerca puo essere riprodotto in futuro con diversi fattori presenti.

Ad esempio, i metodi di ricerca che sono quantitativi permetteranno di riprodurre uno studio con un gruppo di partecipanti diverso. Inoltre, potrebbe essere utilizzato un ambiente culturale diverso o periodo di tempo rispetto ai perimetri di studio originali. In definitiva, la capacita di replicare o riprodurre gli studi e fornita dalla standardizzazione. I protocolli standardizzati per la raccolta dei dati e i concetti astratti che vengono assegnati definizioni tangibili offrono funzionalita di replica e riproduzione per i metodi di ricerca quantitativa.

Svantaggi della ricerca quantitativa

Ci sono diversi metodi di ricerca disponibili e la ricerca quantitativa non e sempre la scelta giusta. Comprendere gli svantaggi della ricerca quantitativa puo aiutare i professionisti a decidere quando e il miglior metodo di ricerca da utilizzare. Uno svantaggio della ricerca quantitativa e la potenziale mancanza di contesto. Poiche tanta ricerca quantitativa avviene in ambienti innaturali, il contesto corretto puo essere gravemente carente.

Gli ambienti comuni per la ricerca quantitativa comprendono laboratori che ovviamente non sono l'ambiente naturale per molti eventi. Di conseguenza, un contesto culturale e storico potrebbe non essere rappresentato nello stesso modo in cui si troverebbe in un contesto naturale. Purtroppo, la mancanza di contesto puo influire sia sulla raccolta dei dati sia sui risultati complessivi della ricerca quantitativa. Anche con processi standardizzati, i pregiudizi strutturali possono contribuire all'inesattezza dei dati raccolti e alla conclusione dei risultati. I

pregiudizi strutturali possono includere campionamento inappropriato attraverso una scelta di progettazione di ricerca o metodo di raccolta dei dati. Il bias di campionamento si verifica sia nel campionamento non probabilistico che di probabilita. Ci sono modi in cui la polarizzazione del campionamento puo essere combattuta nell'ambito della ricerca quantitativa attraverso l'uso di attente progettazione della ricerca e procedure di campionamento. Un paio di migliori pratiche di prevenzione delle polarizzazione di campionamento includono la definizione di una popolazione target e l'accertamento che le indagini online siano il piu accessibili possibile.

Troppo spesso i metodi di ricerca non guardano il quadro piu ampio e possono preoccuparsi di un focus troppo stretto. Le procedure di misurazione o le variabili predeterminate possono portare i ricercatori che si occupano di osservazioni pertinenti al di fuori del loro ambito di osservazione originale. Un altro problema prevalente di cui il metodo di ricerca quantitativa puo essere colpevole e la superficialita di concetti complessi. Un esempio di dove la ricerca quantitativa potrebbe essere meno vantaggiosa sarebbe nel misurare l'umore o le emozioni degli esseri umani.

Sebbene i dati numerici possano essere usati per rappresentare emozioni o stati d'animo, gli esseri umani sono creature molto complesse. In quanto tali, i dati qualitativi sarebbero probabilmente un metodo di ricerca piu appropriato per le emozioni umane in quanto forniscono un potenziale piu elaborato. Ci sono altri metodi di ricerca disponibili come la ricerca qualitativa che possono essere piu appropriati in determinate situazioni.

Capire quando utilizzare e quando non utilizzare la ricerca quantitativa e essenziale per i ricercatori. Se un ricercatore sta avendo problemi a capire quali metodi di ricerca utilizzare, studi di casi possono essere utili da consultare. Localizzare studi di casi di scienze sociali che hanno avuto successo in passato puo aiutare i ricercatori a capire se i dati qualitativi o quantitativi sono piu ideali.

Ricerca quantitativa- Conclusione

• Qualsiasi ricerca utilizzata quantitativa include dati numerici mentre la ricerca utilizzata che e qualitativo utilizza dati non numerici.
• I metodi di ricerca quantitativa utilizzati includono correlazioni, descrittive e sperimentali.
• La ricerca quantitativa utilizzata correttamente e un potente strumento per i professionisti del business.