March 03, 2021

定量的研究とは何ですか？

定量的研究と質的研究は、社会科学と自然科学の両方で基礎となっています。2つの研究方法は同じではなく、実際には互いに反対です。定量的研究は、数値データを収集し、分析する過程です。定量的研究は、フォーカスグループ内のカジュアルな関係をテストしたり、より大きな集団のサンプルサイズのテストに至るまで、行われている多くの理由があります。

統計分析は、企業がパターンを特定し、平均を確立するのに役立ちます。さらに、数値データの統計解析により、企業はより多くの情報に基づいた意思決定と予測を行うことができます。あるいは、定性的な研究は、非数値データ収集と分析のプロセスです。定性的な非数値データの例には、通常、音声、ビデオ、または書かれたテキストが含まれます。

ビジネスの世界では、定量的研究と質的研究の両方が一般的に使用される研究方法です。多くの場合、定量的および定性的な研究方法の両方が補完的に使用されます。定量的調査は、市場調査と認識に関する質問を持つビジネスを助けることができます。定量的調査は、市場調査の重点グループから実施された顧客体験オンライン調査まで、ビジネス上の懸念に適用することができます。

定量的研究は数学的に基づいているという事実のために、それはまた、統計的に有効であると考えられています。その結果、企業は将来についてより多くの情報に基づいた予測を行うことができます。数値データによって裏付けられる将来の予測により、ビジネスには非常に貴重な競争優位性がもたらされます。ビジネスが市場シェアの制御性を高めるにつれ、収益性と成功は大幅に成長します。

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定量的研究の方法定量的研究は、様々な研究目的に活用することができます。定量的研究の方法には、実験的、相関的、記述的研究が含まれます。実験的および相関研究手法は、正式な検定仮説や将来の予測に一般的に利用されています。相関的および実験的研究法は、より大きく、より一般化された集団に対してサンプルサイズの結果を使用する場合があります。

定量的データ収集では、多くの場合、特定の品質を持つ運用定義が必要です。運用上の定義は、観測可能な測度、定量化可能な測度、および抽象的な概念に変換する必要があります。定量化可能で観察可能な測定例は、特定の感情の主題自己評価を含むことができる一方、抽象的な概念の例は人の気分になります。定量的研究方法をよりよく理解することは、ビジネスの専門家がそれぞれの方法をよりよく活用するための素晴らしい方法です。定量的研究方法としては、以下が挙げられる。

1.

実験実験は、従属変数に対する効果を測定するために、独立変数を制御します。あるいは、実験は同じ目的のために独立した変数を操作することができます。定量的研究の実験的方法の例は、介入が高校生の先延ばしに戦闘するかどうかをテストすることです。

この実験では、高校生は公平なグループに分割され、1つのグループが介入を提供しました。実験者は、介入の完了時にグループ間で高校生の自己評価結果を比較します。

2.

観察定量的研究の文脈の中で、観察は、その自然環境の中で発生する行動の同定です。実験的な定量的研究方法に使用される同じ例を利用して、観察には、教室内の生徒の監視が含まれます。オブザーバーは、教室に存在するだけでなく、受動的な行動と能動的な動作の両方をカウントして記録します。

3.

セカンダリセカンダリデータは、別の目的のために以前に収集したデータを使用します。つまり、以前に収集されたデータは、本来の目的以外の別の目的のためにリサイクルされます。定量的研究における二次データの例は、気候変動の態度の分析である可能性があります。長期研究から以前に収集したデータを使用して、研究者は、気候変動に関する態度が特定の期間にわたってどのように進化してきたかについての貴重な洞察を得ることができます。

4.

調査定量的研究の文脈の中で、調査はより多くの情報を収集するために質問をします。調査は非常に汎用性が高く、特定の研究目標を満たすように調整することができます。アンケートは、個別に、または大規模に管理することができます。研究者は一般的に、より大きな一般化を行うために、フォーカスグループまたはサンプルサイズ調査を利用します。調査は、直接と、コンピュータや携帯電話などの技術ツールの支援の両方で実施することができます。

これまで以上に、人の調査でさえ、技術的に高度なツールを組み込んでいます。オンライン調査はまた、利便性のために使用される信じられないほど人気のある定量的研究方法です。オンライン調査は、顧客体験のフィードバックから市場調査イニシアチブまで、さまざまな被験者のフォーカスグループやサンプルサイズに送信できます。研究質問はオープンエンドまたはクローズエンドにすることができます。オープンエンドの質問は、クローズドエンドの質問とは対照的に、より意味のある完全な回答を促します。

定量的研究-

収集したデータ解析データは、分析の前に処理が必要な場合があります。定量的な研究データ分析の例には、オンライン調査データの単語への翻訳を含めることができます。収集されたデータが処理されると、統計分析を利用することができます。理想的には、統計分析は、研究者が適用可能な研究質問に答えることを可能にします。専門家が理解すべき重要な違いは、記述統計と推論統計の間にあります。推論統計および欺瞞的統計に関する情報には、以下が含まれます。

記述統計量定量的研究データ分析タイプは、記述統計量です。記述統計量は、生存率と平均の測定値を含むデータの要約を提供します。視覚補助は、記述統計の目的で利用することができます。たとえば、定量的な研究記述統計量を視覚的に表すグラフや頻度表を作成できます。

視覚補助の使用は、研究者が外れ値や傾向を特定するのに役立ちます。これらの傾向と外れ値については、視覚的な表現とは対照的に、書面での理解がより困難であった可能性があります。行動中の記述統計の例のシナリオは、高校の高齢者の研究中に発生します。研究者は、シニアまたは新入生の高校生がより多くを先延ばしにした場合、彼らは記述統計を使用することを選択することができると仮定したい場合。

そのシナリオでは、記述統計量は、データの要約を取得するために研究者を促すだろう。最も利用される可能性の高い2つの記述統計手法には、モードと平均の両方を見つけることが含まれます。平均はデータの平均であり、モードは最も頻繁に発生するレーティングです。高校生の両方のグループの平均とモードを検出した後、プロットされたデータを使用して外れ値を明らかにすることができます。

推論統計推論は、推論と証拠を通じて到達した特性または結論として定義されます。このように、推論統計は、研究者は、より情報に基づいた一般化または予測を行うために収集したデータを利用することを可能にします。推論統計量では、サンプルデータの利用率によって母集団パラメータを推定できます。仮説は、定量的研究推論統計法を用いてテストすることもできます。

記述統計と同じ例を使用して、推論的統計学は、新入生と高校生の先延ばしレベルを勉強するためにも役立ちます。Tテストでは、研究者は新入生と高齢者の平均評価を比較することができます。t検定では、2つの学生グループ間の有意な違いが明らかになります。その結果、推測統計によって元の仮説をテストすることができます。上記の例に見られるように、記述統計と推論統計量は異なりますが、それらを一緒に使用することができます。

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定量研究の長所と短所定量研究には、すべての研究者が認識すべき長所と短所があります。それは研究の他のタイプのように理想的ではないかもしれないが、定量分析を使用することはいくつかの研究のための最良の選択であるかもしれません。ありがたいことに、定量的研究をいつ使うかをよりよく理解することは、それが提供する短所や利点を理解する方が簡単です。定量的研究の大きな長所と短所は次のとおりです。

定量的研究の利点仮説検定は、定量的研究が研究専門家を提供する顕著な利点です。確立され、形式化された仮説検定を活用するには、データ収集から研究変数まで、あらゆるものを考慮する必要があります。定量的研究のもう一つの利点は、大きなサンプルを分析できることです。定量的研究が主張する手順は、一貫性と信頼性の両方です。

その結果、大量のサンプルについて収集されたデータを効率的に処理し、分析することができます。これには、古い数値データから現在の研究プロジェクトの成果まで、すべてが含まれます。結果を統計的に比較できることは、定量的な研究方法の利点です。この研究手法は、今後、さまざまな要因で再現することができます。

例えば、定量的な研究方法は、研究を別の参加グループで再現することを可能にします。さらに、元の研究領域とは異なる文化的設定や期間を利用することができます。最終的に、研究を複製または再現する能力は、標準化によって提供されます。標準化されたデータ収集プロトコルと抽象概念は、具体的な定義を割り当てられるため、定量的な研究方法のための複製と複製の両方の機能を提供します。

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定量的研究の欠点利用可能な異なる研究方法があり、定量的研究は必ずしも正しい選択ではありません。定量的研究の欠点を理解することは、専門家がいつ使用する最良の研究方法であるかを決定するのに役立ちます。定量的研究の欠点の1つは、文脈の欠如です。非常に多くの定量的研究が不自然な設定で発生するため、適切な文脈はひどく欠けている可能性があります。

定量的研究のための一般的な環境には、明らかに多くの発生のための自然な設定ではない研究室が含まれます。その結果、文化的、歴史的文脈は、自然環境と同じ方法で表現されない可能性があります。残念ながら、文脈の欠如は、データ収集と定量的研究の全体的な結果の両方に影響を与える可能性があります。標準化されたプロセスであっても、構造的バイアスは収集されたデータや結果の正確さに影響する可能性があります。

構造バイアスは、研究設計またはデータ収集方法の選択による不適切なサンプリングを含む可能性があります。サンプリングバイアスは、非確率サンプリングと確率サンプリングの両方で発生します。サンプリングバイアスは、慎重な研究設計とサンプリング手順を使用して、定量的研究内で戦闘することができる方法があります。サンプリングバイアス回避のベストプラクティスには、ターゲット母集団の定義と、オンライン調査ができるだけアクセス可能であることを確認することが含まれます。

あまりにも頻繁に研究方法は、大きな画像を見ていないし、焦点の狭すぎに夢中になる可能性があります。測定手順または所定の変数は、研究者が元の観測範囲の外で関連する観測を見下ろす可能性があります。定量的研究方法が有罪になるかもしれないもう一つの一般的な問題は、複雑な概念の表面性です。定量的研究がそれほど有利でないことの例は、人間の気分や感情を測定することであろう。

数値データは感情や気分を表すために使用できますが、人間は非常に複雑な生き物です。このように、質的データは、より精巧な可能性を提供するので、人間の感情のためのより適切な研究方法である可能性が高い。特定の状況で、より適切であるかもしれない定性的な研究のような利用可能な他の研究方法があります。

定量的研究をいつ使うか、いつ使わないかを理解することは、研究者にとって不可欠です。研究者が使用する研究方法を見つけ出すのに困っている場合は、ケーススタディが相談に役立つことがあります。過去に成功した社会科学のケーススタディを見つけることは、質的データと定量的データのどちらが最も理想的であるかについて、研究者を導くのに役立ちます。